把通讯评审结果分为三类，专家对高低两类评审比较一致。中类则是有争议类，根据多次参评经验，中类有下列特点：申请者年富力强，有成果，未成名，需扶持，与低类有较大的差距；类内距较小，用数据挖掘的行话，是一个紧致的类；；排序有机遇性成分，或多或少要受到申请人单位、评审人兴趣和水平等影响。
模仿相对论研究者的思想实验：选一些样本分A, B两评审组。估计有下列结果：大多数样本的两组评分在同一等级，但排序不同，甚至是明显的差别。一些临界对象可能因一分半分之差被拒，且在这些临界对象上，A，B组意见可能相斥。善待中间类落选者的一个可行方法是采用干预规则挖掘技术，对批准率作微小干预，给他们一个希望。
从网上查到2008年青年基金和面上基金批准率分分别为22.51%, 18.1%，假定高类占5% ，中类占35%，则中间类申请一年的中标率分别为50.0%和37.4%。如果中间类申请者未中且不怕失败，愚公移山连续努力三年，则两类基金的中标率分别增长至87.5%和75.5%。
如果面上基金批准率从18.1%提升到19.5%，批准项目数增加(19.5-18.1)/18.1 = 7.7%，或者把单项经费减少约7.2%，如此干预的结果，将使得中间类的愚公移山者连续三年努力的中标率从75.5%提高到79.9%。
这是一个令人鼓舞的结果，一个和谐的结果,它给年轻人一个希望，一个梦，有梦就会不觉三年长。上面在若干假定上做了思想实验，仅供参考。数据挖掘应该在真实的数据上进行，基金委领导和管理专家才有资格和数据资本对此做出权威的挖掘结论。
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