Mengapa beberapa mimpi tampak begitu jelas sehingga hampir tampak nyata, sementara mimpi lainnya terungkap seperti pecahan yang membingungkan, sulit diingat atau dipahami? Penelitian baru menunjukkan bahwa jawabannya mungkin bergantung pada kombinasi kepribadian, kualitas tidur, kebiasaan mental, dan peristiwa besar yang terjadi di dunia luar.
Sebuah studi yang dilakukan oleh para peneliti di IMT School for Advanced Studies Lucca menemukan bahwa mimpi bukan sekadar kumpulan gambaran dan pikiran acak. Sebaliknya, hal-hal tersebut tampaknya dibentuk oleh perbedaan individu dan pengalaman bersama, termasuk gangguan sosial besar seperti pandemi COVID-19.
Ribuan Laporan Mimpi Mengungkapkan Pola Tersembunyi
Penelitian yang dipublikasikan di Psikologi komunikasimeneliti lebih dari 3.700 deskripsi mimpi dan pengalaman terjaga dari 287 orang berusia 18 hingga 70 tahun.
Selama dua minggu, peserta mencatat mimpi dan pengalaman sehari-harinya. Para peneliti juga mengumpulkan informasi tentang kebiasaan tidur, kepribadian, kemampuan kognitif, dan karakteristik psikologis setiap orang.
Kumpulan informasi yang luas ini memungkinkan tim untuk membandingkan apa yang dialami orang ketika mereka bangun dengan cerita, latar, dan emosi yang muncul dalam mimpi mereka.
Bagaimana AI membantu para ilmuwan mempelajari mimpi
Untuk menganalisis laporan tertulis dalam jumlah besar, peneliti menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP), suatu bentuk kecerdasan buatan yang meneliti pola, hubungan, dan makna dalam bahasa.
Daripada hanya mengandalkan peneliti untuk membaca dan menafsirkan setiap mimpi secara individual, teknologi ini memungkinkan tim untuk mengukur struktur semantik laporan. Struktur semantik mengacu pada bagaimana ide, kata, dan konsep terhubung dalam suatu bahasa.
Hasilnya menunjukkan bahwa isi mimpi tidak sepenuhnya acak atau kacau. Sebaliknya, mimpi mencerminkan gabungan karakteristik pribadi yang kompleks, termasuk kecenderungan pikiran mengembara, ketertarikan pada mimpi, dan kualitas tidur seseorang. Peristiwa yang terjadi di dunia pada umumnya juga mempengaruhi impian masyarakat.
Mimpi tidak hanya mengulang hari
Ketika para peneliti membandingkan deskripsi peserta tentang kehidupan saat terjaga dengan laporan mimpi mereka, mereka menemukan bahwa otak tampaknya tidak mereproduksi pengalaman sehari-hari persis seperti yang terjadi.
Sebaliknya, detail-detail yang familiar telah diubah.
Tempat kerja, rumah sakit, ruang kelas, atau lingkungan sehari-hari lainnya mungkin muncul dalam mimpi, namun sering kali digabungkan dengan lokasi yang tidak berhubungan, sudut pandang yang berubah, atau lingkungan yang asing. Berbagai bagian kehidupan seseorang dapat menyatu menjadi satu pemandangan yang hidup.
Hasil ini menunjukkan bahwa bermimpi bukanlah sistem pengulangan yang sederhana. Pikiran yang tertidur sepertinya menata ulang potongan-potongan realitas, menggabungkan kenangan dengan imajinasi, ekspektasi, dan kemungkinan pengalaman masa depan.
Hasilnya bisa berupa alur cerita baru yang terasa mendalam, intens secara emosional, atau nyata.
Kepribadian dapat mempengaruhi kejernihan mimpi
Bagaimana mimpi diubah juga berbeda dari orang ke orang.
Orang yang lebih mungkin mengalami pikiran mengembara saat terjaga cenderung melaporkan mimpi yang berubah dengan cepat dan tampak lebih terfragmentasi. Impian mereka sering kali berpindah dengan cepat antar adegan, ide, atau perspektif.
Sebaliknya, peserta yang lebih menghargai mimpi dan percaya bahwa mimpi memiliki makna pribadi cenderung menggambarkan pengalaman yang lebih kaya dan mendalam. Laporan mimpi mereka berisi rincian persepsi yang lebih rinci, membuat pemandangan menjadi lebih hidup dan realistis.
Hasilnya tidak serta merta menunjukkan bahwa memercayai mimpi secara langsung menyebabkan mimpi menjadi lebih jelas. Namun, penelitian ini mengungkapkan hubungan erat antara cara orang berpikir tentang mimpi dan cara mereka mengalami atau mengingatnya.
Pandemi ini telah meninggalkan bekas pada mimpi
Para peneliti juga melihat laporan mimpi yang dikumpulkan selama lockdown COVID-19 oleh para ilmuwan di Universitas Sapienza Roma. Mereka membandingkan laporan ini dengan data yang dikumpulkan selama beberapa bulan dan tahun berikutnya oleh tim Sekolah IMT.
Selama pengurungan, mimpi mengandung emosi yang lebih kuat dan lebih banyak referensi pada batasan, hambatan, pengurungan, dan batasan lainnya. Tema-tema ini mencerminkan kondisi yang dialami masyarakat dalam kehidupan sehari-hari.
Seiring berlalunya waktu, tren ini menjadi semakin berkurang. Perubahan bertahap ini menunjukkan bahwa mimpi dapat berkembang seiring dengan penyesuaian psikologis, terutama ketika orang beradaptasi dengan peristiwa yang membuat stres atau mengganggu.
Dengan kata lain, mimpi dapat memberikan petunjuk tentang bagaimana pikiran merespons perubahan besar seiring berjalannya waktu.
“Hasil kami menunjukkan bahwa mimpi bukan hanya cerminan dari pengalaman masa lalu, namun sebuah proses dinamis yang dibentuk oleh siapa kita dan apa yang kita alami,” jelas Valentina Elce, peneliti di sekolah IMT dan penulis utama artikel tersebut. “Dengan menggabungkan data berskala besar dengan metode komputasi, kami dapat menemukan pola konten mimpi yang sebelumnya sulit dideteksi.”
Alat baru untuk mempelajari pikiran yang tertidur
Studi ini juga menunjukkan bagaimana kecerdasan buatan dapat mengubah penelitian mimpi.
Model NLP mampu mengidentifikasi makna dan struktur laporan mimpi dengan akurasi serupa dengan penilai manusia independen. Hal ini menunjukkan bahwa alat komputasi dapat memungkinkan para ilmuwan menganalisis kumpulan mimpi yang jauh lebih besar dengan cara yang konsisten dan dapat direproduksi.
Hal ini dapat menciptakan peluang baru untuk mempelajari kesadaran, ingatan, proses emosional, dan kesehatan mental.
Karena mimpi bersifat sangat pribadi dan seringkali sulit untuk dijelaskan, mimpi selalu sulit untuk dipelajari dalam skala besar. Analisis linguistik yang didukung AI dapat membantu peneliti mengungkap pola-pola yang mungkin masih tersembunyi.
Pekerjaan ini didukung oleh hibah dari BIAL Foundation (#091/2020) dan oleh TweakDreams ERC Starting Grant (#948891). Penelitian tersebut dilakukan di IMT School for Advanced Studies Lucca, bekerja sama dengan peneliti dari Sapienza University of Rome dan University of Camerino.
