试点社区名叫“荷香里”，是上世纪九十年代建成的职工家属区，红砖外墙爬满了岁月痕迹，楼道狭窄，但绿化很好，高大的香樟树下聚着下棋聊天的老人。
林浅和孙薇在居委会王主任的陪同下，花了整整两天时间，在社区里穿梭。她们访谈了十几位居民，有抱怨水管老化的退休工程师，有担心孩子放学安全的年轻妈妈，也有对加装电梯持不同意见的楼上楼下邻居。王主任提供了近三年的投诉记录本——密密麻麻的手写文字，记录着从漏水、噪声到流浪猫狗的各种琐碎烦恼。
林浅的录音笔里存满了声音：苍老的叹息、焦急的诉说、无奈的抱怨，偶尔也有对社区志愿者由衷的感谢。孙薇则着重询问居民对社区公共事务的参与意愿和看法。
晚上回到宿舍，林浅开始整理这些原始材料。将访谈录音转为文字是项枯燥且耗时的工作，她戴上耳机，一遍遍回放，确保不遗漏任何细节和语气。苏暖看她辛苦，主动帮忙转录了一部分。
与此同时，陆星宇发来的那个脚本生成的地图派上了用场。林浅在地图上标注了访谈对象的大致住址、投诉高发楼栋、社区活动室、垃圾站等关键点位，形成了一幅初步的“社区问题地理分布图”。
第三天，她将清洗后的访谈文本（脱敏后）、标注好的地图，以及从投诉记录本中摘录的典型问题文本，打包发给了陆星宇和刘博。数据量不大，文本总共不到五万字，但却是项目的第一批真实养料。
邮件发出后，林浅有些忐忑。这些数据如此“不完美”，充满了口语化表达、情绪宣泄和模糊指代，和陆星宇习惯处理的那些干净、规整的数学或代码数据截然不同。他能从中提取出有意义的信号吗？
她的忐忑在当天深夜得到了回应。
陆星宇直接打来了电话。
“数据已收到。”他的声音在深夜显得格外清晰，“预处理已完成。发现几个问题。”
林浅的心提了起来：“什么问题？”
“第一，文本中大量使用地方性指代，如‘东头那棵歪脖子树’、‘老李家阳台’。算法无法理解。需要建立社区实体别名映射表。”
“第二，情感对象模糊。例如‘物业根本不管事’，‘管’的具体对象不明确。需要根据上下文手动补充或设计指代消解规则。”
“第三，时间信息缺失。投诉记录只有日期，没有具体时间；访谈中时间描述模糊（‘前两天’、‘去年冬天’）。这影响时间序列建模。”
他一口气列出了三个核心问题，每个都切中要害。没有抱怨数据质量，只是冷静地指出障碍。
林浅边听边快速记录：“明白。实体别名表我可以和王主任一起整理。情感对象模糊和时间问题……可能需要设计更精细的文本标注规则，或者后续在模型中考虑这些不确定性？”
“两种思路。”陆星宇说，“短期，扩充标注规则，人工补充信息。长期，可以在模型中引入不确定性建模，例如将模糊指代视为潜在变量，通过上下文推断其可能指代的分布。后者更优，但算法复杂度高。”
“我们先从短期方案开始？确保试点能跑通。”林浅建议。
“可以。”陆星宇同意，“请尽快提供实体别名表。另外，基于现有数据，算法已经输出了初步的情感权重时间序列和子群体对比图。我已发到你邮箱。”
林浅精神一振：“有初步结果了？”
“嗯。趋势符合预期。针对‘电梯加装’议题，老年住户情感权重随时间呈明显上升趋势，且与几次社区协调会时间点吻合；年轻租客对此议题权重极低。针对‘垃圾分类’议题，有孩家庭权重显著高于其他群体，且在政策实施初期出现负面情绪峰值，随后缓慢回落。”
他的描述精准而冷静，但林浅却能从那简单的几句话里，“听”出一幅生动的社区情绪图谱。算法从那些杂乱的口语文本中，真的抓住了不同群体在不同事务上的“心跳”！
“太好了！”林浅忍不住提高了一点音量，“这验证了我们的基本思路是可行的！我马上看邮件！”
“图表说明在附件PDF里。”陆星宇补充，“另外，模型识别出一个异常点：在去年十一月左右，所有子群体针对‘物业管理’的情感权重同时出现一次剧烈负向波动，但投诉记录和访谈中均未明确提及具体事件。”
“去年十一月……”林浅快速回想，“我记得王主任好像提过一句，那时候社区物业公司换过一次，交接期管理有些混乱，但很快平息了。可能居民只是笼统地抱怨‘物业’，没有具体到事件。”
“这符合模型检测到的‘无明确对象的广泛负面情绪爆发’特征。”陆星宇说，“可以作为社区韧性评估中‘隐性压力点’的一个案例。”
林浅听着他平淡的叙述，心中却波澜起伏。他们不仅仅是在分析数据，更像是在用算法做“社区记忆考古”，挖掘出那些被日常话语掩盖的集体情绪痕迹。
“陆星宇，”她认真地说，“谢谢。这些结果对我们理解这个社区，意义重大。”
电话那头沉默了一下。
“是模型的结果。”他纠正道，仿佛功劳完全属于那个没有生命的算法。
林浅却笑了：“但模型是你构建的，数据是我们一起准备的。这是我们整个小组协作的结果。”
这一次，陆星宇沉默的时间更长了些。然后，他说：“嗯。实体别名表，请尽快。”
“好，我明天就去找王主任。”林浅答应，“另外，基于这些初步结果，我和孙薇、李明哲讨论了一下，想调整后续访谈的重点，更深入地挖掘几个识别出的关键议题和情绪波动点，你觉得呢？”
“可以。聚焦关键变量，提高数据信息密度，有利于模型精度提升。”他给出了技术角度的支持。
又讨论了几句后续工作安排，通话结束。
林浅挂断电话，立刻打开邮箱。附件里是几张清晰的图表：折线图展示不同议题下各子群体的情感权重随时间的变化；热力图展示不同群体对不同议题的关注度差异；还有一张时间序列异常点检测图，清晰地标出了去年十一月那个“隐性压力点”。
她看着这些图表，仿佛看到了“荷香里”社区平静表象下，那些细微而真实的情绪脉搏。
一种前所未有的成就感，混合着对技术力量的敬畏，充盈着她的胸腔。
她将图表转发给小组其他成员，并在群里简要说明了情况。很快，群里热闹起来。
刘博：【牛逼！陆神这效率！】
李明哲：【数据真的呈现出理论预测的差异了！太有意思了！】
孙薇：【看来我们访谈方向调整是对的。林浅，我们明天再去一趟？】
苏暖（被林浅拉进群帮忙的）：【虽然看不懂图表，但感觉好厉害！浅浅加油！】
林浅看着屏幕上跳动的消息，目光却不由自主地落在那个始终沉默的、名字是一串默认数字的群成员头像上——那是陆星宇。刘博建群时不知从哪里找到了他的微信（或许是校内系统），强行把他拉了进来，但他从未说过一句话，头像也是灰暗的。
她点开他的头像，个人资料一片空白，朋友圈更是不可见。
真是一个……完全活在自己世界里的人啊。
但就是这个活在自己世界里的人，用他的方式，为他们的项目打开了一扇全新的窗。
林浅关掉群聊，重新看向那些图表。她打开一个新的文档，开始撰写基于这些初步发现的“社区韧性初步评估报告”草稿。
她要为这些冰冷的数字和曲线，配上来自访谈的、有温度的声音和故事。
窗外，月色如水。
而在城市的另一端，陆星宇合上了显示着模型评估指标的屏幕。他的目光落在桌上那个已经空了的黑色咖啡杯上。
杯底，残留着一点深褐色的痕迹。
他想起电话里林浅那句“这是我们整个小组协作的结果”。
协作。
这个词对他来说，通常意味着清晰的任务分解和接口定义。但这一次，似乎有些不同。那个文科女生，总能从他输出的技术结果中，迅速提炼出社会学的意义，并提出新的、有价值的探究方向。
她的思维，像一种高效的催化剂，让他构建的数学模型，不再仅仅是算法游戏，而开始与现实世界的复杂纹理产生连接。
这种感觉……不坏。
他起身，走到窗边。夜空中有薄云，星光黯淡。
他拿出手机，点开那个被迫加入的、一直被他设置为免打扰的微信群。往上翻了翻，看到了林浅转发图表后的说明，以及其他人热烈的讨论。
他的目光在林浅那段话上停留了片刻。
然后，他退出群聊，关掉手机。
房间里重新陷入寂静，只有电脑主机散热风扇发出的低微嗡鸣。
他回到书桌前，打开一个新的代码文件。
开始构思如何将“隐性压力点”的检测，也建模成一个可自动学习的算法模块。
夜，还很长。
