Теория нечетких следов объясняет эти противоречивые выводы основным теоретическим различием между сущностными и дословными ментальными представлениями, которые закодированы отчетливо, но параллельны (сущностные представления не являются производными от дословных представлений). Хотя люди предпочитают полагаться на зыбкие смыслы, они также кодируют и, следовательно, могут распознавать дословные представления. В отличие от них, алгоритмы являются дословными по самой своей природе. Таким образом, люди, работающие вместе с алгоритмами машинного обучения, могут получить лучшее из обоих миров, применяя структурированные фоновые знания, основанные на сути, для интерпретации алгоритмических выходных данных, основанных на ассоциациях.
Ключевая конструкция теории нечетких следов, суть, также выходит за рамки других теорий, которые полагаются на интуитивное суждение. Исследовательская парадигма «эвристики и предубеждения» также признает роль интуиции в поведении человека, но считает интуитивные суждения примитивными и, следовательно, связанными с плохим принятием решений. Эта традиция указывает на рутинные нарушения человеком статистических данных и аксиом принятия решений в качестве доказательства этого утверждения. Тем не менее, развитая образованная интуиция часто приводит к лучшим результатам, даже когда эксперты могут достичь этих результатов по причинам, которые внешний наблюдатель может счесть «неправильными». Например, опытный врач может принять правильное решение о том, как лечить пациента по результатам анализов, даже если его математические расчеты относительно числовых вероятностей, которые он присваивает различным результатам лечения, могут быть неверными. Действительно, основные представления сложных проблем позволяют экспертам принимать решения, основанные на контексте, основанном на обширных базовых знаниях. Такой контекст позволяет экспертам при принятии решений сосредоточиться на сути информации, пренебрегая менее важными особенностями, которые не дают понимания. Таким образом, представления сути, когда они основаны на экспертных знаниях, основаны не только на механическом упрощении, но и на глубоких упрощениях, которые имеют значение для лиц, принимающих решения.
Свидетельства в пользу теории нечетких следов показывают, что эта теория является как научно экономной, так и обладает большей предсказательной точностью, чем теория кумулятивных перспектив – ведущая теоретическая теория в традиции эвристики и предубеждений – которая, тем не менее, не может объяснить ключевые экспериментальные эффекты, которые объясняет теория нечетких следов.