工具-用資訊消除不確定性

🎯 什麼情境該想到我

當你面對一個「很不確定、抓不準」的問題，手上資料一大堆卻越看越亂、算不出答案的時候。核心洞見：資訊量＝不確定性的多少（資訊熵 H = -Σp·log p）。

先估「不確定性有多大」：要搞清楚的事越模糊、可能性越多，需要引入的資訊就越多（世界盃 32 強誰奪冠＝5 位元的資訊）。
靠「引入相關資訊」把它消掉，而不是玩公式：不確定性 U，引入資訊 I，剩下 U’ = U − I；只有 I 夠大、且與問題相關，才能真正消除不確定性。（二戰佐爾格一則「日本將南下」的 1 位元情報，價值抵過千軍萬馬。）
資訊不夠時，去「找更多相關資訊」：可以是直接關於目標的，也可以是與它相關的其他線索（相關資訊也能降低不確定性）。
別做最糟的事——引入人為假設：在既有資料上硬套公式、憑主觀臆斷，等於「蒙」，結果只會更糟。沒有新資訊，任何公式都消不掉不確定性。