谢尔曼·肯特（Sherman Kent）是耶鲁大学历史学教授。但是在二战和冷战期间，他先后在美国战略情报局和中央情报局工作，共达17年。他的工作是为美国总统提供国家情报评估（National Intelligence Estimate）。在工作中，他总结开创了许多情报分析（Intelligence analysis）的方法。他的一个重要贡献之一就是他为美国中央情报局写的“Words of Estimative Probability”。
我们平时在交谈中会使用“可能”、“很可能”、“极有可能”、“大概”、“不肯定”、“不太可能”等等不明确的词语来描述一个事件的可能性。其实我们给出的是一种没有量化的估计。我们在向上司提交报告的时候，往往也会用到这些词汇。这对上司来说就是一个麻烦，因为不同的人在说“很可能”的时候不一定是相同的意思。所以上司就无法根据我们的报告来做出决断。这对於像国家政府机构来说就是一个致命的问题。
一个解决办法就是量化这些含糊不清的用语。比如说，“可能”就意味着50%的概率，“很可能”就意味着70%的概率，而“不太可能”就是30%的概率。有人可能会认为，“很可能”应该是75%的概率。於是我们可以想像，对於每个定性的词语，它相应的的是一个区间。肯特做过一个统计调查。他将得到的数据做成了下图，并给出了他认为的每一个用词所代表的区间。显然，实际的数据距离他提议的区间还是有所不同的。
Source: Sherman Kent
北大西洋公约组织（NATO）的23名军官们也做了一次类似的统计。下面是他们通常对相应词汇的数值化的理解。表中也包含了肯特提议的区间。似乎他们的回答比肯特找的人更加离谱。比如有5个NATO军官认为“better than even”是47-49%。不知道是否是文化上的差异或语言上的差异造成的。
Source: Critical Thinking For Strategic Intelligence
肯特的提议还有一个问题：他给出的区间似乎过於简单。比如，他把“probable”、“likely”、“probably”和“we believe”的区间都定义为同一个区间（从图片上看大约是62-85%）。一方面，这四个词的含义多少有些区分，而且一个从62%到85%的范围也不够精细。有人在reddit上重新做了一次统计（原始数据在这里：raw CSV data (numbers)），然后用R语言程序计算出每个短语的箱形图（box plot），再用ggplot2绘图包制作出漂亮的图表。
Source: KANTAR Information is Beautiful
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