“嗯…听起来是比较平衡的分析。”林若雪缓缓道，“那么，支撑这个结论的关键数据和假设是…”
“主要是公开财务数据、行业报告、以及一些市场情绪和运营效率的代理指标。”宋晚晴滴水不漏，“具体模型参数和数据处理方法，报告中会详细说明。沈墨负责的风险对冲策略部分，也是基于同一套分析框架推导的。”
“周正，”林若雪转向一直沉默的周正，“你整理的数据，晚晴和沈墨用起来有没有问题？”
周正的声音有些紧张：“没…没问题。都按照清单整理好了，已经发在共享文件夹里。”
“好。”林若雪似乎满意了，“那大家抓紧最后时间完善。明天下午五点，我们最后开一次线下会议，统一过一遍完整报告，分配答辩陈述任务。没问题吧？”
众人表示同意。会议结束。
宋晚晴刚放下电话，周正的私聊信息就发了过来，只有两个字：“小心。”
她回复：“？”
周正：“明天会议，林若雪可能会针对你的模型细节提问，赵坤也可能发难。他们…好像对你的结论不太满意，觉得不够‘劲爆’。”
宋晚晴：“知道了。谢谢。”
她关掉聊天窗口，对沈墨说：“看来他们不满足于我们指出‘潜在高估’，想要更直接的负面结论。”
“意料之中。”沈墨冷笑，“不过，他们越是想逼我们走向极端，我们越是要保持学术的冷静和客观。这才是最让他们难受的。”
就在这时，宋晚晴的邮箱提示收到新邮件。发件人是一个陌生的学术机构邮箱，主题是“关于企业估值中另类数据应用的几点商榷”。
点开邮件，内容却让宋晚晴眉头紧锁。邮件正文以严谨的学术口吻，讨论了几篇近期关于运用社交媒体情绪分析企业风险的论文，指出了其中方法论上的潜在缺陷和局限性，比如情绪噪音的过滤问题、数据时效性偏差、以及不同文化语境下的语义差异等等。邮件没有提及宋晚晴的报告，但讨论的恰恰是她报告中用到的一类关键代理变量。
邮件的落款是一个英文名“Dr. A. Finch”，附有一个看上去很正规的学术机构后缀。
“巧合？还是警告？”沈墨凑过来看。
宋晚晴快速搜索了这个名字和机构，信息很少，但看起来像是一个专注数据科学的独立研究机构。“发信人可能只是这个领域的研究者，看到相关话题（也许是从某些学术网络预印本平台）发来的讨论。”她分析道，“但时间点太巧了。”
“要不要回复？”沈墨问。
“不。”宋晚晴摇头，“不予理会。但如果明天林若雪或其他人用类似的理由质疑我们另类数据的科学性，我们就要警惕了。这个‘芬奇博士’，可能和他们有关联。”
对手的触角，似乎比想象中伸得更远，连相对前沿的学术方法领域都能触及。
压力无形中又增一分。
第二天下午，小组最后一次会议在商学院的一间小会议室举行。气氛比之前更加微妙。
林若雪早早到场，面前摊开着打印出来的报告初稿（宋晚晴之前共享的部分），上面用彩笔做了不少标记。赵坤迟到几分钟，一脸不耐烦。周正低头坐在角落。沈墨依旧在旁听席。
宋晚晴将最终整合的报告完整版（不包括沈墨的技术附录）分发给大家。
林若雪快速翻阅着，目光在几个关键图表和结论段落停留良久。她的眉头微微蹙起，不是不满，更像是在评估，在衡量。
“晚晴，”她终于抬头，脸上带着惯有的温和笑容，但眼神锐利，“报告整体框架很清晰，分析也很深入。不过，我有些细节想请教一下。”
“请说。”宋晚晴平静应对。
“你在第三章，用电商平台好评率变化和社交媒体情绪指数，来佐证‘星海’系列产品的潜在质量风险和品牌声誉折损，并以此调整了未来现金流预测。”林若雪指着报告中的一段，“这个方法很新颖。但是，你怎么确保这些来自公开平台的数据，其波动不是由偶发性事件（比如一次集中的水军攻击或某个网红的影响）引起的？如何排除噪音，确认趋势的稳定性？这在方法论上，是否需要更严格的说明和稳健性检验？”
问题非常专业，直指要害。而且，与昨天那封“芬奇博士”邮件讨论的内容高度相关。
宋晚晴心中警铃微作，但面色不变：“林同学提的很好。我们在处理这些另类数据时，确实采用了多种方法来降低噪音。包括：使用滑动时间窗口计算均值、剔除极端异常值、结合多个平台数据进行交叉验证、并且将情绪指数与更传统的市场指标（如市场份额变化、竞品表现）进行相关性分析。具体的数据清洗和验证步骤，在沈墨准备的技术附录中有详细说明，必要时可以提供给教授审阅。在主报告中，我们简化了这部分描述，但核心逻辑是经过检验的。”
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