Ciência descobre que sonhos não são tão aleatórios, mas sim mais estruturados do que pensávamos

Muitas vezes acordamos com a sensação de que nossos sonhos foram apenas um amontoado de imagens caóticas e sem sentido. No entanto, um novo estudo da Escola IMT de Estudos Avançados Lucca, na Itália, revela que as experiências oníricas são muito mais estruturadas do que imaginávamos. 

Utilizando inteligência artificial, pesquisadores descobriram que os sonhos funcionam como um "remix" dinâmico da realidade, moldado diretamente pela nossa personalidade e pelos acontecimentos do mundo ao nosso redor.

A pesquisa analisou mais de 3.700 relatos de sonhos e concluiu que o cérebro não se limita a reproduzir o que vivemos durante o dia. Em vez disso, ele atua como um editor criativo: ambientes familiares, como o trabalho ou a escola, são reimaginados em cenas imersivas que combinam memórias com projeções futuras. Esse processo sugere que sonhar é uma reconstrução ativa da realidade, e não apenas um reflexo passivo das nossas lembranças.

Em Xataka Brasil

Por que gatos não obedecem como cachorros? A ciência explica a "indiferença" dos felinos

Personalidade e ambiente influenciam

O estudo identificou que o estilo do sonho varia conforme o perfil psicológico de cada indivíduo. Pessoas que costumam "viver no mundo da lua" ou divagar com frequência durante o dia tendem a ter sonhos mais fragmentados e instáveis. Por outro lado, quem atribui maior valor e significado aos sonhos costuma vivenciar experiências noturnas muito mais ricas, detalhadas e profundas.

Além dos traços individuais, grandes eventos sociais também deixam marcas claras no nosso inconsciente. Ao comparar dados coletados durante a pandemia de COVID-19, os cientistas notaram que os sonhos se tornaram mais carregados emocionalmente, com temas frequentes de isolamento e restrição física. Conforme as pessoas se adaptavam à nova realidade, o conteúdo dos sonhos também evoluía, provando que o mundo onírico acompanha nosso ajuste psicológico às mudanças da vida.

O uso de Processamento de Linguagem Natural (PLN) permitiu que a equipe detectasse esses padrões com uma precisão inédita, comparável à de avaliadores humanos.