信息利用是在信息查找或获得信息以后的活动。在信息行为研究中，不确定性取得了广泛关注，如前文提及的贝尔金的ASK理论。此外还有Kulthau于1993年提出的信息查询过程模型（ISP模型），旨在说明由于不确定性存在，信息查找行为可以划分为不同的阶段。然而，却鲜有在自然情境下如何使用信息以减少不确定性方面的深入研究。

不确定性常与任务复杂性、可获得资源的类型这两者联系在一起。任务越复杂，不确定性就越大^[7]。感知的不确定性越高，对个人和外部信息资源的使用程度越高^[8]。因此，不同类型的资源以及使用这些资源的能力差异，都会对降低不确定性产生不同程度的影响。

信息利用和不确定性的研究中，最有影响力的是Wilson于1999年提出的问题解决模型（如图3-1所示），该模型把信息使用、问题解决和降低不确定性联系在一起，问题解决被划分为四个阶段^[9]。

图3-1　Wilson的问题解决模型

（1）问题识别，即识别不同类型的问题。

（2）问题定义，即找出问题的本质。(www.daowen.com)

（3）问题解决，即确定如何找到问题的答案。

（4）解决方案的声明，即展示问题的答案。

Wilson进一步指出，不确定性在每个阶段都会降低，但可能在最后还是存在，不会消失。该模型类似于有限理性决策的过程^[10]，降低不确定的过程被认为是信息查找和使用行为中的有限理性决策过程。

普遍意义上的信息分析是根据特定问题的需要，对大量相关信息进行深层次的加工，形成有助于问题解决的新信息的信息劳动过程^[11]。而信息加工过程是指通过判别、筛选、分类、排序、分析和再造等一系列过程，使收集到的信息成为人们需要的信息，即信息加工的目的在于挖掘信息的价值方便用户使用^[12]。信息加工是信息利用的基础，是使信息成为有用资源的重要条件。

决策制定研究中经常关注的一个问题是人们在决策过程中的理性程度，由于人们在信息处理的关注和能力方面存在局限，人们对备选方案属性的增加而不是备选方案数量的增加更为敏感，一旦备选方案的数量及其属性的数量分别增加到10个以上，人们就可能会体验到信息过载^[13]。