为了彻底摸清主裁判的吹罚规律，林砚决定从过往的历史数据入手。他移动鼠标，在数据库系统中精准定位，调出了过往五年同类赛事中，这位主裁判执裁的所有比赛记录，尤其筛选出最后一节的吹罚数据，以及涉及客场队伍的判罚明细。屏幕上瞬间弹出密密麻麻的表格，每一行都记录着一场比赛的具体判罚 —— 犯规类型、判罚时间、涉及球员、判罚结果，甚至还有当时比赛的比分情况。这些数据跨越五年，总量庞大，光是初步浏览就需要耗费大量时间，但林砚没有丝毫懈怠，他知道这些数据里藏着关键线索，容不得半点马虎。
他将这些数据按年份分类，逐一年、逐一场进行对比分析。首先看三年前的比赛数据，发现这位主裁判在最后一节的吹罚尺度相对稳定，对主场和客场队伍的判罚比例基本持平，身体接触类犯规的判罚阈值也较为统一，很少出现明显偏向某一方的情况。再看两年前的数据，整体依旧保持公正，但在个别场次中，出现了对客场队伍轻微犯规 “宽容” 的迹象 —— 比如客场球员轻微的推人动作，以往会被吹罚犯规，这几场却未做判罚，不过这种情况出现的频率很低，当时可能被归为 “吹罚误差”。可当他看到去年的比赛数据时，眉头渐渐皱了起来：在涉及几支实力较强的客场队伍时，主裁判最后一节的吹罚倾向发生了明显变化，对客场队伍的犯规判罚率下降了近 12%，而对主场队伍的判罚率则上升了 8%，尤其是在比赛胶着的最后三分钟，这种偏向性更为突出。
林砚将这些异常数据标记出来，用不同颜色的高亮线条在图表上标注，形成鲜明的对比。他还特意找出对应的比赛录像片段，结合数据进行交叉验证。在去年一场关键赛事的最后两分钟，客场队伍落后三分，核心球员在突破时明显用肘部推开了防守球员，按照以往的吹罚尺度，这无疑是一次进攻犯规，可主裁判却没有任何表示，让客场队伍顺利完成上篮得分，缩小了分差。随后，主场队伍在进攻时，球员只是在接球时与防守球员发生了轻微碰撞，主裁判却立刻吹响了哨子，判罚主场球员进攻犯规。这一判罚直接影响了比赛节奏，最终客场队伍逆转获胜。看着这段录像，林砚的手指不自觉地握紧了鼠标，他更加确定，主裁判的吹罚倾向并非偶然波动，极有可能受到了外部因素的影响，而这也为 “特殊安排” 的存在提供了更多佐证。
分析完历史数据，林砚开始着手处理当前的模型优化。他将 “特殊安排” 可能带来的变量 —— 比如客场队伍战术的突然调整、主裁判吹罚尺度的进一步倾斜等 —— 设为未知参数，代入现有的数据模型中。他在模型中添加了多个变量维度，包括 “客场队最后一节异常战术使用概率”“主裁判对客场队犯规判罚宽容度提升比例”“关键时段判罚逆转比赛走向的可能性” 等，并为每个未知参数设定了合理的取值范围。
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