发现数据异常后，苏念没有立刻声张。她深知在职场中，没有确凿证据前的贸然指控，不仅无法解决问题，反而可能打草惊蛇，甚至让自己陷入被动。
她首先调取了来自“迅捷样本库”（即李晓晴推荐的那家）的所有回收问卷，共计八十七份。然后，她设计了一套更精细的排查方案。
第一步，她检查了这些问卷的填写时间分布和Ip地址。果然发现了疑点：有超过二十份问卷的填写时间高度集中在某个深夜的一小时内，且Ip地址虽不完全相同，但均属于同一地理区域的相邻网段。这种模式在自然填答中极为罕见，更像是集中作业的结果。
第二步，她针对那几个关键问题（如“采购意愿强度”、“预算范围”、“整合难度评估”）进行了回答模式分析。结果让她心头更沉：这二十多份问卷在这些核心问题上的选项组合，几乎像是从一个模子里刻出来的，呈现出一种僵化的“最优”或“最悲观”模式（视具体问题而定），缺乏真实用户通常会有的犹豫和个体差异。
第三步，她对比了其他渠道，尤其是技术开发者社区和大型权威样本库的数据。在其他渠道，这些关键指标的分布是连续且符合逻辑的，存在大量的中间状态和nuanced差异。而“迅捷样本库”的这部分异常数据，就像平滑曲线上的几个突兀尖峰，格外刺眼。
证据链在逐渐清晰。苏念几乎可以确定，“迅捷样本库”提供的这部分数据存在严重质量问题，极有可能是伪造的。
那么，问题出在哪里？是样本库本身为了凑数而造假？还是……有人指使他们这么做？联想到李晓晴之前的“热心”推荐，以及那晚看似关心实则打探的同行，苏念很难不将两者联系起来。
李晓晴为什么要这么做？如果是为了让数据“好看”，那伪造的数据应该是积极正面的才对，但这部分数据却混合了极端积极和极端消极的回答，更像是在故意搅浑水，干扰她的分析方向，或者，是希望她得出某个错误的结论，从而在陆时衍那里失去信任？
苏念感到一阵寒意。职场竞争，竟然可以如此不择手段。
她将所有的分析过程、可疑数据截图、Ip及时间分布对比图等证据仔细整理，保存到一个加密文件夹里。现在还不是摊牌的时候，她需要先确保自己的主体分析不受这些“污染数据”的影响。
她果断地将这二十多份高度可疑的问卷从有效样本中剔除，并在分析报告中备注了数据清洗过程中发现并排除了一批异常应答。然后，她基于清洗后的、相对纯净的数据，继续她的交叉分析和深度挖掘。
这项工作耗费了她大量的时间和精力，连续几天，她都是部门里最晚离开的人之一。但她没有抱怨，反而有种在迷雾中披荆斩棘的快感。真实的、有价值的信息，正从纷繁复杂的数据中逐渐剥离出来，变得清晰。
这天中午，苏念正在食堂吃饭，对面坐下一个人，是张辰。
“看你最近黑眼圈都出来了，数据分析这么烧脑？”张辰扒拉着餐盘里的西兰花，随口问道。
苏念苦笑一下：“是啊，比想象中复杂，既要保证广度，又要挖掘深度，还得……提防一些意外情况。”她含糊地带过了数据异常的事。
张辰点点头，表示理解：“正常。不过也别太拼，身体是革命的本钱。”他顿了顿，像是突然想起什么，“对了，下个月初公司内部有个创新技术沙龙，主要是给各个项目组展示阶段性成果、交流想法的平台，氛围比较轻松。我们技术部这边是我负责牵头，我看你这次VR调研搞得挺深入，有没有兴趣准备个短分享？就讲讲你目前从数据里看到的一些用户洞察，比如你之前提到的那个‘热情的怀疑论者’的概念，我觉得就挺有意思。”
创新技术沙龙？短分享？
苏念愣了一下。这是一个在公司内部、跨部门面前露脸的机会。如果分享做得好，无疑能增加她个人和这个项目的visibility。但同样，如果准备不足或者讲得不好，也可能放大缺点。