Дослідження закономірностей зміни поведінки его у снах

2026-05-18

Я маю досить велику базу своїх записаних снів, і зустрівши гіпотезу, висловлену Крістіаном Рослером у своїй статті^[1], вирішив її перевірити.

Рослер пропонує класифікувати сни по шаблону поведінки его сновидця на 5 типів, кожен з яких описує складність взаємодії “я” з іншими об’єктами сну.

Сновидне “я” відсутнє
Сновидне “я” перебуває під загрозою
Сновидне “я” стикається з вимогою проявити себе
Сон про пересування
Сон про соціальну взаємодію

То чи дійсно складність поведінки нашого “я” у снах завжди зростає протягом курсу успішної терапії?

Гіпотеза Рослера

Гіпотеза: Рівні патернів SDA підвищуються в ході терапії (тобто із часом відбувається перехід від нижчих типів до вищих).

Або як її розкрив сам автор:

Ми також припускаємо, що в ході успішної терапії відбуваються характерні зміни у структурі снів.
[…]
Ці трансформаційні закономірності у серії снів інтерпретуються з психодинамічної точки зору і розглядаються як свідчення того, що спочатку слабка структура его, яка не здатна регулювати та інтегрувати загрозливі емоції, імпульси та комплекси, у процесі терапії набуває більшої сили та дедалі успішніше справляється з тими частинами психіки, які спочатку були пригнічені або відокремлені, інтегруючи їх у конструктивні взаємодії з іншими.

Зміни в структурі снів у процесі терапії через у зв’язку з посиленням сили его (ілюстрація Крістіана Рослера)

База снів

Для дослідження було проаналізовано сни одного пацієнта з допомогою моделей штучного інтелекту Gemini та Claude. Результати аналізу снів (без опису самих снів та обґрунтування класифікації кожного сну) закріплені додатковим архівом.

Із подальшого аналізу виключено:

6 снів, які не вдалося класифікувати,
3 сни 2018 року.

Для розуміння розподілу результатів, у таблиці представлена статистика по даним.

Всього снів: 1111
Діапазон даних: від 2020-06-07 до 2026-05-09

Рік	Шаблон 1, %	Шаблон 2, %	Шаблон 3, %	Шаблон 4, %	Шаблон 5, %	Всього снів
2020	0	9.1	22.7	18.2	50	44
2021	4.2	14.6	28.5	11.1	41.6	144
2022	0.8	16.3	34.9	6.5	41.5	123
2023	1.1	11.1	30	12.1	45.7	280
2024	2.2	12.3	30.7	9.2	45.6	228
2025	0.5	11.1	35.8	13.7	38.9	226
2026	1.5	13.6	30.3	13.6	40.9	66

Динаміка патерну у часі з додаванням джиттера та ковзаючим середнім значенням останніх 50 снів

Згруповані показники розподілу патернів поквартально

Аналіз результатів

Використаємо 3 методи статистичного аналізу вхідних даних.

Тест Манна-Кендалла (Mann-Kendall) застосований до хронологічно впорядкованої серії з 1111 класифікованих снів, не виявив статистично значущої монотонної тенденції в рівні патерну SDA протягом 5,5-річного періоду спостереження: τ=−0.0001, S=-31, p=0.9979, Sen's slope=0.000

Детально

Mann-Kendall trend test

Використаємо тест Манна-Кендалла для визначення того, чи існує лінійна монотонна тенденція в даних даного часового ряду.

Результати розрахунків:

τ: -0.0001
p-value: 0.99794
S: -31.0
Sen’s median slope: 0.000000
Trend: no trend

Інтерпретація результатів:

S = -31 – сума всіх парних порівнянь у 1111 снах (загалом 616 605 пар). Це значення є фактично нульовим, оскільки кількість “зростаючих” пар майже дорівнює кількості “зменшуваних” пар.
τ (tau) = -0.0001 – нормалізоване значення S у діапазоні [-1, +1]. 0 – немає тренду, +1 – ідеально зростає, -1 – ідеально спадає. Отримане значення майже рівне нулю.
p-value = 0.99794 – 99,8% ймовірності отримати цей результат (або більш екстремальний) завдяки чистому випадку, навіть якщо тенденції взагалі немає. Дані виглядають як виглядав би випадковий шум без будь-якої тенденції.
Немає доказів зростання закономірності з часом.

Порядкова логістична регресія (Ordinal logistic regression) моделі SDA за часом (у роках) не дала значущого ефекту, що вказує на те, що складність его у снах не збільшувалася систематично протягом періоду спостереження: OR = 1.00, 95% CI [0.93, 1.07], p = 0.99

Детально

Ordinal logistic regression

Оскільки патерн SDA є порядковою змінною з нерівними інтервалами між рівнями, використаємо порядкову логістичну регресію для оцінки впливу часу на рівень патерну.

Результати розрахунків:

Coefficient (years): -0.0003
95% CI for coefficient: [-0.0715, 0.0710]
p-value: 0.994295
OR per year: 0.9997
OR 95% CI: [0.9310, 1.0736]

Інтерпретація результатів:

OR per year = 0.9997 – ймовірність спостереження вищої категорії патерну в будь-якому конкретному сні множиться на 0,9997 на рік. Отриманий показник не відрізняється від 1,0 (відсутність змін).
p = 0.994 – час не має статистично значущого впливу на рівень патерну.
OR 95% CI [0.9310, 1.0736] – коефіцієнт може коливатися в діапазоні від 0,931 до 1,0736. Цей інтервал симетричний та достатньо вузький. Навіть у найгіршому випадку вплив є незначним – максимум ~8% зміни ймовірності на рік в будь-якому напрямку.
Складність патерну поведінки его у снах не збільшувалася систематично протягом періоду спостереження.

Односторонній тест Mann-Whitney не виявив значущої різниці в рівнях патернів між першою і другою половинами серії снів: U=153 442, p=0.433, n₁=556, n₂=555

Детально

Split-half comparison (Mann-Whitney U)

Для розподілу обрана медіанна дата. Якщо патерн збільшується з часом, друга половина повинна мати стохастично вищі значення, ніж перша половина. Сам Роеслер у своєму дослідженні порівнює “першу половину” та “другу половину” серій снів якісно.

Результати розрахунків:

Split date: 2023-11-01
First half (n=556): mean=3.815, median=4.0
Second half (n=555): mean=3.832, median=4.0
U statistic: 153 442
p-value (one-sided, H1: first < second): 0.433105

Pattern distribution by half:

Pattern 1: first=10 (1.8%) second=7 (1.3%)
Pattern 2: first=74 (13.3%) second=64 (11.5%)
Pattern 3: first=167 (30.0%) second=182 (32.8%)
Pattern 4: first=63 (11.3%) second=64 (11.5%)
Pattern 5: first=242 (43.5%) second=238 (42.9%)

Інтерпретація результатів:

U statistic: 153 442 – підраховує серед усіх можливих пар скільки разів сон з другої половини має вищий патерн, ніж сон з першої половини. Очікуване значення за відсутності різниці U ≈ 154 290 (n₁×n₂/2 = 556×555/2). Отримане значення U дуже близьке до цього (оскільки U трохи нижче очікуваного значення, друга половина насправді трохи нижча за очікувану, а не вища). Асиметрії майже немає.
Means: 3.815 vs 3.832 – незначна різниця 0,017 за шкалою від 1 до 5.
Medians: 4.0 vs 4.0 – ідентичні медіани.
p-value: 0.433105 – якби між половинами не було різниці, то ймовірність випадково отримати значення U, таке ж велике або більше, становить 43%. Референтні значення: p < 0,05 – прийнятна значущість, p < 0,01 – сильні докази. Отримане значення – те, чого можна очікувати від випадкового шуму.
Розподіл закономірностей: Зміни незначні та навіть не завжди у очікуваному напрямку.
Дві половини серії снів статистично не відрізняються. Склад патернів снів у 2020–2023 роках є практично таким самим, як у 2023–2026 роках.

Висновки

Пацієнт оцінює курс своєї терапії як досить успішний. Проте кореляція між проходженням терапії та зміни шаблонів поведінки его у сні не виявлено.

Додаткову інформацію про дослідження можна завантажити архівом.^[2]

Посилання

Стаття Christian Roesler. Jungian theory of dreaming and contemporary dream research - findings from the research project ‘Structural Dream Analysis’ (Journal of Analytical Psychology, 2020, 65, 1, 44–62). Завантажити
Архів із базою класифікованих снів без опису самих снів (порядковий номер, дата, класифіковані патерн та підвид сну), описом процесу класифікації та програмним кодом на Python для статистичних розрахунків та побудови графіків. Завантажити