본 논문은 데이터 융합 분야에서 증가하는 사용에도 불구하고 사회 및 생명 과학 분야에서 증거 이론(Dempster-Shafer 이론 또는 신념 함수 이론)의 잠재력이 그 특징에 대한 인식 부족으로 가려져 있다는 점을 강조한다. 특히, 확장된 증거 이론이 발생 가능성을 상상조차 할 수 없는 사건으로부터 발생하는 불확실성을 표현할 수 있다는 점을 제시한다. 반면, 확률 이론은 의사결정자가 현재 예상하는 가능성에만 국한된다. 본 논문은 확장된 증거 이론을 불확실하고 부가적인 확률과 같은 정교한 확률 이론 확장과 데이터 융합 및 문화 정보 전달에 사용되는 비전통적인 정보 이론 버전과 비교한다. 또한 다중 에이전트 상호 작용으로의 추가 확장을 개괄적으로 설명한다.
