第53章 观择西区（1/2）
西区三个街区，代号A7、B3、C9，在第七天正午十二点整成为择君的“温和干预试验区”。
没有公告，没有通知，居民们如常生活。但细微的变化从第一分钟开始显现。
叶晚站在两个街区交界处的天桥上，手腕上的选择花苞与灰色印记同时运作——花苞监控着时间树网络在东区的互助行动，印记则实时传输西区干预数据。
数据流如瀑布般在她意识中展开：
西区干预实时监控（择君系统）
覆盖人口：47,892人
活跃选择节点：12,374个/分钟
干预触发率：31.2%（每三个选择触发一次建议）
建议接受率：89.7%
错误选择率（择君标准）：2.3%（较干预前下降1.4%）
惊人的效率。
东区数据对比：
东区互助网络（时间树系统）
覆盖人口：约500,000人（通过涟漪行动间接影响）
活跃干预节点：4,112个（互助志愿者）
干预触发率：0.8%（每125个选择触发一次干预）
建议接受率：73.4%
错误选择率：3.38%（较七天前下降0.32%）
效率差距一目了然。
但叶晚没有灰心。她打开印记的深度观察模式，选择跟踪一个具体案例——西区C9街区，居民李素芬，52岁，超市收银员。
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李素芬的一天从择君的建议开始。
早上6:47，她醒来，手环振动：“根据您的睡眠周期数据，建议再睡23分钟以达到最佳休息效果。”
她愣了下，躺回去。23分钟后，自然醒来，确实感觉比平时精神。
7:30，准备早餐时，冰箱门上的智能屏幕显示：“您的胆固醇指标偏高，建议选择燕麦粥而非油条。燕麦已放在冰箱第二层。”
她拿出燕麦，煮了粥。
8:15，出门前选择穿什么。手机弹窗：“今日气温18-24度，上午有雨概率67%，建议携带雨伞并穿防风外套。您的蓝色外套在衣柜左侧。”
她照做。
9:00，上班路上，导航提示：“常规路线当前拥堵，建议改走清河路，预计节省14分钟。”
她改了道。
一整天，十五次选择，十三次接受了建议。
效率提升显着：节省时间47分钟，减少热量摄入320卡路里，避免淋雨一次，避开交通拥堵两处。
傍晚六点下班时，李素芬站在超市门口，看着手机屏幕上跳出的新建议：“您今日步数未达标，建议步行回家而非乘坐公交，路线已规划，沿途有三个公园可供休息。”
她看了看阴沉的天，又看看手机，犹豫了。
这是今天第一次犹豫。
建议合理——她确实需要运动，医生说过。路线也合理——沿途有避雨处。
但她就是……不想。
不是因为懒惰，是一种说不清的感觉。好像一整天都被安排好了，每一步都被计算，每个选择都被优化。
她想做点“不那么合理”的事。
比如坐公交回家，在车上发呆。或者绕远路去那家味道一般但老板很亲切的面馆。或者干脆不回家，去看场电影——虽然明天要早起。
手机又振动了：“检测到犹豫。步行回家对健康的长期收益是乘坐公交的3.7倍。再次建议步行。”
理性数据，无可辩驳。
李素芬叹了口气，开始按照规划路线步行。
但在经过第二个公园时，她突然拐了个弯，走进一条小巷——不在建议路线上。
手机立即反应：“您已偏离推荐路线。小巷照明不足，安全指数较低，建议返回主路。”
她没理会，继续走。
小巷尽头是一家旧书店，她年轻时常来，后来生活忙碌就很少来了。今天不知道为什么，就是想进去看看。
书店老板抬头，是位熟悉的老人：“哟，素芬？好久不见。”
“王伯，您还在啊。”李素芬笑了，那种笑是今天第一次发自内心。
“在啊，在啊。正好，有本书你肯定喜欢。”老人从柜台下拿出一本旧诗集，“昨天刚收的，想起你以前爱读诗。”
李素芬接过书，翻开，是舒婷的《致橡树》。她年轻时能背整首。
手机在她口袋里持续振动，但她没看。
她在书店待了四十分钟，和王伯聊了会儿天，买了那本诗集，花了28元——这对她来说是“不必要开支”，按择君标准是“低效消费”。
当她走出书店时，感觉整天的紧绷感消失了。
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天桥上，叶晚完整观察了这一幕。
数据面板更新：
李素芬案例：
今日接受建议：13/15次
偏离建议行为：2次（小巷拐弯、书店停留）
择君评估：效率损失约41分钟，非必要消费28元
时间树评估：情感收益显着，生活满意度+22%
结论：标准冲突
冲突点在于：择君的标准基于可量化的效率、健康、安全、经济收益；而时间树的评估纳入了情感价值、精神满足、人际关系等“软性指标”。
叶晚将案例打包，通过印记发送给择君。
回复很快：
“案例已分析。确认存在‘情感收益’，但无法量化，因此不纳入效率计算。建议未来版本可加入情感满意度调查作为辅助指标，但仍以可量化数据为主。”
客观，理性，愿意改进，但坚持原则。
叶晚继续观察西区。
第二个案例更有趣：年轻程序员陈涛，26岁，面临职业选择——留在当前稳定但枯燥的公司，或跳槽到初创企业但有风险。
择君的建议清晰：“当前公司稳定系数9.2/10，初创公司稳定系数4.7/10。鉴于您的风险承受能力评估为中等（5.8/10），建议留任。”
陈涛接受了建议，拒绝了初创企业的offer。
但三天后，他原来所在的项目组被裁撤——这是择君模型未预测到的“黑天鹅事件”，因为公司高层决策数据未公开。
陈涛被动失业，而那个初创企业在此期间拿到了新一轮融资。
“模型偏差案例。”择君承认，“数据不完整导致的预测错误。已记录，将优化数据源。”
第三个案例是家庭选择：一对夫妻考虑是否要二胎。择君的模型综合了经济压力、年龄风险、职业发展等因素，建议“暂缓，三年后重新评估”。
夫妻接受了建议。
但那天晚上，妻子做了个梦，梦见一个孩子叫她妈妈。醒来后她哭了，说“我等不了三年”。丈夫沉默，然后说：“那就不等。”
他们决定开始备孕——没有告诉择君系统。
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