Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-01-15T22:16:15Z No. of bitstreams: 1 JoshuaMichaelMartin_DISSERT.pdf: 2221771 bytes, checksum: 74b1d657dbbdcac47f35b00b842db1bc (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-01-18T14:37:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 JoshuaMichaelMartin_DISSERT.pdf: 2221771 bytes, checksum: 74b1d657dbbdcac47f35b00b842db1bc (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-18T14:37:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoshuaMichaelMartin_DISSERT.pdf: 2221771 bytes, checksum: 74b1d657dbbdcac47f35b00b842db1bc (MD5) Previous issue date: 2017-12-08 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / A diferen?a entre a menta??o experimentada durante o sono de oculares r?pidos (REM) e o sono n?o-REM persiste como quest?o importante para investiga??o no campo de pesquisa dos sonhos. Estudos anteriores t?m mostrado que os relatos de sonho documentados depois do REM s?o, em m?dia, mais longos, v?vidos, bizarros, emocionais e com aspectos mais narrativos do que os relatos do n?o-REM. Apesar desses achados, falta uma compara??o estrutural entre relatos de sonho do REM e n?o-REM no que diz respeito ? organiza??o de palavra-a-palavra, e diversas medidas tradicionais de sonhos podem ser confundidas pelo comprimento do relato. A an?lise de fala transformada em grafos direcionados de palavras pode ser aplicada para fazer uma avalia??o estrutural de relatos verbais e tamb?m para controlar as diferen?as individuais de verbosidade. No presente estudo, tivemos como objetivo investigar as poss?veis diferen?as na conectividade dos relatos e sua aproxima??o a uma estrutura aleat?ria atrav?s da an?lise de grafos em 125 relatos de sonho obtidos por 19 participantes em despertares controlados nas fases de sono REM e N2. Constatou-se que: (1) grafos do REM possuem uma conectividade maior do que os do N2; entretanto, essas diferen?as n?o foram refletidas na aproxima??o a um grafo rand?mico; (2) diversas medidas de grafo podem predizer avalia??es externas da complexidade do sonho, onde a conectividade aumenta e sua natureza rand?mica cai em rela??o ? complexidade do relato; e (3) o Componente Maior Conectado (LCC) do grafo pode melhorar o ajuste de um modelo contendo o comprimento do relato como vari?vel no discernimento da fase do sono e na predi??o da complexidade do sonho. Esses resultados sugerem que os relatos do REM possuem uma conectividade maior do que os relatos do N2 (i.e. as palavras recorrem com uma dist?ncia maior), o que, em nossa vis?o, est? relacionado a diferen?as subjacentes na complexidade dos sonhos. Esses achados tamb?m apontam para a an?lise de grafos como um m?todo promissor no campo dos sonhos, devido ? sua rela??o com a complexidade do sonho e ao seu potencial de atuar como uma medida complementar ao comprimento do relato. / The extent to which Rapid Eye Movement Sleep (REM) mentation may differ to that of non-REM remains an important area of enquiry in dream research. Previous studies have found that dream reports collected after REM awakenings are, on average, longer, more vivid, bizarre, emotional and story-like compared to those collected after non-REM. Despite this, a comparison of the word-to-word structural organisation of dream reports is lacking, and traditional measures that distinguish REM and non-REM dreaming may be confounded by report length. The analysis of speech as directed word graphs can be suitably applied, as it provides a structural assessment of verbal reports, while controlling for differences in verbosity. In the present study, we aimed to investigate the differences in the connectedness of dream reports and their approximation to a random-like structure through applying speech graph analysis to 125 mentation reports obtained from 19 participants in controlled laboratory awakenings from REM and N2 sleep. We found that: (1) transformed graphs from REM possess a larger connectedness compared to those from N2; (2) measures of graph structure can predict ratings of dream complexity, where increases in connectedness and decreases in their random-like nature are observed in relation to increasing dream report complexity; and (3) the Largest Connected Component (LCC) can improve a model containing report length in predicting sleep stage and dream complexity. These results suggest that REM dream reports have a larger connectedness compared to N2 (i.e. words recur with a longer range), which we interpret to be related to underlying differences in dream complexity. They also point to speech graph analysis as a promising method for dream research, due to its relation to dream complexity and its potential to complement report length in dream analysis.