什么是 Hall–Van de Castle 梦境编码系统
1966 年，心理学家 Calvin S. Hall 与 Robert L. Van de Castle 出版了《梦的内容分析》（The Content Analysis of Dreams），提出了一套把梦境报告转换为可计数类别的编码规则。它至今仍是梦境内容研究中使用最广的系统之一，加州大学圣克鲁兹分校的 DreamBank 项目公开了大量用它编码的梦境数据。
这套系统一共包含十大类：人物、社会互动、活动、努力（成功与失败）、不幸与好运、情绪、场景与物品、描述性元素、食物与进食、过去的元素。其中情绪分为五类：愤怒、担忧（恐惧）、悲伤、困惑和快乐。
它有两个特点让它适合当作“事实支撑”：
- 只做名义分类，不做解释。Domhoff 指出，这套系统的所有量表都是名义量表，只把内容归入类别，不打分，也不赋予象征意义。
- 可重复。Hall 与 Van de Castle 报告了编码者之间的一致性检验结果，即便采用“完全一致”这样严格的标准，一致率也处在可以接受的范围。
常模从哪里来
常模是对照的基准：1940 年代末，研究者在美国俄亥俄州克利夫兰的 Case Western Reserve University 与 Baldwin-Wallace College 收集了男性大学生 500 篇、女性大学生 491 篇梦境报告，按同一套规则编码后得到各项比例。
| 指标 | 计算方式 | 男性 | 女性 |
|---|---|---|---|
| 男性角色占比 | 男性 ÷（男性 + 女性） | 67% | 48% |
| 熟悉角色占比 | 熟悉 ÷（熟悉 + 陌生） | 45% | 58% |
| 朋友/熟人占比 | 朋友 ÷ 全部人类角色 | 31% | 37% |
| 动物角色占比 | 动物 ÷ 全部角色 | 6% | 4% |
| A/C 攻击指数 | 攻击 ÷ 全部角色 | 0.34 | 0.24 |
| F/C 友好指数 | 友好 ÷ 全部角色 | 0.21 | 0.22 |
| 攻击/友好占比 | 攻击 ÷（攻击 + 友好） | 59% | 51% |
| 做梦者受害占比 | 受害 ÷（受害 + 施害） | 60% | 67% |
| 身体攻击占比 | 身体攻击 ÷ 全部攻击 | 50% | 34% |
| 室内场景占比 | 室内 ÷（室内 + 室外） | 48% | 61% |
| 熟悉场景占比 | 熟悉 ÷（熟悉 + 陌生） | 62% | 79% |
| 身体不幸占比 | 身体不幸 ÷ 全部不幸 | 29% | 35% |
| 负面情绪占比 | 负面情绪 ÷ 全部情绪 | 80% | 80% |
| 至少含一次攻击的梦 | — | 47% | 44% |
| 至少含一次不幸的梦 | — | 36% | 33% |
数据来源：DreamBank / UCSC 的 Hall–Van de Castle 常模汇总页。注意：负面情绪在男女两组中都占约 80%，梦里不愉快的情绪占多数是常态，并不说明你“出了问题”。
梦说的自动编码怎么做、做不到什么
正式的 Hall–Van de Castle 编码由受过训练的编码者逐句完成。梦说用一份中文词表做自动近似编码：识别人物、动物、攻击与友好互动、五类情绪、室内外与熟悉/陌生场景、不幸与好运、成功与失败，并处理“不害怕”“没有人帮我”这类否定表述，以及“被追”“追我”这类受害者表述。
它的局限需要说清楚：
- 代词（他、她）不计为新角色。同一篇梦里同一个称呼只算一个角色，所以“两个陌生男人”会被算成一个。
- 词表无法理解反讽、比喻和复杂句式，可能漏判，也可能误判。点开结果里的“原文标注”可以逐词核对。
- 单个梦只是一个样本。研究者比较个人模式时通常使用较长的梦境系列，所以梦说提供了“梦境系列”功能，在本机累积记录。
- 常模来自 1940 年代的美国大学生，与当代中文使用者之间存在文化和时代差异。对照的意义在于看出“明显偏多或偏少”，而不是判断对错。
为什么不说“梦见 X 代表 Y”
大量量化研究支持这样一种观察：梦中出现的人物、关系和情绪，往往与做梦者清醒时关心的人和事有连续性，研究者称之为梦的“连续性”。但目前没有证据支持一份放之四海而皆准的“意象—含义”对照表。因此梦说只描述梦的内容，并提出问题，答案留给最了解你生活的人：你自己。