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%
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