那个关于“决策置信度”数据存在系统性差异的发现，像一根细小的刺，扎在林晚星的思维里，让她无法忽视。她停下机械的数据清洗工作，将所有注意力都集中到了这个异常点上。如果这是噪声，她需要排除它；但如果这不是噪声，而是某种真实效应的信号，忽略它可能会导致整个分析结果的偏差。
她重新调出包含这列数据的原始文件，将那些她标记为“模式异常”的数据点单独提取出来，形成了一个小的子集。然后，她开始在这个子集内部和它与主数据集之间，进行更细致的交叉比对。她查看了这些异常数据对应的时间段、实验参与者的编号、以及其他几个关键的行为指标。实验室里其他人讨论的声音、键盘的敲击声，都渐渐在她耳边淡去，她的世界里只剩下屏幕上那些跳跃的数字和亟待揭开的谜题。
初步的交叉比对并没有提供清晰的答案。异常数据分布在不同的时间段和不同的参与者中，似乎没有明显的规律。这让她一度怀疑自己是不是因为过度疲劳而产生了错觉，或者是对数据的理解存在根本性的偏差。挫败感再次隐隐浮现。
她靠在椅背上，闭上眼，让过度使用的眼睛休息片刻，同时在脑中回溯整个数据处理的逻辑链。忽然，一个被她忽略的细节闪过脑海——在数据包的说明文件里，似乎提到过实验中期因为设备校准，有过一次短暂的流程微调，但语焉不详。这个微调，会不会就是关键？她猛地坐直，迅速找到那个简陋的说明文件，反复看了几遍，又对照着异常数据出现的大致时间范围。时间上，存在模糊的重合！
这个发现让她精神一振，但“模糊的重合”还远远不够。她需要确凿的证据。直接去问陆辰希？这个念头刚冒出来就被她否决了。用未经严格验证的猜测去打扰他，无疑是最不专业的行为。她必须自己找到验证的方法。
她沉思片刻，有了一个主意。她无法直接获取实验的原始记录，但可以从数据本身寻找内在的证据。如果这个系统性差异真的是由流程微调引起的，那么它可能不仅仅影响“决策置信度”这一列数据，很可能在其他关联指标上也会留下蛛丝马迹。她开始扩大搜索范围，不再局限于单一字段，而是将异常数据子集与主数据集在十几个关键行为指标上进行分布对比和统计检验。
这是一个工作量巨大的尝试，如同大海捞针。她利用自己刚学会不久的数据分析工具，编写简单的脚本进行批量比较。时间一分一秒过去，屏幕上的代码运行了一轮又一轮。终于，在一个表征“反应时间稳定性”的衍生指标上，她发现了！异常数据子集在这个指标上的分布，与主数据集存在统计上显著的差异。
证据链闭合了。虽然还不能百分百确定就是流程微调所致，但她有充分的理由相信，这个异常不是随机错误，而是源于实验过程中的某个特定变化。她将她的发现、验证过程以及支撑的图表清晰地整理出来，附在她已经完成的数据清洗报告之后，并明确标注了这只是她的一个初步推断，建议在后续深度分析中考虑这个因素的影响。
做完这一切，她长长地舒了一口气，一种混合着疲惫和巨大成就感的情绪涌上心头。这不再是机械地执行命令，而是真正运用自己的观察力和思维，解决了一个实际问题。她再次检查了一遍报告，确认无误后，点击了发送。
报告发送成功，实验室里的人也已稀疏。她收拾好东西，准备离开。刚站起身，就听到身后传来一个平静的声音：“还没走？”
林晚星吓了一跳，回头看见陆辰希不知何时站在她身后，手里端着一个马克杯，目光似乎刚刚从她已经暗下去的电脑屏幕上移开。他是在看她刚刚的工作界面吗？他看到她最后整理的那份关于数据异常的补充报告了吗？他会对她这种“节外生枝”的行为作何评价？
