聯邦的學校裡，一言蔽之，歷來有輕視學習、重視社交的傳統。
進入伯克利大學兩個多月，日常生活中，方然下意識的和陌生人保持距離，總是獨來獨往，但，出於起碼的安全意識，他也會留意環境，漸漸的發現大學校園的氛圍和金伯利大有區別，人際關係更復雜。
這其中，住同一棟宿舍樓的跳級生們還好，大概是因爲年齡小，心思還比較單純。
但是伯克利校園裡的大多數，那些成年的大學生，遵循的人際法則就和中學時代不一樣，和聯邦的其他大學相似，在這裡，最受歡迎的是滔滔不絕的演說家、和滿身肌肉的運動員，至於讀大學的本職任務，學習，在很多學生眼裡反而是一種內向而木訥的標誌，時時處處都會不受待見。
校園氛圍，方然並不在意，也沒時間去研究滋生這種風氣的土壤。
但慎重的考慮一番後，他還是勉強改變了一貫的獨行策略，嘗試和同住套房的三名室友打交道，甚而，還和年齡相仿的跳級生們參與些交際活動。
十幾年如一日的鍛鍊，絕對健康的生活方式，讓十五歲的方然身材強壯，運動員般的體魄給他的形象加分不少，甚至抵消了少言寡語的內向標籤，每次活動，時不時就會有年齡相仿的女生投來目光，甚至，藉故搭訕。
這些異性，大概是受激素的驅使吧，方然禮貌而淡漠的想着。
進入伯克利大學，功課，實驗室，業餘兼職和IT領域的自學，要忙的事情多到爆炸，方然參與交際可不是爲了消遣，而是爲摸清周圍學生的底細，順便營造一個比較友善的生活環境。
大學生，不管真實年齡如何，頭腦的思維畢竟和中學時代不同。
在巨山的金伯利，不管怎樣，學校總是一個教學人員主導的地方，規則嚴格，秩序井然，讓方然很有安全感。
但是在伯克利校園裡，到處都是成年的大學生，思維魚龍混雜，尤其幾次和“葉子”相關的見聞，讓方然意識到，大學的校園環境，更接近於社會，同時也就意味着更大的風險，和更復雜的運行規則。
在這樣一個複雜的環境裡，要想安全無虞、好好生存下去，並非獨來獨往就可以的。
最起碼，同住整套套房的其他三名學生，分別來自不同學部、不同專業，每一個人都有自己的情況，倘若對這些傢伙的背景、心理狀態一無所知，等於就是在身邊埋伏了三個不知何時會炸響的炸彈。
聯邦的大學校園裡，惡性事件，發生的概率並不算太高。
但是對方然來講，任何微小的風險，都會讓他產生難以抑制的牴觸情緒。
譬如說，當初選擇了舊金山的伯克利大學，報到前的某天，卻忽然想起了一件要緊事，方然記得舊金山在西曆1463年還發生過里氏6.9級地震，上網一查，就不由得眉頭緊鎖，這座城市居然位於聯邦西海岸的地震帶，過去一百年間，就發生過兩次震級7.5以上的強震。
但報考已結束，放棄入學，付出的代價也一點不小。
於是只能做事後工作，來伯克利之前，方然從網絡上收集資料、設法進入了不設防一樣的聯邦自然災害防治部門數據庫，詳細調查了加利福尼亞大學（伯克利）校園內的所有固定建築物，確定防震等級，瀏覽過往的年檢記錄。
入學後，刻意選擇了一層的房間，室內架設傳感器，儲備應急物資，滅火器和火災逃生面具肯定不用說，睡覺的雙層牀，則被他替換成了一套十分堅固的掩蔽結構。
計算機建模的分析結果，即便整棟樓房在里氏8.0以上地震中坍塌，這部用五釐米直徑高強度鋼管打造的掩蔽所，也不會被壓壞。
藉助智能手環，連接房間內的縱波報警器，方然確認自己能在地震爆發、縱波剛剛傳至地面時，就抓緊時間躲進掩蔽所，才暫時鬆了一口氣。
但一個學生，即便再怎樣小心謹慎，也不可能總待在絕對安全的宿舍裡。
所以平時外出，不論上課，還是在餐廳吃飯，方然都會把地震的風險寄託在手環上，至於聯邦自然災害部門安裝在伯克利大小建築的位移、震動傳感器，究竟是不是好使，他就真的沒精力去一一覈實，只能選擇相信政府機構的警報服務器。
有些風險是逃不掉的，追求絕對安全，只會把自己逼瘋，人走在大街上還有可能被隕石擊中而斃命，難道還要一出門就開坦克麼。
外界的風險，畢竟受自然規律的支配，人的因素才最難捉摸。
通過一段時間的接觸，大概掌握了情況，方然將公寓裡三名學生的背景資料，略做處理，發送到克利夫蘭醫院的心理專家，支付了高昂的諮詢費，然後對照專業人士的分析報告來揣測這三人的心理狀態。
說白了，一個很淺顯的動機，方然在提防潛在的反社會個體，不要出現在身邊。
從小到大，頭一次關注人的心理活動、分析其行爲的動機和潛意識，這種事，方然起初還挺生疏，後來就越發嫺熟，甚至，發現計算機建模的分析結果，居然和現實中的觀察有一些吻合，還引發了他的好奇心。
心理學，往往並不認爲是一門嚴肅的科學，事實上也廣泛採用數值分析的方法，結論帶有其科學性。
對心理學沒有太大的興趣，方然時間寶貴，他只關注結論。
分析表明，目前同公寓的三名學生，並沒有什麼危險的心理傾向或行動意圖，才讓他鬆了一口氣。
至於這裡面，會不會潛伏着“競爭者”……
會是那工程學院的傢伙嗎；
應該不會，但也不一定絕對沒有，畢竟，要想窺破永不下車的秘密，這樣的人，必定擁有過人的頭腦、和縝密的規劃，在高等院校遭遇的概率會比社會的一般場合高得多。
但這概率，究竟會高到什麼程度；
在伯克利，在整個聯邦，甚至全世界範圍內，又會潛伏着多少“同類”呢。