量化分析的核心是減少不確定性，而不是也不可能完全消除不確定性。

在大數據時代，未來戰爭的“迷霧”已經由過去的無信息、少信息變成了現在以及未來的假信息、多信息。

大數據時代，數據無處不在、無孔不入，基於數據的量化分析變得越來越重要。誰能掌控數據，誰就有更大勝算打贏戰爭。因此，如何正確理解量化分析的相關概念，學會運用量化分析方法解決實際問題，是每一位指揮員必須學會的本領，這對於提高指揮員應對未來信息化戰爭的決策能力具有重要意義。

走出事物不可量化的誤區

當前，部隊各級指揮員已經意識到量化分析的重要性，但從思想認知角度看，還存在一定的畏懼感和局限性。有些指揮員一談到量化，就想到數學甚至是高等數學，導致一些人不願學不會用。有些指揮員認為，諸如“信息價值”“指揮素養”“決策風險”等因素無法量化，或者找不到與之匹配的量化方法，從而用定性分析取代定量分析。因此，我們有必要澄清一個事實：沒有無法量化的事物。英國物理學家開爾文講過這樣一段話：“凡事皆可量化。如果人們找到觀測事物的方式，並找到某種方法，無論這種方法多麼模糊，它能讓你知道得比以前更多，那麼它就是一種量化方法。實際上，對那些看似不可量化的事物，人們總能找到相對簡單的量化方法。”因此，走出事物不可量化的誤區是找到量化分析方法的前提。

搞懂量化分析的相關概念

現代漢語詞典對“量化”一詞的解釋是：使可以用數量來衡量。而“量化分析”是指將一些不具體、模糊的因素用具體的數據表示，從而達到分析比較的目的。與之相近的概念是“定量分析”一詞，它是用數量對幾個研究對象的某些性質、特征、相互關系、變化趨勢進行分析比較，用數量描述的形式給出結果，通過數量來描述或揭示事物現象的特征、相互作用關系和發展趨勢。而軍事定量分析是解決軍事問題的一種定量分析，它有著與一般意義定量分析共同的特征，更具有獨特的軍事應用需求和軍事實踐性，在解決軍事領域的諸多復雜問題中發揮著重要作用。因此，軍事定量分析法是運用科學和技術，定量分析作戰、訓練、保障、管理等軍事問題，為解決軍事問題及其決策提供數據依據、工具和行動方案的一種科學方法。

現代管理學之父彼得·德魯克說：“無量化，無管理﹔先量化，后決策。”可以看出，真正確定量化什麼，是幾乎所有科學研究的起點。我們之所以關心量化，是因為它會為決策提供信息和數據支持。決策前，需要量化多方面的事物，面對多種量化方案，應學會權衡利弊，懂得取舍。一個真正的量化過程不需要無限精確。而且，如果沒有確定誤差，也沒有採用抽樣和實驗等實証方法，就認為數字是完全精確的，根本不是真正的量化。正如愛因斯坦所言：“數學問題隻要和現實相關，他們就是不確定的。”我們需要運用一些方法來分析、選擇這些方案，以減少決策的不確定性。換言之，量化分析的核心是減少不確定性，而不是也不可能完全消除不確定性。因此，搞懂量化分析的相關概念是進行量化分析的基礎。

活用量化分析的基本方法

實際上，找到有效的量化分析方法往往比我們想象的要簡單很多。中國古代的兵學聖典《孫子兵法》中有許多關於量化分析的論述。如：“故用兵之法，十則圍之，五則攻之，倍則分之。”古希臘天文學家和地理學之父埃拉托色尼在公元前200年，就利用太陽與建筑物的陰影傾斜角和兩座城市之間的距離推算出地球的周長。這些通俗易懂、簡單便捷的方法，卻完成了看似不可能的量化。

軍事定量分析法從古至今，經歷了從萌芽、形成到現在的蓬勃發展階段。進入信息時代、智能時代，一些諸如作戰實驗、復雜網絡、大數據分析等新理論、新方法可謂層出不窮，涵蓋了預測分析、決策分析、優化分析、評價分析、仿真分析等諸多領域。這些理論和方法看似龐大復雜，其實都有章可循。美國應用信息經濟學創始人、國際公認的決策分析師道格拉斯·W·哈伯德提出一套簡單易學的量化分析五步法：一是定義需要決策的問題和相關的不確定因素﹔二是在確定的決策范圍內，將由於數據不明所產生的不確定性數量化﹔三是明確量化的信息價值，減少決策的風險﹔四是將已有的量化方法如隨機抽樣、控制實驗等運用其中﹔五是考慮決策者的風險喜好程度（例如冒險型、保守型等），做出滿意的選擇。

在大數據時代，未來戰爭的“迷霧”已經由過去的無信息、少信息變成了現在以及未來的假信息、多信息。量化分析的關鍵是需要明確我們要達成什麼目的，量化什麼信息，選擇什麼量化方法以及考慮風險或收益的大小。面對海量數據，其實有時候隻需要很小的樣本就能達到減少不確定性的目的。因此，作為一名指揮員，我們需要不斷更新自己的頭腦，讓自己的思想跟上軍事變革的步伐。唯有如此，才能用活量化分析的方法，解決好面臨的各類軍事問題，從而為打贏未來戰爭開啟一扇智慧之窗。（白承森）

分享讓更多人看到