互關聯而必然重疊

從資管方面來說，人與人與其說互理解而被吸引，不如說互關聯而必然重疊

ChatGPT：

從資料管理的角度來解讀你的觀點，可以用關聯性和數據重疊來類比人際關係的動態。

1. 關聯性與吸引力

在資料管理中，數據之間的關聯性可以通過關聯規則（association rules）或網路分析來捕捉。類似地，人與人之間的互動更多是基於共享經歷、環境或興趣的關聯，而非純粹的相互理解。這種關聯可能是表面上看不見的，但像資料中的潛在關聯一樣，它引導了人們的行為，形成了吸引力。

在這個模型下：

• 理解 ≈ 深度數據挖掘或更高層次的語意分析，它需要大量計算力和資源，但並不總是必要。
• 關聯 ≈ 人與人之間的共同點、生活軌跡或社交網路，它更像是資料中的「模式匹配」或「關聯規則挖掘」。

因此，人與人之間的吸引往往不是基於深刻的理解，而是基於彼此行為和環境中共通的因素。這些關聯不斷重疊，導致人際關係逐漸形成。

2. 必然的重疊

資料管理中，重疊是常見現象，比如在不同數據集之間的重複數據，或不同變數的高相關性。人與人的交集也有點類似於這種「數據重疊」。即使個體不同，隨著時間的推移，彼此的行為、習慣、經歷等各種「資料點」會不可避免地重疊，這種重疊構成了聯繫和相似性。

具體來說：

• 在資料管理中，重疊的數據經常表示兩個實體（如客戶、商品）具有某種共同的特徵，這樣的數據在決策過程中很重要。
• 在人際關係中，這種重疊可能意味著生活中的交集，如共同的興趣、工作、價值觀等，這些交集促使人們相互靠近。

3. 人際網絡模型

資料管理中使用的圖論模型可以用來類比人際關係中的互關聯。在這個模型中，每個人可以被看作是圖中的節點，而兩人之間的關聯可以被看作是節點之間的邊。隨著時間推移，邊的數量和強度增加，構成了一個密集的網絡結構。這些網絡有時並不需要理解節點的內在結構，僅僅依靠連接關係就足以解釋許多行為。

因此，從資管角度看，人際吸引更多來自於關聯，而非理解。理解是更高層次的需求，而關聯和重疊則是人們互動的基本驅動力。