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你和他的關係決定了你們之間的距離?淺談空間關係學

貓心
・2017/07/23 ・2377字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 512 ・六年級

在擁擠的捷運上、擁擠的電梯內,我們總是會避免和他人有目光的接觸,直視天花板,或是看著自己的手機。到底是為什麼呢?

這是因為,相對於不同的關係,我們會和他人保持著不同的距離,而越界的距離則會讓人感到特別不舒服。

人與人的相處,會因為相對於不同的關係,有著不同的距離。圖/By Zieger @ Flickr, CC BY-NC-ND 2.0

到底,什麼樣的關係適合什麼樣的距離呢?Hall 這位學者,在 1966 年曾經提出空間關係學(The classical proxemic theory),藉此區分出四種人際距離的分野:

1. 公眾區域:泛指一般公共場域,彼此舒適的距離是 210 公分以上,要聽見彼此的聲音,必須要提高說話的音量,且人們彼此間不太會有眼神接觸。

2. 社交區域:認識陌生人的社交場域,對於剛認識的人,保持 122 ~ 210 公分是較為舒適的距離,而彼此之間的接觸,主要以視覺和聽覺刺激為主。

3. 私人區域:彼此已經有一定程度的友誼時,46 ~ 122 公分的距離是舒適的相處距離,在這樣的範圍內,我們能清楚地看見對方,對於交談的聲音也會覺得略顯大聲。

4. 親密區域:0 ~ 46 公分,是親密伴侶才能進入的相處距離,在這樣的距離之下,我們無法看清楚對方的臉孔,但會聽到對方的心跳聲,也會聞到彼此的體味。

然而,全世界的人際距離都是如此嗎?過去曾經有一些散落各地的研究,得到一些零碎的結果。不過,在 2013 年,全世界五大洲的學者群,很瘋狂地聯合起來做了一個大規模的研究,這個研究團隊的規模到底有多大呢?看看下面這張圖吧,這是這篇論文第一頁的圖:

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恩對,你沒有看錯,就是滿滿的作者姓名跟一點點的摘要。

好了,那這群人到底做了什麼事情呢?他們統一在 2013 年,針對世界各地五大洲 42 個國家收集了 8943 份樣本(男性4013,女性 4887),透過下面這張人際距離圖,請這些受試者評估,對於認識新朋友(社交區域)、和朋友交談(私人區域)以及跟伴侶相處(親密區域),怎麼樣的距離才是舒服的。而一次收集如此多國家的樣本,並統一測量方式與問卷發放時間等,都是前所未有的創舉。

大型的調查跨越了五大洲 42 個國家,大家對於距離的感受又有什麼差別呢?圖/引自《Preferred Interpersonal Distances: A Global Comparison

先來看看所有國家的平均,在這篇研究結果中發現,在社交區域當中,人們傾向和陌生人維持 135.1 公分左右的距離,在和朋友相處時,則維持平均約 91.7 公分的距離,最後,在和伴侶相處時,則維持 31.9 公分的距離。

除此之外,根據這篇的研究結果發現,不同國家的人,對於感到舒適的人際距離,其實有所差異,有的國家你可以靠得近一些,有的國家則習慣彼此保持較遠的距離。

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不過,雖然大致上在社交區域靠得越近的國家,在私人區域也就會靠得越近(r=.70),在私人區域靠得越緊密的人,在親密區域也就越是黏在一起(r=.69) ;但是,社交區域的距離和親密區域的距離之間的相關程度只有低度相關(r=.38)。也就是說,不同國家的社交區域、私人區域與親密區域的距離,並非等比例縮放的。

為什麼會如此呢?原作者群有對可能會影響不同社交區域的潛在因素提出分析,得到了下面的這些結果:

一、社交區域

在全年均溫越高的國家中,人們傾向在和陌生人建立關係時,保持著越近的距離。也就是說,如果你到了北極(?),那麼你可能得大聲嘶吼,才能和新朋友溝通(那裡會有新朋友嗎?)。對此,研究者引用了過去的研究,認為這可能是因為「我們會把溫度作為一種熱情的象徵」:在越溫暖的國家,我們會覺得其他人越熱情,因而拉近了彼此的物理距離。

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除了溫度之外,性別也是一個影響因素,通常,女性在認識陌生人時,會比男性保持著更遠的距離,這和過去的研究有所出入,因為過去的研究發現,比起男性,女性在和他人互動時有著更近的物理距離。不過為何會得到這樣的研究結果,作者認為這尚須進一步的研究才能得知,可能來自於實驗時間不同所反映出的世代差異,也可能是過去研究並未將研究變項中的互動對象給明確區分清楚,而本研究則明確地區分成「陌生人」、「熟識者」、「伴侶」等三種不同對象。

二、私人區域

在私領域的社交活動當中,越老的人,越會和朋友們維持較遠的距離。這一句話值得注意,它指的是在 2013 年這一年施測時,得到了這樣的結果,而這背後反映了世代差異的存在,並不是說當你變得越老時,就會和朋友越坐越遠喔。至於是什麼造成了世代差異,本研究並未進一步對此提出解釋。

另外,在私人領域中同樣也發現,女性傾向比男性和友人之間保持著更遠的物理距離。

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三、親密區域

最後,在親密關係之中,越老的人也傾向和自己的伴侶保持越遠的距離。除此之外,溫度越高的國家,人們越會和伴侶保持越遠的距離。作者認為,這可能是因為在寒冷的國家中,伴侶可以透過彼此取暖來減緩寒冷帶來的不舒服,但在較熱的國家中,實驗者原先認為,寄生蟲相關疾病的傳染可能會影響彼此的人際距離,但在研究結果中卻得不到這樣的支持,因此,實驗者認為,可能有其他和健康相關的變項更符合本研究所提出來的假設模型,還需要更進一步的研究才能得知 。

在寒冷的國家伴侶能彼此取暖,而溫暖的地方卻要擔心傳染疾病?那還不去冷的地方?(誤)圖/By xdorin @ pixabay, CC0 Public Domain

除了作者提到的這些之外,貓心認為,這篇研究並未詳細地點出同一個國家不同地區是否會有顯著差異這一點,畢竟像是在中國或美國,各地的溫度可能有著極大的差異呀!另外,作者也沒有特別提到說,這一些距離指得是和同性之間社交,或是和異性之間社交呢?而這也是未來研究得多加著墨的地方。而本篇論文在最後也提到了,透過人際距離圖來做選擇的研究方式,並不一定能呈現實際的情況這也是後續研究值得注意的地方。

全文改寫自《Preferred Interpersonal Distances: A Global Comparison

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貓心
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心理作家。台大心理系學士、國北教心理與諮商所碩士。 寫作主題為「安全感」,藉由依附理論的實際應用,讓缺乏安全感的人,了解安全感構成的要素,進而找到具有安全感的對象,並學習建立具有安全感的對話。 對於安全感,許多人有一個想法:「安全感是自己給自己的。」但在實際上,安全感其實是透過成長過程中,從照顧者對自己敏感而支持的回應,逐漸內化而來的。 因此我認為,獲得安全感的兩個關鍵在於:找到相對而言具有安全感的伴侶,並透過能夠創造安全感的說話方式與對方互動,建立起一段具有安全感的關係。 個人專欄粉專: https://www.facebook.com/psydetective/ 個人攝影粉專: https://www.facebook.com/psyphotographer/

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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