本文發表於《大眾科學》的前部落格網路，反映了作者的觀點，不一定反映《大眾科學》的觀點
“在使用‘現實’、‘實際上’等詞語時應格外小心，因為這些詞語常常導致[沒有任何經驗內容的]陳述。”——維爾納·海森堡
就在十年前，大多數商業決策還基於非常有限的資料。最近，資料的爆炸式增長、處理能力成本的大幅下降以及機器學習的進步，創造了我們能夠利用資料紅利來徹底改變商業大部分方面的期望。機器學習和分析所基於的資料（來自拉丁語datum，意為“給定的事物”）被認為是給定且不容置疑的。但是，管理者、資料科學家和社會科學家所認為的資料實際上並非給定。它是測量過程的結果——觀察者、技術或裝置以及環境之間的互動。
正如每一位經驗豐富的管理者都知道的那樣，要求提供資料以告知重要決策可能會啟動一個過程，在這個過程中，事實和數字會被潤色、過濾、模糊、刪除、陰影化、裁剪甚至捏造。實際上，結果取決於你向誰詢問（觀察者依賴性）、你如何詢問（框架依賴性）以及你何時以及在何種條件下詢問（環境依賴性）。同樣，我們要求人們報告偏好、情緒和感知的過程可能會干擾潛在狀態，以至於詢問可能會創造而不是報告他們所指的狀態。“你快樂嗎？”會引發關於自我和他人的複雜考慮，這使得將“是”解釋為“他/她快樂”過於簡單化。研究表明，個體性格和傾向是針對第二人稱的（“對誰快樂？”；“在誰面前表現快樂？”）。
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資料和測量的這些侷限性正是量子力學的核心內容，量子力學是人類為描述世界而開發的最成功的預測理論之一。量子力學還產生了一種測量模型，該模型非常精確地使用了諸如不確定性、疊加、糾纏和觀察者依賴性等概念。該模型可以用於其他環境中，用於不發生在量子力學時空尺度上的現象。
不確定性指的是不可能同時高精度地測量某些變數對，例如粒子的動量和位置。當我們調查建立我們稱之為資料測量的社會和組織互動時，我們發現了許多此類海森堡互補變數對的例子。
假設您嘗試同時測量一個人的情緒狀態的動機力量以及她對該狀態的意識。如果一個人對處於某種狀態（“興奮”）的意識影響了該狀態的動機力量（例如，因為回答問題或填寫工具的過程改變了狀態的強度），反之亦然，那麼我們無法以相同的精度測量這兩個變數。而且，如果這兩個變數都與個人在特定情況下以某種方式行動的傾向相關，那麼我們就會面臨霍布森選擇。
疊加、非定域性和糾纏。量子力學將物理系統描述為處於狀態的疊加（既自旋向上又自旋向下），而不是離散狀態（自旋向上或自旋向下）。此外，當我們測量一個實體（電子）的狀態時，結果（自旋向上還是自旋向下？）會影響其他實體（其他電子）的測量狀態，即使第二次測量是在非常遙遠的地方進行的，以至於兩個實體無法以低於光速的速度相互通訊。這就是物理學家所說的“糾纏”。
組織中產生資料的過程（產生“測量”）可以表現出類似的模式。
疊加：人類經常在內部狀態和行動傾向方面經歷徹底的矛盾情緒。研究表明，矛盾情緒實際上不是“不確定你真正的感受”——這可以透過巧妙的觀察和詢問來解決——而是性格、動機或情緒狀態的疊加。測量會將這種疊加坍縮為單個狀態，例如，對應於一種或另一種動機。無論我們最終宣告為資料——我們輸入預測演算法並作為公理的東西——都取決於我們用來“坍縮疊加”的過程。
非定域性：當我們嘗試透過測量個人層面的變數（如“注意力持續時間”和“獎勵敏感性”）來建立對組織成功至關重要的變數（如“注意”或“開放性”）的綜合估計時，我們得到的響應可能反映了非定域性互動，即使資訊流在本質上是嚴格經典的。管理者的行為和反應方式取決於潛在的“認知網路”，這些網路反映了他們認為網路中的其他人怎麼想，他們認為其他人認為他們怎麼想，等等。他們經常給出塑造和適應感知到的社會環境的答案和行為。
觀察者依賴性和框架依賴性。正如每位執行長都知道的那樣，啟動“轉型過程”不僅是艱苦的工作，而且是危險的工作：您需要做正確事情的資訊將高度依賴於您依賴提供該資訊的人的看法、激勵和行為。問卷和訪談以及焦點小組評分表上的維度和標準的選擇將基於詞語選擇、問題順序、語法複雜性、感知到的意圖和目的——以及我們用來詢問的工具的感知到的情緒溫度（主動/被動、積極/消極、支配/順從）生成不同的響應模式。
當我們處理人類和組織現象時，我們正在“經典資訊”和“經典測量”的錯覺下工作。來自量子認識論的見解對資料的給定性提出了不可磨滅的疑問。但是，商界人士需要的不僅僅是合理的懷疑：他們需要洞察力和行動提示。我們如何在人類組織中利用“量子效應”？“社會現象的量子認識論”仍處於起步階段，但已經可以為那些想要理解和塑造測量過程的人提供一系列新的問題。
將“給定”情境化：這些例子表明，掌握資料生成過程非常重要，特別是
測量的目的是什麼?
測量“裝置”是什麼?
衡量量子效應的重要性：這些效應在某些情況下比其他情況下更關鍵，這促使我們詢問
我們正在測量其行為的人們是否彼此互動？
它是否涉及可能互補的變數，如感知和情緒？
分離可分離的：這些例子還表明，考慮不同測量值之間的成對互動非常重要，這表明我們也應該詢問
哪些組織變數的測量可能相互干擾？
這種干擾是如何發生的？
我們如何減輕它？
使海森堡不確定性成為“審問者的工具包”的一部分：社會學家大衛·埃米爾·涂爾幹在 20 世紀初認為，如果某事物在其後果中是真實的，那麼它就是真實的。每位戰略家心中都漂浮著一點涂爾幹的思想：她知道，即使談論測量影響具有經濟後果的決策的變數，本身也會產生經濟後果。這些考慮很少應用於測量過程——這促使我們詢問
測量的決定如何塑造感知和動機？
我們測量的具體方式如何塑造它們？
結果的公佈如何塑造隨後的測量嘗試——以及結果？
認真對待疊加。正如量子計算利用疊加現象來產生有用的工作一樣，認真對待情感狀態的根本不確定性可以為干預組織產生有用的策略，方法是詢問
我們試圖測量的系統可能“同時”處於哪些狀態？
測量可以透過哪些方式“實現”我們想要實現的可能世界——或我們極度希望避免的世界？