꿈은 잠자는 마음과 깨어 있는 마음의 인지 및 정서적 역학을 들여다볼 수 있는 독특한 창을 제공합니다. 최근의 정량적 언어학적 접근 방식은 꿈의 감정과 주제 발생에 대한 코퍼스 수준의 측정치를 얻는 데 유망성을 보였습니다. 그러나 개별 꿈의 정서적 내용이 그 의미적 내용과 구조와 어떤 관계가 있는지는 현재 불분명합니다. 여기에서는 단어 임베딩, 주제 모델링 및 네트워크 분석을 결합하여 이 관계를 조사합니다. 18,000개의 꿈 보고서를 포함한 DreamBank 코퍼스에 담론 원자 주제 모델링(DATM)을 적용하여 꿈 안에서 나타나는 잠재 주제를 주제의 희소 사전으로 표현하고 해당 주제의 정서적 연관성을 파악합니다. 우리는 꿈 감정(정도 및 각성)의 변동이 주제 내용의 변화와 관련이 있음을 보여줍니다. 각 꿈 보고서를 주제 네트워크로 표현함으로써 우리는 꿈의 정서적 내용이 의미 구조와도 연결되어 있음을 입증합니다. 구체적으로, 긍정적인 감정을 가진 꿈은 더 일관되고 구조적이며 선형 내러티브를 가지는 반면, 부정적인 감정을 가진 꿈은 더 많은 내러티브 반복과 지배적인 주제를 보입니다. 또한, 높은 각성의 꿈의 주제 네트워크는 몇 가지 높은 각성 주제가 구조적 지배를 하며 비연결적인 주제 연결을 나타내는 반면, 낮은 각성의 꿈은 더 많은 반복을 포함합니다. 이러한 발견은 정서적 과정이 꿈의 내용과 구조 모두와 관련이 있음을 시사합니다. 우리의 접근 방식은 자연어 처리와 네트워크 분석을 심리학과 결합하여 꿈에서의 감정, 인지 및 내러티브의 상호작용을 밝히는 잠재력을 보여줍니다. 이 방법론은 내러티브 경험 및 정신과 증상 연구에 광범위한 응용 가능성을 가지고 있습니다.
Leckie et al. (Tue,)는 이 질문을 연구했습니다.