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本章的重点是什么可以算作证据。但是，什么算作证据和我们如何对待那些被认可的证据是两个不同的问题。单纯用贝叶斯方法的话，当需要得出结论时，我们要做的是看一看自己在贝叶斯更新（Bayesian Updating）过程中处于哪个阶段。每一项新增的证据都会调整概率，而我们的决定基于需要作决定的那个时刻的概率，无论该决定是关于事实还是行动。
这看似直截了当，其实不然，贝叶斯对如何根据多项证据作出决定的理解，似乎长期以来一直受到挑战。其中一个挑战基于一种叫做“最佳解释推理”（IBE）的想法。这个想法最初由哲学家吉尔伯特·哈曼(Gilbert Harman)提出，后又得到已故哲学家彼得·利普顿（Peter Lipton）的大力发展。 [37] 根据这种方法，我们并不是逐个评估支持（或反对）某个结论的证据。相反，我们将所有证据看作一个整体来评估，目的是找出哪种解释是我们迄今为止获得的所有证据中最佳的解释。 [38]
哲学家对贝叶斯主义和最佳解释推理的各自优势进行了激烈的辩论。 [39] 那些研究法官和陪审员如何在法庭上评估证据的学者也是如此。 [40] 但是，我不想涉足这些辩论，我想建议的是，判断这些关于证据处理的互相竞争的理论哪个更准确地描述事实或者更符合社会规范，不仅仅取决于我们想知道什么、为什么我们想知道它，而且最重要的还取决于我们何时想知道它。
我们经常遇到的问题是，某个事实到底是不是证据。我们并不是在寻找对一个现象的解释，至少目前还没到那个阶段，我们目前仅仅试图确定哪些事实会帮助我们找到一些解释。在这个阶段，我们确实需要假设，或者需要可以用来寻找答案的问题，哪怕只是试探性的。观察，即发现事实，必然负载着理论。如果我们想要针对一个假设做相关的观察，我们不能仅仅是走到外面的世界里，积累随机的事实。我们需要一些理由来决定积累这些事实而不是那些，这个理由将引导我们决定我们对哪些事实感兴趣、哪些事实是无关的，或者用法律术语来说，哪些事实与案件无关。如果我们在寻找北极冰盖缩小的解释，那么我们对阿利坎特（Alicante）是地中海沿岸的一个西班牙城市就没有兴趣，尽管这当然是一个事实。但是，一旦我们有了需要解答的问题或者需要检验的假设，我们就会寻找那些看起来对回答问题或者检验假设有用的事实。对于判断某样事物是不是证据这项任务，通常与贝叶斯观点相关的递增方法似乎最有用。如果我们已经有了假设，并且想知道这个假设的真假，那么根据贝叶斯的想法，我们需要评估，与某个事实未被考虑相比，将这个事实考虑进来是否使得我们认为那个假设更可能是真（或者更可能是假），这似乎与我们实际上怎么处理这个问题最一致，同时也和我们应该怎么处理这个问题最一致。当我们最初评估事实，看它们是否能算作证据时，我们通常会一个一个地考查，并且单独地、渐进地评估这些事实，看它们是否使得假设更可能或者更不可能成立，或者看它们是否有助于回答我们手头上的问题。
然而，如果我们已经掌握了所有证据，渐进地评估所有证据的做法就似乎有点奇怪了。我们当然可以把一项项的证据从一篮子证据事实里挑出来，然后用地道的贝叶斯方式渐进地评估它们。但这样做既显得矫揉造作，从经验上来看也违背了我们实际的推理方法。相反，如果我们在作决定时已经掌握了所有证据，我们的确更倾向于将所有证据作为一个整体来考查。我们在这样做的过程中会发现，各种单项证据结合起来共同产生的结论会比各项证据单独产生的结论的总和更大，这也是苏珊·哈克（Susan Haack）的观点。 [41] 用这种相辅相成的方式看待各种证据，不一定是为了找到一个全面的解释或者故事，但它和试图在所有证据的基础上，确定哪个结论或假设最好地解释了所有证据的努力相一致。以上这个证据整体主义的版本就是最佳解释推理，它可能最忠实地反映了人们在掌握所有证据后，实际上如何对一个假设做推理，以及在这个阶段中，最理性的推理应该是怎样的。事实上，利普顿就是通过强调我们从“现有的证据”开始，来对最佳解释推理进行辩护的。 [42] 他这样做清楚地表明了，他对我们如何处理已有证据的解释是“后证据收集”的解释（post-collection explanation），这既不是我们一开始如何收集到那些证据的“前证据收集”解释（pre-collection account），也不是我们如何将我们收集到的证据分类成相关的和不相关的“预判”解释（pre-decision account）。
在这一点上，最佳解释推理不仅与贝叶斯递增主义相一致，也与概率方法相一致。在这里，最关键的词不是“解释”，而是“最佳”。如果我们的目标是评估互相竞争的解释中哪个更可能是真的，也就是看我们面前的解释中哪个最符合现有的证据，那么概率依然占据重要地位，即便不是以数字的形式出现。根据我们对世界的了解，一个解释也许几乎肯定是对的，而另一种解释也有可能是对的，但可能性不如前一个解释大。“逃跑的斑马”是马蹄声的一个解释，“我邻居的马”是另一个解释。然而，当我们说前者比后者更有可能时，我们在进行一种概率上的评估，这种概率评估隐含在大部分寻找“最佳”解释的过程中。对于理解我们如何处理已掌握的证据，最佳解释推理的思想通常是一种合理的方式。但是，如果我们的主要目标是发现真相和摒弃错误，我们怎么处理证据就依然不可避免地带有概率的性质。