像许多人一样，青春期女孩Izzy会梦见一些现实中不太可能发生的事情和奇怪的人物。据《科学》报道，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。研究论文作者、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，他们必须将梦记录并提炼出组成部分，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差距，我们可能需要谨慎一点。”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。做梦的人也可从中获益，“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