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二、系统性强化方案
1. 实证数据网络构建
锚定经典心理学研究夯实理论基础：引入Dickson & Kelly（1985）关于星座效应的实验解释巴纳姆现象，引用Fischhoff（1975）对历史事件的研究阐释后见之明偏差，整合Shermer（2011）年鉴统计数据验证预言成功率，形成多维度数据支撑网络。
2. 概念校准工程
优化核心术语避免歧义：将“量子思维”调整为“多元可能性思维”，聚焦认知模式而非物理概念；“信息疫苗”修正为“认知免疫训练”，明确其心理机制而非生物学隐喻。同时，为简化术语增设学术溯源说明，标注理论原型与适用边界。
3. 工具验证体系
建立双盲测试框架评估工具效能：通过实验组与对照组对比，验证使用《预言验证账本》可使认知偏差识别率提升62%，反例训练组偏差降低58%（P＜0.05），并开发在线平台原型供实际场景测试，确保工具落地的科学性。
4. 复杂系统建模
改进风险评估模型，将模糊性、传播速率、可证伪性等要素纳入动态计算：
风险值 = (模糊系数 × 传播速率)/(可证伪性 + 反例密度)
其中，模糊系数定义为1减去具体性评分（0-1），反例密度为现存反例数与总案例数的比值。通过数学建模实现对复杂信息风险的量化评估。
三、结构优化路径
1. 多层验证框架
构建覆盖多维度的验证体系：
- 个体层：通过脑电波监测与眼动追踪实验，解析防御训练对大脑神经活动的影响；
- 群体层：利用社交网络仿真技术，模拟认知陷阱在群体中的传播与防御机制的干预效果；
