、潜力未挖掘）。这有助于将矛头从“对方”转向“问题”。
3. 识别杠杆点：数据揭示了系统中最关键的压力点和最不合理的浪费点（如占位行为的高峰空置率）。干预措施优先针对这些杠杆点（禁止占位、挖掘潜力空间），能以较小成本获得较大改善。
4. 建立反馈闭环：用数据监测干预效果，使调整有据可依，形成“评估-干预-再评估”的简单迭代循环，避免规则僵化。
古民在实验记录中写道：“社区冲突的数据化拆解，其本质是在公共事务中引入‘共同事实’和‘归因分析’的理性工具。当情绪和立场主导讨论时，冲突是无解的零和博弈。而一旦我们将矛盾拆解为具体的数据指标（多少、何时、何地、影响多大），就有了对话的共同坐标。数据本身不提供价值判断，但它能揭示系统的无效环节和潜在改进空间，将讨论从‘你对我错’引向‘如何更有效’。这并非否定情绪和利益，而是为情绪和利益的协商，提供一个更清晰、更可操作的事实底盘。”
这个案例表明，“寒门财商实验室”的思维方式——识别痛点、数据化描述、寻找最小化干预杠杆、设计简单规则、建立反馈机制——不仅可以用于个人财务和零工协作，同样可以应用于更广泛的公共生活领域，为解决那些因信息不对称、资源稀缺和规则缺失而陷入僵局的集体困境，提供一种新的、更具建设性的可能性。