和文本分析程序，对这些非结构化数据进行结构化处理，生成论坛情绪热度指数、恐慌/贪婪关键词指数等。
• 搜索引擎指数： 如“股票”、“开户”、“暴跌”等关键词的搜索量变化，能反映场外潜在投资者的关注度和情绪。
第四层：调查与机构行为数据（间接或滞后）。
• 投资者仓位调查（如能获取）： 公募基金仓位、私募基金股票仓位、散户仓位调查等，反映不同群体的实际风险暴露水平，是情绪的结果也是未来潜在力量的来源。
• 新股表现与发行： 新股上市首日涨幅、破发率、以及新股发行（IPO）的节奏和规模，是监管层和市场对风险承受能力的直观反映。
陆孤影将这些想法输入系统，开始构建数据采集框架。这需要大量的数据接口、数据处理能力和算法模型。好在“孤狼-幸存者系统”本身具备强大的数据处理内核，他需要做的是设计算法、建立关联、定义权重。
他并不追求在每一个子项上都做到极致完美。他知道，情绪本身是混沌的、非线性的，任何模型都只能是近似。他的目标是，通过多个维度、不同频率、相互印证或背离的指标，构建一个情绪“仪表盘”，就像飞行员拥有高度表、空速表、姿态仪一样，从多个角度感知市场的“情绪状态”，而不仅仅是看一个笼统的“温度计”。
他初步构想，这个“情绪维度”体系将产出几个核心的量化输出：
• 综合情绪指数： 在现有情绪坐标基础上，融入更多维数据，进行加权合成，得到一个更稳健、更少噪声的综合读数。这个读数将划分出更细致的情绪区间，如“极度贪婪”、“贪婪”、“乐观”、“中性”、“谨慎”、“悲观”、“恐慌”、“极度恐慌”。
• 情绪结构分项指数： 拆解综合情绪，观察其内部构成。例如：“散户情绪指数”（基于论坛、搜索数据）、“机构情绪指数”（基于资金流向、仓位、衍生品数据）、“媒体情绪指数”
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