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Mystical and affective features of naturalistic psychedelic experiences: A comparison of dictionary-based and LLM-based text analysis methods

Cette étude compare les méthodes d'analyse de texte basées sur des dictionnaires et sur les modèles de langage étendus (LLM) à partir de 7 303 rapports naturalistes sur les psychédéliques, constatant que si les décomptes par dictionnaire reproduisent les schémas antérieurs en forme de U du vocabulaire mystique, les LLM fournissent une évaluation plus monotone et contextuellement nuancée de l'intensité de l'expérience mystique à travers des dimensions clés.

Auteurs originaux : Aleksander Milczanowski

Publié 2026-08-25

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CC BY 4.0

Auteurs originaux : Aleksander Milczanowski

Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ⚕️ Ceci est une explication générée par l'IA d'un preprint qui n'a pas été évalué par des pairs. Ce n'est pas un avis médical. Ne prenez pas de décisions de santé basées sur ce contenu. Lire la clause de non-responsabilité complète

Depuis longtemps, les êtres humains cherchent à comprendre les moments où l'esprit sort de ses limites habituelles. Dans l'étude de la conscience, ces moments sont souvent appelés états modifiés, et lorsqu'ils impliquent un profond sentiment de connexion, d'atemporalité ou de signification sacrée, ils sont décrits comme des expériences mystiques. Pendant des décennies, les scientifiques ont tenté de mesurer ces événements internes et éphémères, s'appuyant souvent sur des questionnaires remplis dans des laboratoires cliniques. Mais pour beaucoup de gens, ces expériences se produisent en dehors de l'hôpital, dans le calme d'un foyer ou la sauvagerie de la nature, et elles se partagent non pas sous forme de fiches de données, mais à travers des récits. Internet est devenu une vaste bibliothèque de ces récits personnels, où des milliers d'individus décrivent leurs voyages avec des substances psychédéliques dans leurs propres mots. Le défi pour les chercheurs a toujours été de savoir comment lire ces milliers d'histoires sans perdre la nuance de ce que l'auteur a réellement ressenti. Les outils traditionnels de lecture de texte fonctionnent souvent comme un simple compteur de mots, cherchant des mots-clés spécifiques pour établir un score. Mais le langage humain est complexe ; un mot comme « peur » peut signaler un cauchemar terrifiant dans un récit, ou une étape nécessaire vers une avancée profonde dans un autre. Le contexte importe, et un simple décompte ne peut pas toujours faire la différence.

Une étude récente s'est donné pour mission de tester une nouvelle façon de lire ces récits, en comparant l'ancienne méthode de comptage de mots à une approche moderne utilisant l'intelligence artificielle. Les chercheurs ont rassemblé 7 303 récits écrits d'expériences psychédéliques provenant d'un forum en ligne dédié aux discussions sur les champignons psilocybes. Ces rapports étaient anonymes, écrits par des personnes ayant déjà consommé la substance, et chaque auteur avait attribué à son expérience un niveau d'intensité, allant de léger à très fort. L'équipe a d'abord appliqué la méthode traditionnelle, utilisant une liste personnalisée de mots associés aux thèmes mystiques — des termes tels que « divin », « unité » ou « révélation » — pour voir à quelle fréquence ils apparaissaient dans chaque récit. Ils ont également mesuré le ton émotionnel de l'écriture, vérifiant si les récits semblaient généralement positifs ou négatifs. Cette approche a confirmé ce qu'une étude précédente avait trouvé : la fréquence de ces mots mystiques n'augmentait pas simplement à mesure que l'intensité de l'expérience croissait. Au contraire, les mots apparaissaient le plus souvent dans les rapports les plus légers et les plus intenses, formant un schéma en forme de U, tandis que le ton émotionnel positif de l'écriture diminuait réellement à mesure que l'intensité de l'expérience augmentait.

Les chercheurs se sont ensuite tournés vers un grand modèle de langage, un type d'intelligence artificielle capable de comprendre le sens large et le contexte d'une phrase, plutôt que de simplement repérer des mots isolés. Ils ont demandé à l'IA de lire chaque récit et de le noter sur quatre dimensions spécifiques de l'expérience mystique : un sentiment d'unité avec tout ce qui existe, le sentiment d'acquérir une compréhension ou une vérité profonde, le sentiment d'atemporalité, et un sentiment de sacralité. L'IA a également évalué le ton émotionnel global. Les résultats étaient radicalement différents de la méthode de comptage de mots. Au lieu de la courbe en U, les évaluations de l'IA pour les quatre dimensions mystiques augmentaient de manière constante et régulière à mesure que l'intensité rapportée de l'expérience augmentait. Les récits les plus intenses recevaient les scores les plus élevés pour l'unité, l'intuition, l'atemporalité et la sacralité. Cela suggère que si le simple compteur de mots est peut-être bon pour repérer la présence d'un vocabulaire mystique, il peine à mesurer à quel point l'expérience est forte. L'IA, en comprenant le contexte complet du récit, semblait capturer une relation plus directe entre l'intensité du voyage et la profondeur du sentiment mystique.

L'étude a également examiné la manière dont l'IA gérait le côté émotionnel de ces expériences. L'évaluation du ton émotionnel par l'IA concordait bien avec les résultats des outils traditionnels de comptage de mots, montant que l'écriture devenait moins positive et plus nuancée à mesure que l'intensité de l'expérience augmentait. Cela concorde avec ce qui est connu de la recherche clinique : des doses plus élevées de psychédéliques peuvent entraîner des effets plus profonds, mais elles comportent aussi un risque plus élevé de moments difficiles ou éprouvants. La capacité de l'IA à détecter ce changement de ton, tout en reconnaissant l'augmentation de la profondeur mystique, suggère qu'elle peut porter deux vérités complexes simultanément. Les chercheurs ont vérifié la fiabilité de leur méthode d'IA en passant les mêmes récits à travers huit modèles de langage différents. Les modèles étaient très cohérents entre eux, suggérant que les résultats étaient stables et n'étaient pas seulement le fruit d'un programme spécifique.

En fin de compte, l'étude ne prétend pas que l'intelligence artificielle est parfaite ou qu'elle a résolu le mystère de la conscience humaine. Les chercheurs précisent avec prudence que les scores de l'IA doivent encore être comparés aux évaluations d'experts humains pour être pleinement validés. Cependant, les conclusions offrent un nouvel outil puissant pour comprendre l'expérience psychédélique. Elles montrent que la façon dont nous analysons un texte peut changer ce que nous voyons. Un simple comptage de mots peut manquer la forêt pour l'arbre, échouant à voir que les expériences les plus intenses sont aussi les plus mystiques. En utilisant une méthode qui lit le sens plutôt que de simplement compter, les chercheurs peuvent désormais observer des milliers de récits naturels et obtenir une image plus claire de la façon dont l'esprit humain se transforme sous l'influence de ces substances. Cette approche ouvre la voie à l'étude du monde subjectif des états modifiés à une échelle qui était auparavant impossible, en utilisant les mots mêmes que les gens utilisent pour décrire leurs propres voyages.

Résumé Technique : Caractéristiques Mystiques et Affectives des Expériences Psychédéliques Naturalistes

Énoncé du Problème
Les récits de première personne faisant état d'états de conscience modifiés, partagés en ligne, constituent un complément naturaliste à la recherche clinique sur les psychédéliques. Cependant, les méthodes traditionnelles d'analyse textuelle reposant sur des dictionnaires de mots statiques présentent des limites significatives lorsqu'elles sont appliquées à des rapports phénoménologiques complexes. Ces approches lexicales sont souvent aveugles à la négation, ne parviennent pas à capturer les termes modificateurs (par exemple, « genre de », « pas »), et peinent à distinguer les expériences terrifiantes des expériences significatives qui partagent un vocabulaire similaire (par exemple, les thèmes de la mort et de la renaissance). Par conséquent, la fréquence des mots-clés ne reflète pas nécessairement l'intensité ou la signification contextuelle des expériences mystiques. Bien que les grands modèles de langage (LLM) offrent le potentiel d'évaluer le texte dans son contexte sémantique plus large, leur application à la phénoménologie psychédélique reste sous-explorée. Cette étude comble l'écart entre les méthodes établies basées sur des dictionnaires et l'analyse contextuelle émergente basée sur les LLM pour quantifier les dimensions mystiques et affectives des expériences psychédéliques.

Méthodologie
L'étude a analysé un corpus de 7 303 rapports d'expériences psychédéliques en langue anglaise collectés dans la section « Trip Reports » de Shroomery.org. La collecte de données a suivi le flux de travail d'une étude antérieure de Žuljević et al. [24], en filtrant les rapports contenant au moins 50 mots anglais vérifiés et en supprimant les doublons.

L'analyse a employé une approche à double méthode :

Réplication basée sur un dictionnaire : Un dictionnaire personnalisé de 77 termes ciblant le langage mystique a été appliqué pour calculer un « score de langage mystique » (pourcentage de termes correspondants par rapport au nombre total de mots). La valence émotionnelle a été évaluée à l'aide de VADER, un outil d'analyse de sentiment fondé sur des règles, et d'un modèle ModernBERT affiné.
Extraction de caractéristiques par LLM : Un LLM génératif (GLM-5) a été sollicité via un schéma JSON structuré pour évaluer chaque rapport selon quatre dimensions spécifiques de l'expérience mystique — Unité, Intuition Noétique, Transcendance du Temps et Sacralité — ainsi qu'un score de Sentiment global. Les évaluations ont été attribuées sur une échelle de 0 à 10 (0 indiquant l'absence, 1 à 10 l'intensité) sur la base de preuves textuelles. Le modèle avait pour instruction de fournir une justification pour ses évaluations.
Fiabilité et analyse statistique : La fiabilité inter-modèles a été évaluée sur huit LLM différents à partir d'un sous-échantillon de 500 rapports en utilisant l'alpha de Krippendorff. Les associations statistiques avec l'intensité de l'expérience auto-rapportée (niveaux 1 à 5) ont été testées à l'aide de tests de Chi-deux, de tests de Kruskal-Wallis avec comparaisons post-hoc de Dunn, et de corrélations de Spearman, avec des corrections de Bonferroni pour les comparaisons multiples.

Résultats Clés

Réplication des conclusions antérieures : L'analyse basée sur le dictionnaire a réussi à répliquer la distribution en forme de U des scores de langage mystique à travers les niveaux d'intensité d'expérience auto-rapportés, où la fréquence du vocabulaire mystique était plus élevée aux intensités faibles (Niveau 1) et élevées (Niveau 5) par rapport aux niveaux intermédiaires. Le sentiment positif (VADER) a diminué à mesure que l'intensité augmentait.
Divergence des évaluations par LLM : Contraなる à le profil lexical en forme de U, les évaluations dérivées des LLM pour l'Unité, l'Intuition Noétique, la Transcendance du Temps et la Sacralité ont montré une augmentation monotone avec l'intensité de l'expérience. Le Niveau 5 a systématiquement produit les scores les plus élevés, se distinguant significativement de tous les niveaux inférieurs.
Convergence et corrélation :
- Les scores de langage mystique basés sur le dictionnaire étaient modérément corrélés à toutes les quatre dimensions dérivées des LLM ( $\rho$ = 0,35–0,49).
- Les scores de sentiment dérivés des LLM convergeaient avec les mesures de sentiment VADER et ModernBERT ( $\rho$ = 0,505 et 0,651, respectivement).
- Parmi les dimensions mystiques, la Transcendance du Temps présentait la plus forte association avec l'intensité auto-rapportée ( $\rho$ = 0,313) et la progression monotone la plus raide, bien qu'elle ait présenté la plus faible corrélation avec les mesures de sentiment ( $\rho$ = 0,055 avec le sentiment du LLM).
Fiabilité : La fiabilité inter-modèles parmi les huit LLM était satisfaisante à provisoire, avec un alpha de Krippendorff allant de 0,766 (Unité) à 0,871 (Intuition). Les corrélations par paires entre les modèles étaient systématiquement élevées ( $\rho$ = 0,83–0,90).

Signification et Revendications
L'article soutient que la divergence entre la fréquence lexicale et les évaluations contextuelles des LLM suggère que ces méthodes capturent des aspects partiellement distincts de l'expérience mystique. L'auteur postule que la distribution en forme de U observée dans l'analyse basée sur le dictionnaire reflète probablement une limitation de la métrique — spécifiquement, que la fréquence normalisée des mots est moins adaptée pour estimer l'intensité d'un construit qu'un système d'évaluation contextuelle. Inversement, l'augmentation monotone des scores des LLM s'aligne davantage sur les attentes théoriques des expériences mystiques dépendantes de la dose, où des doses plus élevées (proxys par les niveaux d'intensité) produisent des effets plus profonds.

L'étude conclut que la notation contextuelle par LLM sert de complément exploratoire potentiellement utile aux méthodes de traitement du langage naturel (NLP) établies. Bien que les approches par dictionnaire restent efficaces pour détecter la présence d'un vocabulaire mystique, les LLM offrent un mécanisme pour évaluer des dimensions phénoménologiques spécifiques au sein du contexte narratif plus large. L'auteur souligne que si la robustesse procédurale de l'approche par LLM est soutenue par une haute concordance inter-modèles et une convergence avec les mesures de sentiment, la correspondance de ces scores avec les jugements humains de construits phénoménologiques nécessite une validation supplémentaire auprès de codeurs humains. Ce travail établit un corpus documenté de rapports naturalistes comme ressource pour de futures recherches méthodologiques mixtes sur la phénoménologie psychédélique.

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