假设交流系统的复杂性可以用信息的复杂性来衡量，那这就涉及到一个称为“信息论”的数学领域。该理论最早用于测定通过电话线传输的信息量。贝尔实验室的克劳德·香农(Claude Shannon)在1949年提出了信息论，经过数十年的发展，现在该理论已经在众多领域广泛应用。
劳伦斯·多伊尔(Laurance Doyle)是SETI协会宇宙生命研究中心的主要研究者，同时也是美国航空航天局开普勒任务科学组的成员。他和来自加州大学戴维斯分校的布伦达·麦考恩(Brenda McCowan)、肖恩·汉瑟(Sean Hanser)决定采用信息论的方法对瓶鼻海豚的交流方式进行研究，观察它们的声音交流系统能传送多大的信息量。信息量的大小取决于信息发生频率的分布，即“信息熵”。
有关这方面研究的一个早期例子是齐夫定律(Zipf's Law)。该定律以一位哈佛语言学家的名字命名，他将小说中出现的英文字母按出现频率(对数刻度)进行绘图，得到一条差不多45度，斜率为-1的直线。换句话说，最常出现的字母比次常见的字母出现频率高10倍；而次常见字母的出现频率则是第三常见字母的10倍，并以此类推。他还对中文字符、英语单词和俄罗斯音素等进行了类似的分析，也都获得了斜率基本为-1的频率分布图。
这些结果显示，齐夫定律似乎可以用来描述语言中必要成分的分布。科学家用瓶鼻海豚的声音信号制作了齐夫斜率图，获得了斜率为-1的直线。这意味着海豚的声音交流系统可能包含着复杂的关系规则(在人类的交流系统中，这种规则被语言学家称为“语法”)。对婴儿咿呀学语时的声音信号进行分析则发现，其斜率比齐夫定律中的平缓得多。在海豚幼崽中也记录到了与人类婴儿相似的声音频率分布图。这告诉我们，在海豚很小的时候，它们也会咿呀学语，到成熟时才掌握“语言”。
科学家在座头鲸身上进行了同样的研究。座头鲸是具有复杂社会性的动物，它们与海豚一样，也十分依赖声音交流系统，而更少依赖姿势或面部表情。在人类之前的几百万年前，座头鲸就已经发展出了全球性的交流系统。
