在“会计考拉”的幽灵飘荡于全球金融从业人员梦境边缘的同时，一种更为“科学”的、却也更加荒诞的“概念收编”尝试，正以一种近乎行为艺术的形式，在几所顶尖大学的交叉学科实验室和一家硅谷“神经金融科技”初创公司里悄然上演。其核心目标，是将方舟的“动物经济学家”与“协议共振”这些模糊而充满生命感的概念，强行塞进冰冷的实验仪器和机器学习模型里，试图榨取出可供量化投资的“阿尔法信号”。
这场运动的发起者之一，是麻省理工学院媒体实验室一个名为“非人类智能体与复杂系统适应性”的边缘研究小组。该小组负责人是一位以研究蚂蚁集群智能和鸟群飞行模式闻名的生物物理学家，近年来对金融市场的“群体非理性”产生了浓厚兴趣。在接触到方舟的实践后，他如获至宝，认为这提供了一个前所未有的“将微观生物协作与宏观社会经济系统波动进行跨尺度关联研究”的绝佳案例——尽管这个案例充满了无法控制的变量和显而易见的“文化噪音”。
该小组启动了一个名为“跨物种信息处理对人工市场模拟中群体决策影响的受控研究”的项目。他们在实验室里搭建了简化版的“动物经济学家”环境：几组实验大鼠被安置在连接着自动喂食器和简易“交易界面”（其实是需要推动不同颜色杠杆才能获得不同口味食物颗粒的装置）的围栏里。“市场状态”由算法模拟，通过改变获取食物的难度（杠杆阻力）和“食物汇率”（推动不同杠杆的收益比）来模拟“牛市”或“熊市”。研究人员则通过摄像头和传感器，记录大鼠们在“市场波动”下的群体行为变化、个体决策模式，以及——最关键的一步——他们尝试在环境中播放经过处理的科科鸣叫录音、欢乐谷大象的低频哼声，甚至“布鲁图斯”的石头摩擦声，观察这些“外部生物信号”是否会影响大鼠群体的“市场适应效率”和“风险偏好”。
实验设计本身已经足够古怪，而初步结果更是让人哭笑不得：播放科科愉悦的鸣叫时，大鼠们似乎更倾向于探索新杠杆（“尝试创新”？），但在“市场剧烈波动”时也更容易产生“恐慌性踩踏”（挤在某个杠杆前）；播放大象低频哼声时，大鼠群体的活动整体趋缓，面对“下跌”时“割肉”行为略有减少，但“复苏”时反应也更迟钝。这些结果统计显着性极低，且完全无法排除气味、光照等其他干扰因素，在严肃科学看来几乎毫无价值。
然而，研究小组却兴奋地撰写了一篇预印本论文，标题耸人听闻：《非相关生物声学信号对简化代理市场中群体风险决策的调制效应：一项探索性研究》。论文中充斥着一厢情愿的解读和小心翼翼的免责声明，但其核心结论——“特定类型的非语义生物声学信号可能作为环境背景噪声，微妙地调节集群智能系统在不确定条件下的决策权重”——却在极小的学术圈子里引发了一些讨论，甚至被那家“神经金融科技”初创公司盯上。
这家名为“NeuralHedge”的初创公司，宣称其核心技术是利用脑机接口和生物信号实时监测交易员的“潜意识风险偏好”与“认知负荷”，并据此提供个性化的风险提示或交易辅助。在看到麻省理工那篇预印本后，他们的首席科学家（一位前高频交易算法工程师转行的神经科学博士）产生了一个更疯狂的念头：为什么不直接跳过大鼠和交易员，尝试让动物本身成为某种“环境风险感知传感器”呢？
他们的第一个“原型”项目，代号“数据浣熊”。他们从一家宠物行为研究机构“借用”了几只被训练完成简单任务的浣熊，在它们的小型栖息地里安装了多个摄像头和运动传感器。他们的目标不是让浣熊预测市场，而是试图从浣熊的日常行为模式（如梳理毛发的频率、对特定玩具的偏好、活动与休息的节律）中，提取出一种代表其“整体安心度”或“环境压力感知”的复合指标。然后，他们计划将这个（理论上极度嘈杂且无关的）“浣熊安心指数”，与他们从公开渠道爬取的、关于方舟“动物经济学家指数”、社交媒体“煎饼”话题热度、甚至“奶茶风暴”游戏部分匿名玩家情绪自报告等数据流进行混合，喂给一个复杂的机器学习模型，试图寻找这些“荒诞数据”与某些小众、低流动性另类资产（如碳排放额度、水资源期货、特定地区灾害债券）价格波动之间可能存在的、极其微弱且滞后的统计相关性。
整个项目如同在飓风中试图听清一根针落地的声音，其方法论之牵强、数据之嘈杂、目标之模糊，让任何稍有常识的数据科学家都会嗤之以鼻。但NeuralHedge的团队却充满热情，他们甚至为此申请了一项名为“基于多源非传统生物与环境数据的系统性风险感知增强系统”的专利（内容空泛至极）。消息不胫而走，在科技媒体上被包装成“硅谷尝试用浣熊和鹦鹉数据预测市场风险”的猎奇新闻，再次为方舟相关的“荒诞叙事”添砖加瓦。
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