“数据溯源”危机，利用价值偏好数据固有的模糊性、文化偏见和可操纵性，对“文明算法”的方法论根基发起了致命攻击。被动地辩解数据质量或优化调查方法，只能局部改善，无法根除“自我报告式”数据的系统性局限。要破解此局，必须跳出传统社会科学的数据采集范式，引入全新的、更具客观性和实时性的价值洞察维度。一道“绝地之光”，必须从多学科交叉的前沿——混合计算社会科学 领域点燃，通过“混合感知”技术，实现对人类集体价值倾向的更丰富、更立体的刻画。
“混合感知”的革命性思路在于：不再仅仅依赖问卷和访谈这类“宣称的”偏好，而是通过分析人类集体在数字环境中留下的“行为的”痕迹，来间接推断和验证其真实的价值取向和关注焦点。 这需要融合大数据分析、自然语言处理、空间地理学乃至神经科学的多维视角。
林渊指令“渊明研究院”成立跨学科团队，启动代号“万象”的攻关项目。目标不是替代传统数据，而是构建一个融合多源异构数据的“价值感知矩阵”，作为“文明算法”的补充乃至校正输入。其核心数据源包括：
1. 行为大数据：在严格匿名化和聚合处理的前提下，分析匿名的移动位置数据（反映公共空间使用偏好）、能源消耗模式（反映环保行为意愿）、匿名化的电商消费选择（反映对健康、教育、文化产品的实际重视程度）。
2. 网络公开文本分析：利用自然语言处理技术，分析海量的新闻文章、学术论文、社交媒体公共讨论、政府公开文件、书籍内容，构建“公共议题关注度演化图谱”和“文化价值词典”，量化追踪社会对不同价值维度（如公平、创新、安全、环保）讨论热度的变迁。
3. 环境与地理空间数据：分析卫星遥感影像（如绿地变化、城市扩张）、环境监测数据（如空气质量），将其与人口密度、经济发展数据叠加，揭示社会发展与环境质量之间的实际权衡关系。
4. 神经美学与生理反馈实验：在受控实验环境下，邀请志愿者观看反映不同社会议题（如贫困、科技创新、自然风光）的影像，通过轻量级脑电、眼动仪监测其无意识的注意力分配和情绪反应，为“价值吸引力”提供潜在的生理学依据。
“万象”项目面临巨大的技术整合和伦理挑战。如何确保数据匿名化绝对可靠？如何设计算法才能从行为数据中合理解读价值取向而不陷入“算法决定论”？如何平衡洞察力与隐私保护？
转机出现在一种新的多源信息融合验证框架。团队发现，当把行为数据揭示的模式（如某个社区周末去公园的人数显着增加）、文本数据中的议题热度（如该社区论坛对绿地建设的讨论升温）、以及环境数据（如该区域空气质量改善）结合起来时，能够相互印证，形成对“居民对绿色公共空间价值认同”的强有力证据链，其可靠性远高于单一问卷答案。
“我们……我们可能找到了一扇窥见真实价值的‘后窗’！” 项目首席科学家兴奋地汇报。
“绝地之光，混合感知！”“万象”项目的突破，意味着“文明算法”可以获得超越主观报告的、更动态、更细微的价值洞察。这并非要给出唯一答案，而是提供多面棱镜，让价值的讨论建立在更坚实、更多元的经验基础之上。这道于方法论困境中点燃的光，照亮了一条更客观、更深入地理解人类复杂价值世界的新路径。
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