西格蒙德·弗洛伊德在他的《梦的解析》中写道：“君子以梦境来满足，而小人则在现实生活中为之。”换句话说，白天我们压抑的冲动，在夜晚得以实现，而无需承担后果。
作为精神分析学的奠基人，弗洛伊德的观点在20世纪上半叶盛行一时。阿尔弗雷德·希区柯克甚至以他的梦境分析理论为基础，拍摄了1945年的电影《爱德华医生》。但到了20世纪50年代，一位名叫卡尔文·霍尔的美国心理学家挑战了这一主流观点；或许梦境并非我们隐藏欲望的神秘表达。相反，霍尔认为梦境是我们清醒生活的延续——是我们日常经历和情感的无意识体现。
霍尔的理论，即连续性假说，随着研究人员使用定量方法对其进行支持，获得了越来越多的关注。去年，一个计算社会科学家团队以前所未有的规模检验了这个想法。研究人员利用机器学习创建了一个算法，自动分析了24,000份梦境报告的数据集。他们的研究结果发表在《英国皇家学会开放科学》杂志上，支持了连续性假说，并正在积极引领梦境分析的新时代。
丹麦哥本哈根信息技术大学副教授Luca Maria Aiello和他的同事们检查了梦境者的亚群以识别模式。他们发现，例如，一位越南战争老兵的梦境比对照组的梦境中包含更多的攻击性行为。而一个名叫Izzy的少女在青少年时期经历了“负面情绪和攻击性”的增加——随后在成年后出现了性互动。
或许更有趣的是，研究人员发现了社会甚至全球性问题可能影响我们集体梦境的证据。具体来说，梦境报告中的攻击性水平从20世纪60年代至今有所下降，这一趋势与美国暴力犯罪的统计数据相符。但如果梦境是我们清醒现实的延续，那么这告诉了我们不同的人可能拥有什么样的梦境呢？
嘿，Siri，我还好吗？
虽然这些假说讲述了一个有趣的故事，但证据大多是轶事。Aiello警告不要下定论，因为研究的样本量有限。“我们使用的数据库包含30,000多份梦境报告，这是地球上最大的公开可用数据集，”他说。“[但是] 如果你考虑一下，它相对较小。特别是考虑到这些报告是在一个世纪的时间里收集的。”
可以说，这项研究最重要的知识并非其可观察的趋势，甚至也不是其对连续性假说的确认。而是创建用于分析每份梦境报告内容的那个人工智能系统。
2020年，Aiello与哈佛大学心理学家Deirdre Barrett合作开展了一个不同的项目。Barrett收集了“几千份”经历过“与大流行相关的梦境”的人的报告。当Aiello将他团队的人工智能应用于原始数据时，结果令人震惊。
“基本上，我们看到的是，媒体的爆炸性报道所产生的恐慌如此之大，以至于人们梦见了这些非常糟糕的情况，”Aiello说。“甚至还有其他情况，比如瘟疫，或者牙齿脱落，或者身体崩溃。这种影响，在社会层面，非常清晰地显现出来。”
研究人员掌握了一个能够以高度准确性自动识别梦境模式的算法（结果与真人分析进行了交叉比对），现在他们的目标是弥合现实生活与梦境之间的差距。Aiello希望，通过足够的时间和投资，他和他的同事们能够设计出一款能够从梦境日记中推断出个人情绪状态的应用程序。
“这将是一个支持专业人士的工具，”他说。“这不是一个自动治疗工具，但可以用于初步评估。一种理解‘嘿，也许有些地方不对劲，我应该深入研究一下’的方法。”
捕梦
如果这个愿景要成为现实，团队首先需要说服公众，这款应用值得使用。就像任何建立在机器学习基础上的东西一样，这款应用的好坏取决于与之互动的人数。“除非有一个杀手级应用，否则很难在那个规模上收集数据，”Aiello说。
Aiello和他的团队不以通过老式方法解决问题而闻名，他们采取了一种科学的方法来影响公众舆论。他们设计了一个数据可视化工具，可以用来“映射”任何一个人的梦境在八个因素上的表现：家庭成员、负面情绪、攻击性互动、动物、朋友、男性角色、女性角色和虚构人物。这个工具被命名为“捕梦器”，它是交互式的。用户可以从真实的梦境者名单中选择（例如，“一个异装癖商人”的梦境），然后点击查看那个人单独的梦境——这些梦境通过悬挂在八角形捕梦器图形上的羽毛来表示。
Aiello和他的团队对捕梦器进行了一项涉及154人的用户研究。在去年五月发表的一篇论文中，作者们发现，在与可视化工具互动后，“认为梦境分析可以改善我们日常生活的受访者比例增加了25%。”“很多人仍然相信弗洛伊德的梦境解释，”Aiello说。“这是在流行文化中流传最广的。他们需要认识到，通过分析梦境，你可以深入了解你的心理状态，并可能解决问题。”
从这个标准来看，这项研究是成功的。研究人员构建了一个有能力改变人们对梦境分析看法的工具。但受访者对这项研究的反应也引发了另一个问题。“在接触了该工具后，人们不愿意分享他们的梦境了，”Aiello说。“现在他们明白了梦境是很有价值的，而且可能非常私密，他们就不想把它交出去了。”
Aiello现在知道，一款成功的梦境分析应用将包含对用户隐私和安全的保证。他的梦想正在一点一点地完善。
