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資訊包括片段的訊息，或是含有片段訊息的綜合情報，但是跟資訊有關的類別不只這樣。如果能確實的將資訊系統化，訊息的素質也能大幅提升。

請大家先記住下列兩組關鍵字：宏觀與微觀、數據與故事。此兩組關鍵字可用來當作將訊息分類的核心主軸。

宏觀資訊指的是，國家或是社會全體這類大規模的資訊；與此相較，微觀資訊指的是公司、組織團體，個人等，範圍較為狹小的資訊。

資訊的另一個核心主軸是數據與故事。

數據指的是用數字顯示的資訊。例如GDP、石油消耗量等統計數據，或是一般公司企業常用的各種財務報表等，一般來說較為客觀。

而故事指的是，注重整體來龍去脈的成串訊息。例如記載偶像明星從認識到結婚的過程、某公司從獲利至倒閉的始末等新聞報導，帶有主觀色彩。

將宏觀與微觀放在縱軸、故事與數據放橫軸，就可畫出訊息矩陣圖。各位可參考下方圖表，我用訊息矩陣將幾個與資訊處理相關的職位分門別類，如此一來便能一目了然。

 

在世界上流通的各類資訊，除了剛出爐的第一手情報外，一定都能被這個矩陣囊括在內。因此，當你獲取一筆情報時，最重要的是，思考該情報位於矩陣中的哪個象限，充分理解其特性為何。

例如位在第一象限的經濟學家，便是以宏觀的視野，同時必須參考大量數據的職務。從全國的消費動向或設備投資、企業的生產動態統計等，進行GDP評估、或分析整體經濟活動，正是經濟學家最主要的工作內容。

基本上，經濟學家主要是做數據處理，對於預測近期內會發生什麼事不太熱衷。尤其在進行分析時，他們幾乎不考慮個人或企業的商業計畫及經營方針。儘管得出的報表枯燥乏味，但想用以了解整體概況時，卻非常具有參考價值。

同樣是活用數據的工作，如果想替企業或個人服務，就屬於分析師的工作範疇。例如證券公司底下的股票分析師，他們會先判讀企業的各類財務報表，並預測該公司今後的業績或股價。但股票分析師不會將經濟全體動向列入考量，他們重視的是個別企業的營運狀況。此外，各業界的諮詢顧問所進行的資料分析，大抵也都屬於這樣的型態。

與上述的三種職務相比，新聞記者就顯得沒這麼重視數據，他們看重的是採訪後得到的第一手資訊。一般新聞或雜誌的報導，都是將採訪對象所提供的資訊為基礎，再加上記者自身的觀點、預測未來發展後撰寫而成。因此大多數的新聞記者，會落在重視微觀及故事性的第三象限。

不過記者的領域非常廣泛，某些新聞報導也很重視宏觀數據，例如分析國家整體財務狀況後所寫出的採訪報導。基本上，記者最重要的工作，是提供社會大眾通俗、易懂的訊息，因此會視情況需要，變更及調整資訊涵蓋的範圍。

最近，因為IT技術的進步，發展出從大數據中尋找某些特徵，試圖對社會提出建言，從事這類分析的人被稱為資料新聞學家，這股從美國開始發展的資訊新風潮，現已被廣泛應用。

也有某些新聞寫作專精宏觀信息、同時強調故事性，這樣的報導在不知不覺間，就會沾染記者的個人色彩，而且越是資深的記者，這類的傾向就越明顯，因此可以將之獨立開來，視為專欄作家。

另外還有兩個比較特別的領域，分別為非小說作家及新新聞作家。

非小說作家指的是，依據事實或真實案例進行創作的人。因為他們的作品型態類似小說，所以非常具有故事性，也因為基於事實寫作，因此其中所透露出的訊息，可信度亦較高。

「新新聞」一詞，脫胎自1960年代起源自美國的新新聞主義。新新聞作家習慣貼近採訪對象，用主觀的視角，描寫出帶有強烈戲劇風格的報導。例如有「美國記者之父」之稱，以《出類拔萃的一群》（The Best and the Brightest）一書贏得普立茲獎的作家大衛．哈伯斯坦（David Halberstam），就是最具代表性的新新聞主義作家。

新新聞的書寫型態雖然欠缺客觀性，但如果閱聽者希望透過直觀的感受理解事情的來龍去脈，這是非常恰當的資訊來源。

各位在使用資訊時，應該確實掌握每則訊息的特性，可避免緣木求魚的窘境。例如，當你取用了經濟學家提供的宏觀數據分析結果，就不必太過在意個別案例的分析。以下舉個例子。

當你面對「日本的相對貧困率為15％，與美國不相上下」的分析結果時，該怎麼看？這其實是最典型的宏觀數據。如果你不分青紅皂白的反駁：

「像日本這麼富庶的國家，相對貧困率怎麼可能和美國一樣高？」就表示你沒有以宏觀的立場解讀訊息。

與此相反，當你收到微觀情報時，一定要記得告訴自己，「這並不足以代表全體」，才能避免以偏概全。

此外，閱讀著重故事性的文章時，則要注意別企圖在裡頭尋找現實生活的真相。當戲劇張力越大，人們就越容易投入感情，比起辨識文章內容是否屬實，大部分的人都會先受到喜好與厭惡等情緒的影響。但如果你企圖將這類富感情的文章視為資訊來源的話，就是NG的表現。

為了避免發生上述錯誤，當你獲得任何資訊時，都必須立刻思考，這則訊息位在矩陣中的哪一象限？當你養成這樣的習慣，就能退一步，用更客觀的視角檢視手上的情報。（本文摘錄自《有錢人看到的，就是跟人不一樣》第二章）