联觉与梦境内容的独特模式有关

《Consciousness and Cognition》：Synesthesia is associated with distinctive patterns in dream content

梦境中认知架构的连续性：基于联觉者与普通人群的语义分析

　　梦境为我们提供了一个独特的窗口，观察个体差异如何在缺乏外部刺激或任务需求的情况下塑造意识体验。本研究探讨了联觉（synesthesia）是否与特定的梦境内容模式相关联，从而揭示出潜在的认知架构差异。通过分析来自Reddit平台的2,337份梦境报告，我们比较了1,169份由自认具有联觉特征的个体撰写的内容与1,168份匹配对照组的报告。研究采用语义嵌入模型和逻辑回归方法进行分类，结果显示在语言使用层面存在群体间的差异。主题建模进一步揭示了四种主题——数字、人际后悔、多元世界以及暴力冲突——在联觉者的梦境中更为常见。这些发现表明，个体在清醒状态下的认知组织方式，如联觉感知，可能延伸至梦境状态，并影响其主题内容。研究结果支持了梦境与清醒认知连续性的理论观点，同时展示了稳定的神经认知特质如何在无结构的自我生成思维中显现。

梦境的连续性假说（Hall, 1971）认为，梦境与现实生活之间存在某种连续性。大多数梦境表达的担忧和观念与现实生活中的想法相似。性格特征和情绪强度在梦境与清醒状态之间也表现出一致性（Domhoff, 2011; Schredl, 2006）。从这一角度来看，梦境被视为个体心理结构有意义的表达。认知、情感和行为倾向不仅影响梦境的回忆可能性，还塑造梦境的主题内容。在五大性格维度中，开放性（openness to experience）是最常与梦境特征相关的维度。开放性较高的人更倾向于报告频繁的梦境回忆，并对梦境内容表现出更大的兴趣，这与一种更具想象力和对幻想的参与认知风格相一致（Schredl & G?ritz, 2017）。支持这一观点的研究发现，开放性与梦境叙述中的个人意义显著相关（Aumann et al., 2012）。此外，边界薄弱（boundary thinness）这一心理特质，描述的是不同心理领域之间分离程度较低的状态，如思想与情感之间的界限模糊，也被发现与更奇特的梦境及更高的现实融入度有关（Aumann et al., 2012）。尽管理性（conscientiousness）也与梦境回忆呈正相关，但其背后的机制尚不明确（Schredl & G?ritz, 2017）。

在心理分析心理治疗的纵向研究中，患者的梦境结构和情感复杂性在治疗过程中表现出变化。Roesler（2018）的研究表明，随着治疗的进展，梦境变得更加连贯、情感区分度更高，并且象征性整合程度增强，这些变化反映了治疗的发展和个体心理组织的转变。这一模式支持了梦境作为更广泛心理结构指标的观点，而不仅仅是最近现实经历的重复。

联觉为研究个体差异如何影响梦境内容提供了宝贵的模型。联觉是指在感知或概念刺激下，个体自动且一致地产生另一种感知或概念的体验（Simner et al., 2006; Ward, 2021）。联觉可分为多种亚型，包括图形-颜色联觉、词汇-味觉联觉以及空间-序列联觉（Eagleman, 2009; Ward and Simner, 2003）。不同亚型的普遍性估计因测量方法而异，通常在1%至4%之间（Dance et al., 2021; Watson et al., 2017）。投射型联觉者描述的是外部化的感知，而关联型联觉者则报告内部生成的意象。这些现象学上的差异对应于注意力焦点和神经连接模式的不同（Eckardt et al., 2024; Rouw and Scholte, 2007）。

除了这些感知特征，联觉者在心理特质上也与非联觉者有所不同（Ward & Filiz, 2020）。他们通常在幻想倾向、吸收力和开放性方面得分更高，并且在涉及视觉意象和抽象关联记忆的任务中表现出更优异的性能（Banissy et al., 2013a; Chun and Hupé, 2016; Meier and Rothen, 2013）。许多这些特质也与梦境体验中的个体差异相关，这表明联觉可能是一个特别有用的案例，用于理解特质层面如何影响梦境认知（Schredl and G?ritz, 2017; Soffer-Dudek, 2024）。先前的研究已经表明，感知差异（如失明；Ilic et al., 2023）和人格差异均与梦境差异相关。因此，联觉者在梦境中可能出现的异常体验，可能是由这些因素之一或两者共同作用的结果。

神经认知研究指出，联觉和梦境在结构和功能上共享某些特征，这些特征有利于象征性整合。联觉已被与大脑皮层区域之间的增强连接性联系起来，尤其是涉及概念和感知处理的颞叶和顶叶区域（Ramachandran and Hubbard, 2001; Rouw and Scholte, 2007）。这种连接性被认为可能是由于早期发育期间抑制性修剪减少所致。功能模型则强调反馈动态。失抑制反馈假说认为，联觉体验源于从关联区域向单模态感觉区域的上行激活未能被有效抑制（Grossenbacher & Lovelace, 2001）。支持这一观点的证据显示，非联觉者可以通过催眠、感知训练和致幻剂等方法体验类似联觉的现象（Bor et al., 2014; Cohen Kadosh et al., 2009; Luke and Terhune, 2013）。其他理论则强调语义激活作为联觉的基础。概念中介模型及相关的感觉理论框架认为，联觉的并发体验源于基于意义的激活，而非单纯的感知耦合（Chiou and Rich, 2014; Nikoli?, 2009）。

梦境也表现出类似的神经认知条件，这些条件有利于象征性整合。功能性神经影像学研究表明，在快速眼动（REM）睡眠期间，默认模式网络保持活跃，支持自传体记忆的检索、概念处理和内部思维（Domhoff and Fox, 2015; Fox et al., 2013）。同时，执行控制区域如背外侧前额叶皮层的激活减少，导致联想灵活性增加和目标约束减少（Nir & Tononi, 2010）。这些条件有助于叙述抽象化、隐喻替代和跨领域重组。

Reznik等人（2018）的研究进一步支持了联觉与梦境之间的功能相似性。他们调查了睡眠惯性（sleep inertia）期间是否会出现联觉式的体验。在两项研究中，非联觉参与者在醒来后对反映跨模态关联的陈述表示了显著更高的同意度，而对照组在完全清醒状态下则未表现出这种差异。这表明，跨模态绑定在睡眠相关状态中可能增加，而不是由于普遍的暗示性增强。作者将这些发现解释为证据，表明联觉现象可能源于大脑动态的暂时性变化，特别是抑制减少。这些结果支持了联觉的动态模型，而非解剖模型，并强调了睡眠相关的大脑状态可能暂时模拟联觉处理。这种一致性突显了梦境和联觉可能共享的神经认知条件，包括增强的联想激活。

尽管已有研究探讨了联觉与梦境现象之间的联系，但直接比较两者梦境内容的实证研究仍较为有限。Khallieva等人（2022）进行的一项大型研究发现，图形-颜色联觉者报告的清醒梦（lucid dreams）显著多于对照组。即使在考虑了意象能力后，这一效应依然存在，表明联觉本身可能对梦境的独特特性有所贡献。最近的研究已将这一探讨扩展到与梦境相关的过渡意识状态。催眠前状态（hypnagogic states）是指在清醒与睡眠过渡期间出现的生动感知体验，这些状态在普通人群中较为常见，主要特征包括运动和视觉现象（Ghibellini & Meier, 2023）。图形-颜色联觉者报告的催眠前状态发生率显著高于非联觉者（Meier & Ghibellini, 2024）。这些结果表明，联觉可能与个体在梦境和催眠前状态中经历异常感知体验的倾向相关，从而支持了稳定、特质层面的联想差异塑造睡眠相关认知现象的观点。

传统的梦境内容分析依赖于人工编码评分系统，如Hall和Van de Castle的标准（Hall & Van De Castle, 1966），这些系统将梦境叙述中的元素分类到预定义的内容类别中。虽然这种方法提供了重要的见解，但其过程繁重且在可扩展性上存在局限。近年来，自然语言处理和计算语言学的进步使得对大规模梦境报告的系统化和数据驱动分析成为可能。基于Transformer的语言模型，如用于语义嵌入和主题建模的模型，已被成功应用于梦境语料库。这些方法能够捕捉词、短语或文档之间的高维语义关系，使研究人员能够识别人工编码可能忽略的模式。例如，Das等人（2024）使用基于Transformer的主题模型分析Reddit上的梦境报告，发现提取的潜在主题与传统评分系统的类别高度一致。这种一致性支持了机器学习方法在捕捉梦境内容有意义结构方面的有效性。

其他研究也表明，计算技术能够检测自由形式梦境叙述中的心理信号。Cook和Napierkowski（2025）利用语义嵌入模型和监督分类器区分了由就业者和失业者撰写的梦境报告，发现梦境内容反映了现实中的心理状态。这些发现与连续性假说一致，表明梦境内容承载了与个体特质相关的信息，可以通过大规模语言分析来揭示。这些方法为研究个体差异，如认知风格、人格特征或神经认知特质，如何塑造梦境报告的主题组成和语义组织提供了工具。计算方法使得研究人员能够在大规模数据中探索内容变化，为传统定性或心理测量方法在梦境研究中的应用提供了补充。

本研究采用计算语义分析，探讨联觉者是否在梦境主题和结构内容上与匹配对照组有所不同。尽管已有研究指出，联觉者通常在幻想倾向、吸收力和联想流畅性等方面得分较高（Banissy et al., 2013a; Rothen et al., 2012），这些特质也与梦境变化相关，但直接比较联觉者与对照组的梦境内容的实证研究仍较为罕见。连续性假说（Hall, 1971）和最近的特质导向梦境研究（Schredl & G?ritz, 2017）为期望发现群体层面差异提供了理论依据。然而，这些差异的具体方向和性质尚未明确。因此，本研究假设联觉者的梦境与对照组在主题或结构特征上存在差异，但分析主要以探索性为主，关注可能区分群体的具体特征或模式。这种方法使研究人员能够以数据驱动的方式描述群体差异，为未来更具体的研究假设奠定基础。

参与者来源于Reddit，这是一个广泛使用的社交媒体平台，拥有多个按主题组织的公开讨论社区，称为子版块（subreddits）。截至2024年，Reddit拥有超过5亿个账户（Statista, 2024a）。由于Reddit用户是匿名的，因此未能收集样本的详细人口统计数据。平台层面的估计表明，大约一半的用户来自美国（Similarweb, 2025），三分之二的用户为男性（Statista, 2025）。本研究使用的数据为公开可用且匿名的Reddit梦境报告，通过Pushshift API进行收集。未访问任何私人或可识别个人信息，且研究符合分析公共在线数据的伦理标准。

分类模型的性能和结果表明，使用逻辑回归模型（L2正则化）在五折交叉验证网格搜索中表现最佳，直接应用于3072维的语义嵌入，无需主成分分析（PCA）降维。随机森林分类器在交叉验证期间表现稍差。这些模型在区分联觉者与对照组的梦境报告方面具有一定的准确率，但整体性能仍处于中等水平，表明虽然存在群体层面的差异，但个体间的差异同样显著。进一步的分析表明，主题建模揭示了四种主题在联觉者的梦境中出现频率更高，这为理解联觉如何影响梦境内容提供了新的视角。

研究结果支持了梦境与清醒认知之间的连续性，并扩展了之前关于联觉特质的研究，表明在自发生成的梦境叙述中可以观察到群体层面的主题内容差异。此外，研究还展示了计算方法在大规模数据中检测内容层面变化的实用性。尽管本研究存在一些局限性，如样本的匿名性和可能的偏差，但其发现为未来探索个体差异如何影响梦境提供了重要的基础。未来的研究可以进一步利用计算方法，结合更多的个体特质数据，深入分析梦境内容的多样性及其背后的神经认知机制。这不仅有助于理解梦境的生成过程，还可能揭示联觉与其他认知特质之间的复杂关系，从而推动对意识、感知和认知结构的更深入研究。