作者:冯丽妃 来源:中国科学报 发布时间:2020/8/26 17:16:08
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揭秘梦境
新算法告诉你梦中隐藏的心理与情绪

 

 
 
 
梦是人们在现实生活中经历的延续。图片来源:iStock.com/《科学》
 
 “我当时在家里,那个可怕的红色怪物就在我身边。”青春期女孩Izzy在她的梦境日记中写道,“我都吓死了。”
 
像许多人一样,Izzy会梦见一些现实中不太可能发生的事情和奇怪的人物。在一项新研究中,研究人员用自动化工具分析了数千个梦,结果表明Izzy的梦可能只是她青春期焦虑的一种表达——对其日常经历的一种有趣反映。研究人员表示,该工具可以识别和量化梦中的角色、互动和情绪,有助于心理学家快速识别患者潜在的压力源和心理健康问题。
 
纵观历史,人们一直试图从梦中提取隐藏的意义。古巴比伦人相信梦包含预言,而古埃及人则将梦视为来自神的信息。19世纪90年代,西格蒙德·弗洛伊德给梦中的人物、物体和场景赋予了象征意义,强调了性和攻击性。
 
今天,大多数心理学家都支持“连续性假说”,即梦是现实生活的延续。许多研究表明,梦经常反映日常活动,可充当某种“夜间治疗师”,帮助人们积累经验,为现实生活中的问题做好准备。研究作者、美国贝尔实验室计算社会学专家Luca Maria Aiello说:“如果我们能在一定程度上更好地理解梦,那么或许也可以调整技术,改善现实生活。”
 
但梦境分析对心理学家来说是一项耗时的任务,他们必须将梦记录提炼出组成部分,并寻找主题和模式。为加快这一过程,Aiello和同事建立了一个算法,可自动分析从“梦库”(由经验证的研究收集的梦境公共数据库)收集的超过24000份梦境报告。
 
这个工具把梦境报告的语言分解成更小的片段:段落变成句子,句子变成短语,短语变成单词。然后,它生成树状网络来理解单个单词之间是如何联系的。如果每个单词都是一片叶子,那么连接它们的树枝就代表了语法规则。算法将这些词分类(人或动物),并将它们与积极或消极情绪联系起来;它还将词语间的互动分为攻击性、友好性,以及性。
 
最后,使用心理学家普遍采用的编码系统,并利用该算法计算每个梦的一系列分数,例如,角色的平均攻击性,或消极情绪与积极情绪的比率。在8月25日发表于英国《皇家学会开放科学》的报告中,研究人员将该工具的得分与心理学家计算得分进行比较后发现,两者得分在76%的情况下相匹配。
 
研究人员说,通过比较这些梦与不存在身体或精神状况报告者的梦的平均得分,该算法可以识别不寻常的梦。这些“例外”的梦可能表明了压力的来源或潜在的心理健康问题。
 
该算法还允许研究人员分析梦如何因性别、年龄或精神状况的差异而产生不同。Izzy的梦境日记跨越13年,在她刚进入青春期的那段时间里,她的负面情绪更为频繁,这段时间通常与社交焦虑有关。她十几岁的时候表现出性行为特点。同样,一名被诊断患有创伤后应激障碍的越战老兵的梦境报告显示,其攻击性明显高于平均水平。
 
“梦不仅告诉我们今天做了什么,还告诉我们自己是谁。”Aiello说,梦的模式反映了日常生活模式,支持了连续性假说。
 
哈佛大学睡眠精神病学家Robert Stickgold表示,这项研究是对梦境进行自动文本分析的一个“极好的例子”。“这将被证明是一种有用的技术。”但他警告称,不同人口统计群体之间梦的明显差异可能实际上源于报告的差异。例如,女性在梦中并不一定比男性体验到更多的情感,但她们可能会用更多充满情感的词语来描述自己的梦。“对于一个梦和其报告之间的距离,我们可能需要稍微谨慎一点。”他说。
 
Stickgold还指出,如果不进一步了解做梦的人,就很难把梦和清醒的生活联系起来。Aiello对此表示赞同。他希望有一天能从更大范围的梦境报告中提供即时的算法洞察力。这将有助于扩大数据集,让研究人员更容易得出结论。做梦的人也可能从中受益。“这会让你更好地了解自己的生活和心理。”
 
相关论文信息:
 
https://doi.org/10.1098/rsos.192080
 
 
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