明晰夢頻度とストループ課題成績の関連
Mark Blagrove ほか 2名
Dreaming
まとめ
現実性テストに加え、日中の「自動反応を止めて再評価する」習慣（例：習慣的にスマホを見る前に一呼吸置く）が、エグゼクティブ注意を鍛え、夢中の気づきに転移しうる。
Laurin 2021 + Lauri 2022 + Gerhardt 2024を合わせると、メタ認知＋注意制御＋瞑想の三位一体モデルが見える。
概要
マーク・ブラグローヴらが、高明晰夢者はストループ課題（色名と文字の不一致への干渉抑制）で優位であり、エグゼクティブ注意・衝突解決能力が明晰夢traitと共変動することを報告した。
laurin-2021-attentional-networkの前身データ——夢中の気づきの認知基盤を示唆。
背景
明晰夢の「夢だと気づく」には、自動的な夢処理（「これは現実だ」という慣性）を抑制し、メタ認知を起動する必要がある——Stroop課題的な衝突解決能力との関連が予想された。
ブラグローヴ（スウォンジー）はこの仮説を検証した。
方法
明晰夢頻度質問紙と標準ストループ課題を実施。
頻度とストループ干渉効果（不一致条件の反応時間延長）の相関解析。
結果
明晰夢頻度とストループ干渉効果が負相関——高明晰夢者ほど干渉が小さい（衝突解決が速い）。
laurin-2021-attentional-networkのExecutive Control成分との関連を示唆。
主要な発見
- 明晰夢頻度とストループ干渉効果が負相関
- 高明晰夢者ほど衝突解決が速い
- エグゼクティブ注意が明晰夢traitと共変動
- laurin-2021-attentional-networkの前身
- 夢中の気づきの認知基盤——自動反応の抑制
- 現実性テストと同系統のメカニズム
意義
laurin-2021-attentional-network・stumbrys-2015-cognition・filevich-2015と合わせ、日中の注意力訓練（特に衝突解決）が明晰夢に寄与しうる。
現実性テストの「注意の向け直し」と同系統。
関連する脳領域・ネットワーク
注意点
横断調査。
単一セッションのStroop課題。
訓練効果→明晰夢増加の因果は未検証。