L'application «Wake» dans «inventer Anna» n'est pas réelle mais les scientifiques de rêve * sont * collectez et analysent les données de rêve

Comment les scientifiques des rêves abordent actuellement la collection et l'analyse des données de rêve

L'élément principal de Inventer AnnaLe sillage qui suit réellement avec de nombreuses études en matière d'analyse de rêve actuelles est son mode de collecte proposé. Dans la plupart des cas, les chercheurs en rêve aujourd'hui s'appuient en fait sur des rapports écrits de contenu de rêve que les gens ont soumis à des forums en ligne ou offerts aux chercheurs en études. La base de données la plus étendue est Dreambank, une archive Web de plus de 24 000 rapports de rêve tirés à la fois des études et des journaux personnels qui ont été compilés en 1999, avec des rêves couvrant des décennies avant cela. (Parce que ces rapports de rêve sont, encore une fois, subjectifs aux personnes qui les signalent ainsi Toujours super préliminaire.)

En utilisant ces bases de données de transcriptions de rêve écrites, les scientifiques ont utilisé des techniques d'analyse de contenu pour comprendre les thèmes et les tendances. La plus grande étude de ce type à ce jour provient du groupe de dynamiques sociales de Nokia Bell Labs de l'Université Cambridge, qui a créé un algorithme d'intelligence artificielle appelée «Dreamcatcher» pour sonder les données de la Dreambank notée ci-dessus. Plus précisément, ils ont formé l'algorithme pour analyser les rêves à l'aide de l'échelle Hall / Van de Castle, qui est un système pour classer les rêves en fonction de la question de savoir si et dans quelle mesure ils contiennent certains aspects ou composants clés.

"Cette échelle fonctionne en comptant et en catégorisant des caractères qui apparaissent dans chaque rêve", explique Edyta Bogucka, chercheur de la visualisation des données, un chercheur sur le projet. "Sont-ils des êtres imaginaires ou des humains? Et s'ils sont des humains, sont-ils des connaissances ou des personnes anonymes?"De là, les interactions avec ces personnages sont également classées, elle ajoute: dans le rêve, parlez-vous, dansez ou discutez, par exemple? La dernière étape consiste à qualifier ces interactions sur une dimension émotionnelle, selon qu'ils sont positifs, négatifs, agressifs,. "Essentiellement, l'algorithme DreamCatcher coupe et dissèque les phrases des rapports de rêve en mots uniques, correspondant à ces personnages, interactions et émotions, ce qui nous a permis d'automatiser essentiellement l'analyse de rêve."

«L'algorithme coupe et dissèque les phrases des rapports de rêve en mots uniques correspondant aux caractères, aux interactions et aux émotions.»-Edyta Bogucka, chercheur de rêve

Plus précisément, l'algorithme a repéré les tendances parmi les sous-ensembles démographiques des reporters de rêve; Par exemple, il a révélé que les anciens combattants de la guerre ont plus susceptibles d'avoir des rêves violents dominés par les hommes, tandis que les adolescents s'identifiant comme des femmes avaient plus souvent des rêves reflétant l'anxiété autour de l'apparence corporelle ou de la sexualité. Bien sûr, un thérapeute regardant le même contenu de rêve pour une personne pourrait tirer des thèmes similaires. Mais, l'avantage de l'automatisation est la capacité de tirer rapidement des idées comme celle ci-dessus en masse comme moyen de noter les éléments de rêve communs parmi les catégories de personnes.

C'est précisément le genre de chose que Soik (ou Sikorsky, dans le spectacle) visait à faire - c'est-à-dire de tirer des conclusions significatives et concrètes sur la façon dont les gens à Stockholm ou San Francisco ou Sydney Dream; sur la question de savoir si les personnes ayant plus de succès rêvent différemment de celles avec moins; sur les rêves de personnes célèbres et un certain nombre d'autres variations catégorielles au fil du temps. Alors qu'il espérait éventuellement monétiser ces données, les chercheurs le voient comme un outil potentiellement utile pour accroître la conscience de soi et démocratiser l'accès au type d'analyse de rêve qui est généralement limité aux gens qui peuvent se permettre de voir un thérapeute de rêve.

Quelle que soit son utilisation, cependant, les données de l'itération actuelle de l'algorithme DreamCatcher ne font que brosser la surface de cet objectif plus grand. À partir de maintenant, ses idées ne peuvent être aussi granulaires que les rapports de rêve qu'il fait référence - qui sont, encore une fois, limitées à quelques ensembles de quelques milliers de rêves de ceux qui ont choisi de contribuer régulièrement au Dreambank dans le passé. Son processus est également encore expérimental, étant donné qu'il est basé sur une échelle d'analyse particulière qui pourrait ne pas expliquer la complexité et la nuance des rêves individuels au fil du temps.

Où la science de rêve a encore de la place pour grandir

Sans aucun doute, la plus grande limitation à prendre un algorithme comme celle ci-dessus et à la traduire dans une application de rêve orientée vers le consommateur comme Wake est la collection de données continue qui nécessiterait cela. Afin de former l'algorithme à tirer une conclusion sur un type de rêve "moyen" pour une catégorie donnée de personnes, vous auriez besoin de milliers de ce type de personne pour soumettre régulièrement leurs rêves au fil du temps. Alors que la recherche DreamCatcher est la preuve de concept que les ordinateurs peut Tirez des informations utiles à partir d'un tas de rapports de rêve apparemment indépendants, il ne tient pas compte des obstacles logistiques inhérents à la collecte de rêves de masse ou aux préoccupations de la privilège de données autour du potentiel pour une base de données de cette taille à exploiter (aka vendu à Big Tech , Par exemple).

Et même en l'assuvant étaient possible d'obtenir suffisamment de gens pour se séparer volontiers et régulièrement avec leurs données de rêve, il y a toujours la question de savoir si l'intelligence artificielle peut interpréter les rêves entièrement et efficacement sans le contexte personnel qui n'est connu que du rêveur; L'itération actuelle du projet DreamCatcher fonctionne autour de cela, en partie, en analysant les rêves de personnes avec connu qualités démographiques (e.g., Une écolière d'adolescents ou une future mariée), mais afin d'analyser efficacement les rêves soumis via une application, l'algorithme aurait besoin de caractéristiques démographiques similaires de la part des soumissionnaires des applications, et peut-être encore plus de détails sur ce qui se passe dans les vies éveillées de ces gens.

L '«hypothèse de continuité» acceptée par de nombreux scientifiques de rêve déclare que nos rêves reflètent une continuation de nos pensées et expériences éveillées, donc sans cette Intel, il est difficile de voir jusqu'où l'algorithme pourrait vraiment aller à l'interprétation des rêves d'un émeuter. «En prenant les rêves et l'activité de la création de sens en dehors du contexte du rêveur et en l'introduisant dans ce cadre objectif, ces analyses perdent une pièce importante», explique Rekshan.

Mais, il y a encore de l'espoir pour la perspective d'une analyse de rêve généralisée devenant une réalité. Rekshan travaille avec la Wisdom Age Metaverse à but non lucratif pour construire une plate-forme de citoyenneté (un «Wikipedia pour les rêves», dit-il) où les scientifiques peuvent s'associer directement avec les gens de tous les jours pour analyser les données de rêve provenant des forums de rêve en ligne.

Ce type de plate-forme, prévoit-il, supprimera non seulement le jeu de puissance potentiel d'une entreprise possédant de grandes quantités de données de rêve, mais permettra également à plus de gens de mieux comprendre leurs rêves dans le contexte, au fil du temps. Et c'est fondamental pour la façon dont Rekshan considère les rêves dans l'ensemble: «Ils seront toujours multidimensionnels, et nous ne sommes jamais raisonnables de limiter« x «rêver à l'interprétation» », dit-il. «Mais un creux de données ouvertes pour les rêves pourrait au moins créer un lieu de départ utile."

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