假設交流系統的復雜性可以用信息的復雜性來衡量，那這就涉及到一個稱為“信息論”的數學領域。該理論最早用于測定通過電話線傳輸的信息量。貝爾實驗室的克勞德·香農(Claude Shannon)在1949年提出了信息論，經過數十年的發展，現在該理論已經在眾多領域廣泛應用。

　　勞倫斯·多伊爾(Laurance Doyle)是SETI協會宇宙生命研究中心的主要研究者，同時也是美國航空航天局開普勒任務科學組的成員。他和來自加州大學戴維斯分校的布倫達·麥考恩(Brenda McCowan)、肖恩·漢瑟(Sean Hanser)決定采用信息論的方法對瓶鼻海豚的交流方式進行研究，觀察它們的聲音交流系統能傳送多大的信息量。信息量的大小取決于信息發生頻率的分布，即“信息熵”。

　　有關這方面研究的一個早期例子是齊夫定律(Zipf's Law)。該定律以一位哈佛語言學家的名字命名，他將小說中出現的英文字母按出現頻率(對數刻度)進行繪圖，得到一條差不多45度，斜率為-1的直線。換句話說，最常出現的字母比次常見的字母出現頻率高10倍；而次常見字母的出現頻率則是第三常見字母的10倍，并以此類推。他還對中文字符、英語單詞和俄羅斯音素等進行了類似的分析，也都獲得了斜率基本為-1的頻率分布圖。

　　這些結果顯示，齊夫定律似乎可以用來描述語言中必要成分的分布?？茖W家用瓶鼻海豚的聲音信號制作了齊夫斜率圖，獲得了斜率為-1的直線。這意味著海豚的聲音交流系統可能包含著復雜的關系規則(在人類的交流系統中，這種規則被語言學家稱為“語法”)。對嬰兒咿呀學語時的聲音信號進行分析則發現，其斜率比齊夫定律中的平緩得多。在海豚幼崽中也記錄到了與人類嬰兒相似的聲音頻率分布圖。這告訴我們，在海豚很小的時候，它們也會咿呀學語，到成熟時才掌握“語言”。

　　科學家在座頭鯨身上進行了同樣的研究。座頭鯨是具有復雜社會性的動物，它們與海豚一樣，也十分依賴聲音交流系統，而更少依賴姿勢或面部表情。在人類之前的幾百萬年前，座頭鯨就已經發展出了全球性的交流系統。

　　座頭鯨對噪聲的處理方式也與人類相似。當我們拿起電話時，如果出現雜音，通話者就會減慢說話速度，保證對方能聽清楚所有用詞?？茖W家發現，當座頭鯨受到船舶噪音干擾時，它們會減慢向彼此發出聲音的頻率。它們還會在制造氣泡圍捕魚類的同時，彼此進行交流。不過，科學家的計算結果顯示，座頭鯨聲音頻率的減慢，最多只能抵消60%的船舶噪音，而它們的交流時間也會因此變長。

　　這種現象意味著什么？我們可以借用一個類比來說明。面對一份缺失部分字母和單詞的文本，我們仍可以運用強大的語法組織能力，將文本的信息提取出來。在座頭鯨中可能也存在著類似的“語法”，因為它們即使沒有聽到完整的聲音，也能夠獲得足夠的信息。目前科學家還沒有足夠的數據來對座頭鯨和人類的“信息熵”進行對比，但可以肯定的是，這些鯨魚的交流系統具有很高的結構復雜性。

　　信息論也可以應用在單程交流系統中，如棉花等植物與黃蜂的交流。棉花能夠告訴黃蜂哪一株植物可以停留(植物上擁有作為黃蜂獵物的蟲子)。雖然這還不是不同星球間的交流，但這種不同生物界之間的交流，已經是科學家目前所觀察到最接近的了。

　　將信息論應用在蜜蜂身上也很有趣，它們的“搖擺舞”通信系統涉及利用太陽進行導航。蜜蜂擁有SETI分析中的三個重要要素：一個交流系統；利用工具(建造六角形的蜂巢結構)；能運用天文學(利用太陽，有時是滿月來尋找蜜源)。

　　更多的嘗試

　　在利用無線電進行搜索的同時，用光學手段搜尋地外文明的嘗試也越來越多。無線電SETI搜尋的是窄帶傳輸的信號，自然界顯然無法產生這種信號。光學手段SETI則依賴于納秒級脈沖光的監測。只有人工的技術力量才能制造出這樣的信號，就科學家目前所知，自然界中最快的脈沖光來自毫秒脈沖星。