我们正与一种科学家仍不完全了解的病毒战斗，并且看着股市下跌，之飙升，然后又再次下跌；在这种情形之下，未来看似完全无法预测（而不是如过往的那般，只是有些无法预测）。当我们感到这种升高的不确定性，我们的决策过程可能会失灵。我们可能会变得无法行动，而且害怕行动，或是我们采取行动时，可能是根据偏见、情绪与直觉，而非根据逻辑与事实来行动。
察觉到我们的不确定性，是管理不确定性的必要前提。所谓有效的察觉这一点，是指先暂停丶策略性地停止，并评估情况与未知因素。我们面对的数据，看起来是可据以采取行动的，虽然从逻辑上来看，我们知道这些数据并不完整，而且变动很大。但即使我们它所知有限，仍有一些工具可协助我们有系统地透过分析来的做出决策。无论是要评估最新失业数字的意义，或是评估本地莴苣短缺的冲击，我们都能用一个简单的四步骤流程，来处理并解决情况不明的问题，并做出谨慎且理性的决定。
1.确认你正在使用的历史数据类别
我们经常面对三种主要类型的数据，觉得必须要针对这些数据采取行动：显着数据（salient data）常引起我们注意，因为它值得注意或令人惊讶；背景数据（contextual data）拥有一个架构，能影响我们如何解释这些数据；模式化数据（patterned data），看似拥有一个规律丶可理解丶有意义的形式。
2.认清各个类别会引发哪些认知偏误
不同类型的数据，会引发不同的偏误，因此你应确认数据属於哪种类型，以及与它相关的偏误，如此就更容易避免心理错误。
● 显着数据会造成「显着偏误」，也就是过度看重新的或值得注意的资讯，导致欠佳的决策丶规画错误等。例如，由於新冠肺炎疫情相关的旅行限制，2020年4月的航空客运需求，比2019年4月暴跌了94.3％。这个惊人的统计数字，可能会让我们以为航空旅行就此告终；但实际上，这个显着数据几乎没有告诉我们任何关於未来旅行的讯息。
● 背景数据会限制我们的思考，导致「架构偏误」（framing bias）：我们接收这个数据时所处的背景情境，影响我们看待这个数据的方式。举例来说，「80％瘦肉的牛肉」听起来比「有20％脂肪的牛肉」更健康。但其实两者是一样的牛肉，只是说法不同罢了。
● 模式化数据常导致群聚错觉（clustering illusion ），这在体育与赌博圈也被称为「热手谬误」（hot hand fallacy），也就是我们以为，随机事件是能帮助我们预测未来事件的资讯。人类的大脑天生倾向寻找模式，但有时候模式并不存在。同样重要的是，即使模式真的存在，往往也没有预测的价值。一个一连掷出许多次二点的骰子建立了一个模式，但这与下一轮会翻出几号并没有任何关联。
认清每个类别会如何引发我们的偏误，就能预防我们受到这些偏误影响，但当我们认定需要额外的资讯或见解，才能自信地对未来作出决策时，我们又该如何进行？
3.反转这个问题，确认你真正需要知道哪些东西
我们流程中的第三步，是要了解你不需要知道一切，但必须确认什麽对你的决策最重要。要做到这点，你应该把解决问题的顺序反过来。从最末端开始，询问：那又如何？我真的需要知道什麽，才能了解这情况？这些资讯会造成什麽差异？我应该如何使用这些资讯？「已知的未知」领域是无穷尽的；所谓已知的未知，就是那些的确存在，但你无法掌握的数据。但你不必探索所有那些数据；反转流程可以协助你，找到那些你认为有助於你自信地解决问题的东西。
举例来说，关於航空需求缩减的显着数据，会引起我们出於本能的回应，很容易得到结论认为这个产业会永远很惨淡。但如果我们退一步看，就会了解到航空业会持续存在；长期来看，人们会想要移动，世界经济也需要移动。这是「已知的已知」。
我们知道有太多东西是未知的。但有个好消息：要解决某个特定问题，你不需要探索所有的未知。继续以航空业为例，不论你要决定是否搭飞机或是否投资航空业，都是如此。旅行的人关心的是，是否及何时有飞往目的地的航班，以及搭飞机是否让人感到安全；然而，投资人可能会把焦点放在哪家航空公司处於有利位置，能安然度过这个低谷。无论是前述哪一种情况，你都可以反转你的问题，以便聚焦在对你重要的那些「已知的未知」上。
4.拟出正确的问题，来得到你需要的答案
很多人无法提出有助於做决定的问题。一个有用且实际的做法，是把你的问题分为四个主要类别：行为丶意见丶感觉与知识。这可以确保你在研究数据的方法中，保持距离并采取各种角度，这有助於你避免先入为主的假设与判断，还能给你一个更好的背景，来解释各个答案，因为你会知道，这些数据是透过哪些视角来过滤的。
● 行为问题是有关某个人做了或做过什麽，会引导产生对实际经验丶活动和行动的描述。你若是正在评估航空产业的状况，可能会问：谁仍在旅行？是否能由此推论到更大的群体？
● 意见问题处理的是某人对某个话题、行动或事件的想法，可以了解人们的目标、意向、渴望与价值观。在航空业的例子里，你可能会问：现在搭飞机安全吗？航空公司是否已采取适当的预防措施？
● 感觉问题问的是人们对某个议题的情绪反应，这可协助你获得事实以外的资讯，得以在不考虑数据的情况下，了解人们可能倾向做什麽。在这方面你可能会问：旅行的人感觉多安全？航空公司员工感觉多安全？
● 知识问题探究调查对象对你的议题掌握了哪些有关事实的资讯。虽然有些人会主张，所有知识都是一套信念，但知识问题评估的，是被询问的人认为是事实的部分。你可能会问：哪些航线被暂停或取消？未来还有多少会被取消？是否有与飞行相关的新冠肺炎传播病例？
你可以针对任何一种不完整数据，询问这些类型的问题：显着、背景，与／或模式化。第四步是承认，不确定性就是行动与回应、知识与情绪的混合物。分类与处理在不确定性混合物当中的成份，并不会让我们得到确定性，但可以确认，我们的问题有处理到不确定性的所有领域。
这四个步骤协助我们更妥善处理情绪反应，表达并面对这些情绪，然後做出理性的决定。我们会更完整地了解情况，降低我们依赖旧式思考途径与认知偏误的可能性。
伏尔泰（Voltaire）有句名言：我们应该根据某人提出的问题来判断这个人，而不是依据他的回答来判断。我们永远无法预知未来，但藉由检视数据与思考，就能拟定并提出很好的问题，让我们能更自信地在不确定中做出决定。