結婚究竟是幸福，還是愛情墳墓？由「社會交換理論」理解婚姻中的關係

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

• 文／雞湯來了特約作者｜陳家容
• 校稿／雞湯來了｜張芷晴、陳世芃
• 製圖／雞湯來了特派員｜翁欣容
• 編輯／雞湯來了｜蕭子喬

「你會不會覺得人類很原始？科技進步，幸福仍要靠自己」

臺灣年度科幻大劇《2049》，劇中出現多項高科技產品，不僅有自動車、無人機送貨員，還有能診斷睡眠品質和分析惡夢的記憶機器，更有控制與穩定情緒的精華液、能預測人類行為的行動偵測儀、能發洩情慾的元宇宙慾望眼鏡XR等，甚至出現沈浸式諮商服務，都遠遠超越現在科技所及。

即便影集《2049》的世界中發明了這麼多讓人們更輕鬆的高科技產品，為何科技還是無法滿足人性，無法帶領人們貼近幸福？

害怕和母親一樣，卻仍有媽媽的影子　

劇中兩位女主角雨晴與夏朵都在童年時期便與母親交惡，並在高中時期愛上媽媽的前男友、懷孕、成為小媽媽。長期以來，與先生、女兒的關係也都處於冰點，表面看似和諧完整的一家三口，其實是疏離冷淡、害怕分崩離析的相敬如「冰」。

雨晴與夏朵每天都希望能找到家庭矛盾關係的出口，但「與母親的隔閡與糾結」卻成了他們心中隱形卻厚重的一道牆，封閉了出口，也封鎖了和母親和解的道路，更成為自己展開幸福婚姻與親子關係的阻礙。

為什麼雨晴和夏朵那麼討厭母親，卻活成了母親的翻版？其實，「父母」是子女成長過程中的角色楷模，並持續在子女成年後的生活中扮演重要角色。學術上用「代間傳遞（Intergenerational Transmission）」來描述：上一代透過生活經驗、互動，有意或無意地情影響下一代的價值觀、態度或行為。

婚姻不僅是夫妻的兩人世界，來自原生家庭的親代互動關係會烙印在子代身上，並在無意識中複製到子代的婚姻關係中。這正是雨晴和夏朵的寫照！她們口中說著非常排斥和媽媽一樣，卻正走著媽媽走過的路。

翻轉的可能？我的婚姻才不會跟你一樣！

綜合國內外多篇研究發現，像雨晴、夏朵早期負向生命經驗（如：因父母離異帶來的經濟匱乏、家庭動盪等），很可能較容易面臨婚姻風險（如：早婚、早育、早離家等）。就像劇中，雨晴的女兒（貝貝）也正承受著未婚懷孕的事實，成為「小媽媽第三代」！

「你可以，我也可以！」－貝貝

然而，值得慶幸的是，不是遇上一樣的情境就一定會有一樣的結果。親代離異或婚姻不穩定的關鍵不在於負面事件本身，而是事件之後，對子代發展引發的一連串影響。就像劇中，貝貝即使和雨晴同樣都成了小媽媽，但後續人生卻有了不同的發展。

此處透過「生命歷史理論」剖析劇中角色「青少年期」家庭經驗對婚姻的影響，以及解釋扭轉代間傳遞的可能性。生命歷史理論認為，個體所處的環境和過去所經歷的生活事件，都會影響個體對有限資源的分配策略，大致可分為「快策略」與「慢策略」。

直面母女關係的掙扎與吶喊：或許每個人都有問題！

雖然雨晴是夏朵的心理師，但在諮商過程中，卻發現兩人的生命經驗越來越相似，兩人頓時成為彼此化解母女疙瘩路上最好的夥伴。劇中提及的「內在家庭系統療法」認為人的心智是由眾多部分組成，並將這些「部分」稱為「次人格」（但並非思覺失調症或多重人格喔）！一般而言，可以將次人格分為 3 種：

「我們每個人都有問題，我們只會把問題丟給別人，然後一直在做後悔的事。」－雨晴

「內在家庭系統療法」透過引導個體認識自己的次人格和不斷地自我對話，聚焦在：理解自己的過去，過去的經歷如何塑造成現在的自己、過程中又有哪些感受。或許現代的我們，沒有像劇中的「沉浸式」心理諮商，但我們仍可以運用「內在家庭系統療法」的概念，在日常中練習以下 2 大態度，自己陪伴自己療癒：

態度 1｜包容次人格

當次人格出現時，並不是壞事，反而是為了保護內在平衡而出現的英雄角色，因此面對次人格，更應該用包容、同理的態度，而不是排斥或縱容它。

研究與治療師也發現，當人們對自己次人格的接受程度越高，代表越能與次人格和平共處，也使得「管理者」的角色凸顯，進一步促進改變。

態度 2｜保持好奇心

比起認識新朋友、新對象，在認識自己的過程中，更應該保持好奇心！不論是過去的經歷、現在發生的事，還是未來的願景，都是透過自我不斷的對話所帶來的結果。

好奇心會幫助我們穿越時空，所以與其隱藏感受和想法，不如多回憶過去、理解過去，讓現在的自己來修復、重新解讀歷史，讓未來在面對問題時能更加自在。

「當我知道我媽生下我，我爸並沒有要負責時，我就能理解她的決定了」－雨晴

像養育植物一樣經營家庭

「種植物很簡單，該澆水、該曬太陽、該修剪就去做，按照他們的習性去去養護他們，就會長得很好。」－夏朵

事實上，經營家庭也可以像照顧植物一樣簡單！如果對外要將「請、謝謝、對不起」常掛嘴邊，那麼面對家庭，我們就要將「同理、道歉、原諒與感謝」牢記在心。

每個人都有犯錯、失誤的可能，同樣地，若每個人都能保持好奇、更了解自己的家庭故事，便能更清楚「自己對家庭的理解」，或許就能像照顧植物一樣豁然開朗！

延伸閱讀

• 離婚不好嗎？孩子是離婚戰火中的犧牲者？
• 原生家庭怎麼影響我？剖析原生家庭與伴侶關係的關聯
• 深掘我和家人的內心深處：自我對話、伴侶對話的練習好書

此文中劇照素材由瀚草影視提供，如欲使用須經詢問。

參考資料

• 陳家容（2019）。早婚者的婚姻品質：青少年期的父母婚姻關係與親子關係之影響。國立臺灣師範大學人類發展與家庭學系碩士論文，未出版，台北市。
• 陳婉琪（2014）。都是為了孩子？父母離婚負面影響之重新評估。臺灣社會學刊，54，31-73。
• Green, E. J. (2008). Individuals in conflict: An internal family systems approach. The family journal, 16(2), 125-131.Schwartz, R. C. (2013). Moving from acceptance toward transformation with internal family systems therapy (IFS). Journal of clinical psychology, 69(8), 805-816.

• 文／雞湯來了實習生蔡加柔
• 校稿／雞湯來了陳世芃、張芷晴、榮淑媚
• 製圖／雞湯來了特派員黃子芸
• 編輯／雞湯來了蕭子喬

單身靠實力，結婚就靠大數據－《戀愛是科學》

「先將設立的理想型條件列出來，然後用電腦分析、引用大數據配對、清查身家背景，最後再簽訂婚前協議，進而快速鎖定「需要」的而非「想要」的伴侶，是避免浪費彼此時間的相親模式。」這是《戀愛是科學》女主角顏霏主張的戀愛 SOP，在劇中 ，她開設一間名為「戀愛科學婚姻仲介所」的公司，藉由大數據的分析，會員配對成功率達到八成之高。

如果這間公司真實存在，你想要加入嗎？你同意她提出「婚姻就是找一個適合你的合夥人」的說法嗎？

我們的匹配指數－「愛情」等於「合適」嗎？

當「勝女」如同「剩女」

「三高女」為何是婚姻市場釘子戶？

劇中年齡高、薪資高、學歷高的「三高女」卓乃慧，是一位事業有成的霸道女總裁，卻因為年齡偏大、學歷高又個性強勢等等所謂「死亡組合」，導致沒有願意與她牽手的對象，最後到戀愛科學婚姻仲介所尋求協助，並有了出乎意料的發展。

有一種好，是朋友都是為你好。有一種幸福，是別人覺得你幸福！

我稱它為亞洲壓力。－《戀愛是科學》

相較於乃慧清楚知道自己想要的對象，學歷必須在碩士以上，另外一位林小姐是朋友陪伴而來的。朋友打著幫她尋找幸福的名號，花了半小時洋洋灑灑地列了一堆條件，但是這樣真的是林小姐想要的嗎？

以上兩位角色其實有個共同點，就是她們為自己設下「十分明確且詳細的前提」，無論是否這些條件出自門當戶對的文化或是他人意見。這時我們可以思考一個被討論已久的議題：究竟我們要選擇的是「我愛的人」還是「適合我的人」？換個角度來看，這個問題本身便是感性與理性之間的角逐。

系統的誤差值－當感性破解大數據

系統不會出錯，幫我配對出來的，一定都是條件、能力、價值觀各方面都相當適合我結婚的對象，可是系統它不會知道誰能讓我心情好， 誰會逗我笑。－《戀愛是科學》

我才不管什麼大數據，我 27歲，我選妳。就算妳離過婚，我都選妳。－《戀愛是科學》

儘管使用科學輔助，與乃慧設立條件相差甚遠的有福，仍然走進乃慧的心。劇中的另一對，男主角王軒宇也突破大數據，無視一切不利條件也鍾情於女主角顏霏。他們的情感都是突破大數據的存在，確實稱不上理性，而這又是為什麼呢？

事實上，儘管科學上確實能部分證實，我們的心動軌跡有跡可循，但至今依然沒有任何理論或是學者，能完整詮釋愛情的全貌。或許你也曾發現，無論再怎麼理性抉擇，你的暗戀對象或是伴侶，可能依然與你在心裡設定的理想型不太相同，究竟為何「直覺的喜歡」有時會讓人忽略所謂公認的「客觀擇偶條件」呢？學者曾證實，這樣莫名的吸引力其來有自。

當愛來臨時－５大吸引力來源

人類皆是感性與理性的綜合體，所以要做到完全拋卻感性是近乎不可能的。因此劇中除了女主角顏霏使用的科學數據相親法之外，仍有許多「不可測因素」悄然牽動著每位角色的情感，其中，就包含許多「吸引力來源」。以下統整幾項研究，與大家分享超乎理性、多半來自潛意識的五項吸引力來源：

來源 1｜時常遇見的「熟悉感」

學者曾在大學課程進行調查，發現在學期結束後，同學與座位附近的同學較有機會成為朋友、建立親密連結。另外一位研究者也在麻省理工學院學生宿舍，詢問一群學生的大學生活中三位親密好友，結果顯示 65% 來自同一棟宿舍。

《戀愛是科學》劇中，在沁藍送了 27 次宵夜之後，軒宇對她漸漸產生情感，可見情感連結或多或少與「熟悉感」相關。但在現實生活要注意的是，勇敢追愛和死纏爛打往往只有一線之隔喔！

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來源 2｜價值觀念具「相似感」

心理學家 Heider 提出的平衡理論指出，人會追求平衡的認知，例如相似的價值觀、意見、政治傾向等。其他學者也在研究中指出，伴侶婚後價值觀的相似性，對於關係滿意度的影響非常大！

然而這也不能過度追求。例如顏霏的客戶 Jason，就堅持他的對象必須熟讀金庸的武俠小說，因為他希望有人能一起討論感興趣的事物。儘管我們認同伴侶間是需要相似感的，但是太過在意相同，反而會讓關係終止。

來源 3｜本能追求的「安全感」

人類會因為過往經驗、個人性格等種種原因，漸漸影響對於感情中安全感的需求，進而影響擇偶。因此討論戀愛關係時，我們常提及三種親密依附類型：焦慮型、逃避型、安全型。簡單來說，容易缺乏安全感者多屬於焦慮型，逃避型的人則傾向封閉心房，並且注重隱私與關係界線，至於安全型，則是普遍認為的理想類型。

男主角軒宇和他的前女友沁藍，前者就偏向逃避型、後者則偏向焦慮型。軒宇始終不善於表達心意，而沁藍缺乏安全感，這也成為他們分開的致命傷。

相關測驗：你的安全感是哪一種愛情依附風格？

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來源 4｜能被喜歡的「認同感」

我們容易被「表現出喜歡我們自己」的對象吸引。社會心理學者觀察進行快速約會（speed-Dating）的雙方並進行訪談後，部分受訪者表示，若感受到對方對自己有興趣，那麼自身會容易被對方吸引。

《戀愛是科學》角色裡，並沒有明顯的感情線來自於此。但我們能觀察到，顏霏在之前將軒宇視作小弟弟，在得知軒宇之前暗戀過自己之後，才轉換想法慢慢地察覺自己的心意。

來源 5｜直觀感受上的「容貌」

亞里斯多德曾表示：「美貌是勝過任何介紹信的推薦函。」以生物本能來說，不可否認我們會被美麗的人事物吸引，可能是偏好對稱的五官、大眼睛等。然而每個世代的審美也都有變化，每個人看待容貌條件的想法都不同，最重要的是，有意識的思考容貌對於自己的意義即可。

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幸福的交叉點－戀愛是「感性」與「理性」的交匯

有一些爸媽的觀念也是很奇怪，小時候學生時期不讓小孩談戀愛， 但是長大後卻直接催婚，這不是很不符合邏輯嗎？就等於是從來不考模擬考，就直接學測一樣恐怖。－《戀愛是科學》

所以，選擇伴侶之時除了考慮種種條件，最為重要的其實是回歸自我本身。勇於面對心裡的真實情感，梳理清楚這樣的吸引力從何而來、程度為何。

像是劇中的大數據聯誼法，近乎是絕對理性且公認可靠的存在。然而，這樣的客觀條件僅是輔助我們的工具，我們依然要依靠探索與自主思考。如此尋找出結合感性與理性的交匯之處，很可能就是一段幸福關係的起點！

相關連結：現在的孩子都在談什麼戀愛？

參考資料

• 林奕丞（2015）。夫妻間依附類型配對組合、休閒興趣的相似程度與婚姻滿意度之關係。國立政治大學輔導與諮商碩士學位學程研究所碩士論文。
• 劉文琴（2006）。夫妻性格的相似性及互補性與婚姻滿意度及親密度的關係。佛光大學心理學研究所碩士論文。
• Festinger, L. (1950). Informal social communication. Psychological Review, 57, 271-282.
• Eastwick, P.W., Finkel, E.J. (2008). An in-depth speed-dating exploration of sex differences in romantic partner preferences and the disconnect between stated and in-vivo preferences.