随着信息频率的增加，世界变得越来越嘈杂。 如第7章所述，在特定情况下，故意暴露于噪音是一种有用的策略，但在其他时候会造成沟通中的含混。【8】鉴于我们有把故事和解释强加于随机性的倾向（即叙事谬误），将真正的信号与噪声区分开来变得越来越困难。

假设一个趋势的年化信噪比为 1:1（50% 的数据是有意义的，50% 是随机的）。如果我们每天观察相同的数据，则比例变化为 95% 的噪声，5%的信号。如果每小时观察一次数据（就像新闻记着和市场狂热追踪者那样），它就会变成 99.5% 随机-也就是说，噪音是信号的200倍。【9】

负责解释数据的机构包括媒体，学术界和立法机关。 这些机构中的某些人可能故意掩盖真相，如“假新闻”，p-hacking和politicking。 尽管主动的恶意行为是例外，但即使是最好的记者，研究人员和分析人员也不能幸免被随机性所愚弄。

因此，对大多数人来说，从噪声中分离信号的问题涉及到寻找可靠和准确的辅助信息源。这项困难的任务经常被封闭的科学期刊和搜索引擎算法所阻碍，这些算法越来越被精通搜索引擎优化的内容营销人员操纵。