同一份数据，换一种清洗规则、变量定义或模型，结论可能就变了。多元宇宙分析会把这些同样说得通的方案都跑一遍，但常见的规格曲线只是把结果依次排开：它能告诉你结论变动多大，却未必解释哪些选择让结果分成了几派。
Saraceno 和 Calcagnì 提出一张“几何地图”。他们不再用单个估计值或 p 值代表一套分析，而是保留它给出的整套概率分布——其中同时包含结果的中心位置、不确定性和形状。再用分布之间的距离组织各套分析，就能观察哪些方案彼此邻近、哪些形成局部群组，以及不确定性在哪个选择处突然变化。论文特别强调：即使两套分析的点估计相近，只要不确定性不同，它们在地图上仍可能相距很远。
这套方法不是替代规格曲线，而是补上一层结构：研究者看到的不再只是一排结果，还能判断整个分析空间较为一致，还是已经碎成多个结论群。作者目前把它定位为描述性统计框架；渐近理论和正式推断仍留待后续研究。