用尺子量？不是。
这里的「东西」不是实物，而是抽象的概念，比如说「生」与「死」。这些东西之间的距离就没法用尺子量了。
那要怎么算呢？
Amazon 在 2001 年提出了一种计算不同商品之间距离的方法，并申请了专利（点击「阅读原文」查看专利全文）。他们当时是为了给购买了 A 商品的用户推荐与 A 距离最近的那些商品，提高转化。
简单说来，他们是这么计算的（不要被公式吓住，中学数学知识就够，本文的主要目的是开脑洞）。
在一个时段内，假设购买商品 A 的人数 nA 是 100 人，购买商品 B 的人数 nB 是 200 人，同时购买了 A 和 B 的人数 nA,B 是 30 人，那么用下面这个公式算出商品 A 与商品 B 的关联性：
sA,B = 30 / √(100 x 200) = 0.21
这个数越接近于 1，两个商品之间的距离越小。当所有购买了商品 A 的用户都同时购买了商品 B 时，sA,B = 1，此时两个商品之间的距离为 0。
这个方法借用了计算向量之间距离的方法：
真是太巧妙了！
利用工作之便，我用用户听书的数据，计算了「樊登读书」平台上不同书籍之间的距离。这里隐去具体数据和计算过程，我们来看结果：
- 与《高效能人士的七个习惯》距离最近的是《深度工作》
- 与《逆商》最近的是《坚毅》
- 与《创业维艰》最近的是《从 0 到 1》
- 与《中国哲学简史（上）》最近的是《中国哲学简史（下）》
结果证明这个方法是很靠谱的。
这样一来，发散一下，打开脑洞，只要数据足够，理论上可以计算出任何「东西」之间的距离：
- 王菲与孙燕姿之间的距离
- 《无所谓》与《惊雷》之间的距离
- 音乐与啤酒之间的距离
- 足球与高尔夫之间的距离
- 爱情与婚姻之间的距离
- 爱马仕与拼多多之间的距离
- 陌陌与脉脉之间的距离
- 早起学习与通宵游戏之间的距离
- 等等等等
有了这些数据，我们就可以建立一个坐标系，任意一个「东西」在这个坐标系里都有唯一的坐标。
然后根据一个人的性格和喜好，可以在这个坐标系中作出代表他 / 她的曲线。
这样每个人都可以由一条不同的线来代表，稍加计算，我们就可以算出任意两个人之间的距离。人也是「东西」。
因为所有生物都会死，根据公式，「生」与「死」之间的距离是 0。所以代表人的这条曲线由一个点开始，回到同一个点结束。
善变的人曲线导数更大。
感觉这东西有点用，但没想好有啥用。
欢迎留言讨论，回头咱一起去申请专利。