Dieses Buch beleuchtet die Messung von Unsicherheit in der Beweisteorie aus einer neuen Perspektive: Es verbindet klassische Dempster–Shafer‑Theorien mit modernen Bayesianischen Ansätzen und zeigt anhand konkreter Fallstudien, wie man robuste Entscheidungsmodelle für komplexe Datenströme entwickelt.