她将问卷递给他，语气像是一个寻求技术评审的合作伙伴。
陆辰野接过，快速而专注地浏览了一遍，目光锐利如扫描仪。他拿起一支红笔，在几个问题旁边做了标记。“这个问题表述有歧义，‘经常’和‘偶尔’的定义模糊，容易导致数据噪声，影响信度。”他指向另一个多项选择题，“这里，选项覆盖可能不全，增加一个‘其他’选项，并设置开放字段填写，可能会收集到我们预设之外的关键信息，提升效度。”
他的修改精准而务实，直指数据质量和有效性的核心，完全是工程师思维。苏晚依言调整，问卷变得更加严谨和科学。
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“还有，”陆辰野操作电脑，调出一个经过优化的“逻各斯”系统子模块界面，“这是系统分析公开裁判文书的模块，我根据你的研究主题调整了算法权重。你可以输入‘技术证据’、‘专家系统’、‘算法辅助’等关键词组合，它能帮你从海量文书中快速筛选出相关性最高的案例，并自动生成摘要和关键点分析，可以作为你质性研究部分的强力补充。”
苏晚俯身试用了这个功能，系统响应迅速，果然从数以万计的裁判文书中，精准定位了几十个涉及技术证据采纳、专家系统辅助审判的典型案例，并生成了清晰的结构化摘要。
“这太有用了！”她惊喜地转头看他，眼中闪着光，“这不仅能支撑我的论文论点，更能让整个研究都扎根于真实的司法实践土壤，而不是凭空议论。”
问卷最终定稿，并通过最高法课题组的正式渠道，定向、匿名发放给了覆盖高、中、基层的数百名一线法官。
一周后，数据开始陆续回收。苏晚看着后台不断增长的、来自天南地北的法官们的真实反馈，心中充满了前所未有的踏实感。她将清洗前的原始数据打包发给了陆辰野。
第二天早上，她收到一个命名规整的压缩包和一份极其简洁却条理分明的说明文档。陆辰野不仅利用脚本帮她高效清洗了数据，剔除了无效样本，还跑出了初步的描述性统计结果，以及几个关键变量（如法院层级、地域、法官年限）的交叉分析表，用最直观的方式展示了不同群体法官态度的显着差异和潜在模式。
这份凝结着理性思维与高效技术支撑的数据分析报告，成为了苏晚论文中最坚实、最亮眼的一章。当她将修改后内容翔实、论据饱满的章节提交给陈主任时，这位一向要求严苛的导师，终于露出了满意的神色，在反馈邮件里写道：“这次扎实多了。理论与实证紧密结合，才有真正的说服力。数据来源和分析都很到位。”
苏晚看着屏幕上的赞许，知道这份“扎实”与“到位”的背后，是另一个人在深夜的实验室里，用他特有的、冷静而可靠的方式，为她铺设了通往成功的阶梯。
理性的代码与感性的追求，在此刻交织出最温暖的底色。她拿起手机，发了一条消息：
【苏晚】：“论文难关过了。陈主任夸数据扎实。今晚请你吃饭，食堂三楼，养生汤煲，不许拒绝。”
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