nbsp; 3. 挑战三：人情数据的“模糊边界”
傍晚时分，周严的“规则长城”台账出现争议：某地方国企“财政补贴占净利润28%”（接近30%红线），但“政府协调函”写的是“支持创新”而非“顾全大局”。“算‘政策寄生’吗？”他问陆孤影。
陆孤影翻出第204章“制度初建”的“人情压力判定标准”：“看‘资金依赖性’而非‘措辞’——查该企业近三年‘无补贴净利润增速’（仅2%），远低于‘有补贴增速’（15%）→ 确认‘寄生’，数据标记‘准一级熔断’。”
“人情数据的边界像‘水墨画’，”周严在台账写备注，“清洗不是‘非黑即白’，是‘看墨色深浅’。”
四、成果：沉默数据的“钢坯成型”
1. 首日清洗数据清单
经过8小时协作，三人完成首批数据清洗，成果贴在六边形工作台：
• 陈默的“情绪沙盘”：清洗后保留8只标的的“恐惧/贪婪指数”（剔除4个“假绝望”账号），校准2个“政策情绪”时间戳（提前14天预警）；
• 林静的“逻辑蜂巢”：清洗后保留6家实控人“抖音点赞”数据（剔除2个“蓝V账号”互动），确认3家“供应商IP关联”证据（1家降级）；
• 周严的“规则长城”：清洗后保留3份“人情压力指标”（1份“准一级熔断”），更新2家房企“担保链断裂倒计时”（1家从7天延长至10天）。
2. 数据质量校验：铜算盘与纸笔的“最终审判”
周严用铜算盘复核所有“数值型数据”：
• “某锂电股融资余额降幅%”→ 拨算盘确认“实际5%”，修正为“5%”；
• “某房企关联交易亿”→ 按行业标准核算“合理值5000万”，标红“溢价140%”（不变）。
陈默用“情绪沙盘”校验“非数值数据”：
• 某散户“绝望帖+加仓操作”→ 判定“真理性绝望”（保留）；
• 某实控人点赞“赌场视频”+收藏“资产转移指南”→ 标记“**险”（不变）。
3. 伏笔：为指标构建“预留模具”
林静在量子终端设置“指标构建前置规则”：
• 按“情绪-逻辑-规则”分类存储清洗后数据（对应三人核心模块）；
• 标记“高置信度数据”（如“机构暗盘增持+研报中性”→ 置信度80%）；
• 生成“数据血缘
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