論文の概要: Dream Content Discovery from Reddit with an Unsupervised Mixed-Method Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04167v1
• Date: Sun, 9 Jul 2023 13:24:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 14:59:26.268424
• Title: Dream Content Discovery from Reddit with an Unsupervised Mixed-Method Approach
• Title（参考訳）: 教師なし混合手法によるRedditからのドリームコンテンツ発見
• Authors: Anubhab Das, Sanja \v{S}\'cepanovi\'c, Luca Maria Aiello, Remington Mallett, Deirdre Barrett, and Daniele Quercia
• Abstract要約: 自然言語処理による自由形ドリームレポートのトピックを識別するための,データ駆動型混合手法を新たに開発した。 我々は、Redditのr/Dreams subredditから44,213件のドリームレポートでこの方法を試した。 本手法では,異なる種類の夢のパターンを見出すことができ,話題の重要度や関連性を理解し,時間的および主要イベントの周囲における集合的夢体験の変化を観察することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8127745323109788
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dreaming is a fundamental but not fully understood part of human experience that can shed light on our thought patterns. Traditional dream analysis practices, while popular and aided by over 130 unique scales and rating systems, have limitations. Mostly based on retrospective surveys or lab studies, they struggle to be applied on a large scale or to show the importance and connections between different dream themes. To overcome these issues, we developed a new, data-driven mixed-method approach for identifying topics in free-form dream reports through natural language processing. We tested this method on 44,213 dream reports from Reddit's r/Dreams subreddit, where we found 217 topics, grouped into 22 larger themes: the most extensive collection of dream topics to date. We validated our topics by comparing it to the widely-used Hall and van de Castle scale. Going beyond traditional scales, our method can find unique patterns in different dream types (like nightmares or recurring dreams), understand topic importance and connections, and observe changes in collective dream experiences over time and around major events, like the COVID-19 pandemic and the recent Russo-Ukrainian war. We envision that the applications of our method will provide valuable insights into the intricate nature of dreaming.
• Abstract（参考訳）: 夢は人間の体験の基本的な部分ですが、完全には理解されていません。 伝統的なドリーム分析のプラクティスは、130以上のユニークなスケールと評価システムによって人気があり助けられているが、制限がある。 主に振り返り調査や研究室の調査に基づいて、それらは大規模に適用されるか、異なる夢のテーマ間の重要性とつながりを示すのに苦労している。 これらの問題を克服するために,自然言語処理による自由形式のドリームレポートにおけるトピックを識別するためのデータ駆動型混合手法を開発した。 Redditのr/Dreamsサブレディット(r/Dreams subreddit)の44,213のドリームレポートでこの方法を試したところ、217のトピックが22の大きなテーマにまとめられました。 広範に使用されているホールとファン・デ・キャッスルのスケールと比較し,そのトピックを検証する。 従来のスケールを超えて、様々な種類の夢(悪夢や繰り返しの夢など)に特有のパターンを見つけ、話題の重要性とつながりを理解し、covid-19パンデミックや最近のロシア・ウクライナ戦争のような主要な出来事に関する集団的な夢体験の変化を観察します。 本手法の応用は,夢の複雑な性質に対する貴重な洞察を与えるものと期待する。

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