为什么有些梦境感觉生动逼真，而另一些则令人困惑或难以记住？意大利卢卡IMT高等研究院的新研究 suggests，答案在于个人特质和共同生活经历的混合，这两者都会影响我们在睡眠中看到和感受到的东西。这项发表在《通讯心理学》期刊上的研究，检查了超过3700份来自287名18岁至70岁参与者的报告，这些报告既描述了梦境也描述了清醒时的经历。在两周的时间里，参与者每天记录他们的经历。同时，研究人员收集了关于睡眠习惯、认知能力、性格特征和心理状况的详细数据。
为了分析这个庞大的数据集，研究人员使用了先进的自然语言处理工具。这些方法使他们能够以系统的方式研究梦境描述的意义和结构。结果显示，梦境并不是随机或混乱的。相反，它们反映了个体特征（如走神倾向、对梦的兴趣以及睡眠质量）与外部影响（包括像COVID-19大流行这样的重大社会事件）之间的复杂相互作用。通过比较参与者描述他们日常经历和梦境的方式，研究人员发现，大脑在睡眠中并不是简单地重播清醒时的生活。相反，它重新塑造了这些经历。熟悉的场景，如工作场所、医院或学校，并不是被精确地再现。它们被重新想象成生动且沉浸式的场景，这些场景通常结合了不同的元素并以意想不到的方式转换视角。
这个过程表明，梦境是主动重构现实，而不是被动地反映现实。大脑将记忆与想象中或预期的事件融合在一起，创造出新的、有时是超现实的场景。并非每个人都以相同的方式做梦。那些更容易走神的人报告说，他们的梦境往往是碎片化的且不断变化。相比之下，那些更重视梦境并相信梦境具有意义的人，往往体验到更丰富、更沉浸的梦境环境。该研究还考察了大规模事件如何影响梦境。由罗马萨皮恩扎大学的研究人员在COVID-19封锁期间收集的数据，后来与IMT团队的研究结果进行了比较，结果显示，封锁期间的梦境在情感上更加激烈，并且更频繁地包含限制和束缚的主题。随着时间的推移，人们逐渐适应，这些模式也逐渐消退，这表明梦境内容会随着对重大生活变迁的心理调适而演变。
“我们的发现表明，梦境不仅仅是对过去经历的反映，而是一个由我们是谁以及我们经历了什么所塑造的动态过程，”该论文的第一作者、IMT学校的研究员Valentina Elce解释道。“通过将大规模数据与计算方法相结合，我们能够发现梦境内容中以前难以检测到的模式。”该研究还强调了人工智能如何推进梦境研究。自然语言处理模型能够以与人类评估者相似水平的准确性捕获梦境报告的意义和结构。这种方法可以使在更大、更一致的规模上研究意识、记忆和心理健康等主题变得更加容易。
本文译自：sciencedaily（编译 / 整理：olaola）