“这些数据……来源可靠吗？”反方的一个队员小心翼翼地问。

“已标注来源可信度权重。主要数据源包括麦肯锡全球研究院、世界经济论坛、中国社会科学院等。原始数据及交叉验证算法可提供查询。”陈峻推了推眼镜，回答道。

林知时长长地舒了一口气，用力拍了一下陈峻的肩膀：“干得漂亮！陈峻！你这简直是雪中送炭！”

他转向反方队员，眼神兴奋：“有了这个，我们的论点就立住了！我们不再只是空谈风险，我们可以用具体的数据和模型，清晰地展示冲击的规模、速度和应对的难度！正方再说什么‘阵痛’、‘创造新机会’，在这么具体的数据面前，都会显得苍白无力！”

宋晓尘走到陈峻身边，仔细看着那个复杂的模型，忍不住问：“你什么时候做的这个？”

“听到辩题后，花了大概六小时收集数据，四小时构建和调试模型。”陈峻平静地回答，仿佛在说一件微不足道的小事。

六小时加四小时……宋晓尘默然。这就是理科天才的效率和对数据的敏感度吗？

在接下来的模拟演练中，反方因为有陈峻的数据模型支撑，底气十足。当正方再次强调“技术创造新岗位”的历史规律时，反方直接抛出了“新岗位创造速率远低于替代速率”以及“技能错配导致结构性失业”的具体数据，并用模型推演了缺乏干预下的悲观后果，打得正方措手不及，不得不转入被动防守。

训练结束后，大家围着陈峻，纷纷表达感谢和佩服。陈峻依旧是那副没什么表情的样子，只是偶尔推一下眼镜，简短地回答关于数据细节的问题。

宋晓尘收拾好东西，走到正在整理平板的陈峻身边。

“谢谢你的数据支持，”她认真地说，“很有力。”

陈峻抬起头，看了她一眼，语气依旧平淡：“不用谢。数据本身会说话。我只是构建了让它们更有效说话的模型。”他停顿了一下，像是在进行某种评估，然后补充道，“你的逻辑框架与数据结合得很好，提升了论证效率。”

这大概是宋晓尘从陈峻这里听到过的最接近“赞美”的话了。

离开活动室，走在回教室的路上，宋晓尘还在回想那个动态的数据模型。她意识到，在法律的定性分析之外，还有一个广阔的数据世界。未来的很多社会问题、法律争议（比如AI侵权、算法歧视），可能都需要这种定量的、基于复杂系统分析的视角来辅助理解和决策。

陈峻像是一个来自未来的信使，用他的数据模型，向她，也向所有人，展示了另一种解读世界、论证观点的强大工具。这场辩论，不仅锻炼了她的思辨，更拓宽了她的认知边界。她开始觉得，或许在备考政法大学之余，抽空了解一点基础的数据分析和逻辑模型知识，也并非坏事。毕竟，未来的法律人，面对的将是一个越来越由数据和算法交织而成的复杂世界。