联邦的学校里，一言蔽之，历来有轻视学习、重视社交的传统。
进入伯克利大学两个多月，日常生活中，方然下意识的和陌生人保持距离，总是独来独往，但，出于起码的安全意识，他也会留意环境，渐渐的发现大学校园的氛围和金伯利大有区别，人际关系更复杂。
这其中，住同一栋宿舍楼的跳级生们还好，大概是因为年龄小，心思还比较单纯。
但是伯克利校园里的大多数，那些成年的大学生，遵循的人际法则就和中学时代不一样，和联邦的其他大学相似，在这里，最受欢迎的是滔滔不绝的演说家、和满身肌肉的运动员，至于读大学的本职任务，学习，在很多学生眼里反而是一种内向而木讷的标志，时时处处都会不受待见。
校园氛围，方然并不在意，也没时间去研究滋生这种风气的土壤。
但慎重的考虑一番后，他还是勉强改变了一贯的独行策略，尝试和同住套房的三名室友打交道，甚而，还和年龄相仿的跳级生们参与些交际活动。
十几年如一日的锻炼，绝对健康的生活方式，让十五岁的方然身材强壮，运动员般的体魄给他的形象加分不少，甚至抵消了少言寡语的内向标签，每次活动，时不时就会有年龄相仿的女生投来目光，甚至，借故搭讪。
这些异性，大概是受激素的驱使吧，方然礼貌而淡漠的想着。
进入伯克利大学，功课，实验室，业余兼职和it领域的自学，要忙的事情多到爆炸，方然参与交际可不是为了消遣，而是为摸清周围学生的底细，顺便营造一个比较友善的生活环境。
大学生，不管真实年龄如何，头脑的思维毕竟和中学时代不同。
在巨山的金伯利，不管怎样，学校总是一个教学人员主导的地方，规则严格，秩序井然，让方然很有安全感。
但是在伯克利校园里，到处都是成年的大学生，思维鱼龙混杂，尤其几次和“叶子”相关的见闻，让方然意识到，大学的校园环境，更接近于社会，同时也就意味着更大的风险，和更复杂的运行规则。
在这样一个复杂的环境里，要想安全无虞、好好生存下去，并非独来独往就可以的。
最起码，同住整套套房的其他三名学生，分别来自不同学部、不同专业，每一个人都有自己的情况，倘若对这些家伙的背景、心理状态一无所知，等于就是在身边埋伏了三个不知何时会炸响的炸弹。
联邦的大学校园里，恶性事件，发生的概率一点都不大。
但是对方然来讲，任何微小的风险，都会让他产生难以抑制的抵触情绪。
譬如说，当初选择了旧金山的伯克利大学，报到前的某天，却忽然想起了一件要紧事，方然记得旧金山在西历1463年还发生过里氏6.9级地震，上网一查，就不由得眉头紧锁，这座城市居然位于联邦西海岸的地震带，过去一百年间，就发生过两次震级7.5以上的强震。
但报考已结束，放弃入学，付出的代价也一点不小。
于是只能做事后工作，来伯克利之前，方然从网络上收集资料、设法进入了不设防一样的联邦自然灾害防治部门数据库，详细调查了加利福尼亚大学（伯克利）校园内的所有固定建筑物，确定防震等级，浏览过往的年检记录。
入学后，刻意选择了一层的房间，室内架设传感器，储备应急物资，灭火器和火灾逃生面具肯定不用说，睡觉的双层床，则被他替换成了一套十分坚固的掩蔽结构。
计算机建模的分析结果，即便整栋楼房在里氏8.0以上地震中坍塌，这部用五厘米直径高强度钢管打造的掩蔽所，也不会被压坏。
借助智能手环，连接房间内的纵波报警器，方然确认自己能在地震爆发、纵波刚刚传至地面时，就抓紧时间躲进掩蔽所，才暂时松了一口气。
但一个学生，即便再怎样小心谨慎，也不可能总待在绝对安全的宿舍里。
所以平时外出，不论上课，还是在餐厅吃饭，方然都会把地震的风险寄托在手环上，至于联邦自然灾害部门安装在伯克利大小建筑的位移、震动传感器，究竟是不是好使，他就真的没精力去一一核实，只能选择相信政府机构的警报服务器。
有些风险是逃不掉的，追求绝对安全，只会把自己逼疯，人走在大街上还有可能被陨石击中而毙命，难道还要一出门就开坦克么。
外界的风险，毕竟受自然规律的支配，人的因素才最难捉摸。
通过一段时间的接触，大概掌握了情况，方然将公寓里三名学生的背景资料，略做处理，发送到克利夫兰医院的心理专家，支付了高昂的咨询费，然后对照专业人士的分析报告来揣测这三人的心理状态。
说白了，一个很浅显的动机，方然在提防潜在的反社会个体，不要出现在身边。
从小到大，头一次关注人的心理活动、分析其行为的动机和潜意识，这种事，方然起初还挺生疏，后来就越发娴熟，甚至，发现计算机建模的分析结果，居然和现实中的观察有一些吻合，还引发了他的好奇心。
心理学，往往并不认为是一门严肃的科学，事实上也广泛采用数值分析的方法，结论带有其科学性。
对心理学没有太大的兴趣，方然时间宝贵，他只关注结论。
分析表明，目前同公寓的三名学生，并没有什么危险的心理倾向或行动意图，才让他松了一口气。
至于这里面，会不会潜伏着“竞争者”……
会是那工程学院的家伙吗；
应该不会，但也不一定绝对没有，毕竟，要想窥破永不下车的秘密，这样的人，必定拥有过人的头脑、和缜密的规划，在高等院校遭遇的概率会比社会的一般场合高得多。
但这概率，究竟会高到什么程度；
在伯克利，在整个联邦，甚至全世界范围内，又会潜伏着多少“同类”呢。