关于“信息美学”一词，最早由Bense使用，他通过把艺术作品的“信息”（message）概念解释为“信息”（information），形成了本泽（Bense）特有的“信息美学”概念。本泽将艺术的价值还原为对作品信息量的评价，并对图像的信息内容进行宏观或微观的美学衡量。曼诺维奇（Manovich）使用“信息美学”一词来指代一个新兴的理论概念，它是指通过数字化的人机接口界面去反映数字化的社会环境。Lau建立了信息美学的模型，并认为信息美学侧重于抽象数据表示、人机交互界面展示和视觉吸引力三个方面。信息美学采用了比可视化艺术、信息可视化之外更加多元化的交互方法。信息美学以数据为焦点，洞察数据背后的内外在含义，建立数据与可视化艺术之间的直接或间接的关系。萨克（Sack）提出，为了理解信息美学，最好超越康德和弗洛伊德的视觉感知美学。理解这一领域艺术贡献的更好方法是运用概念艺术的思想和方法，而不是视觉艺术的思想和方法。

关于信息与美学的关系，崔克廷斯基（Tractinsky）认为美学与信息技术的研究和实践密切相关，有以下三个原因。①信息可视化研究的成熟。②人们对环境的评价主要是视觉的，然而人们的环境中越来越多地充斥着信息技术。③美学满足了人类的基本需求，人类对信息技术的美学有着越来越迫切的需求。信息和美学二者是相互依存且相互促进的关系，大量研究者提出“增强信息的艺术价值可以产生更有成效的视觉化成果”，数据信息的可视化显示往往比数据通信的效率更重要，信息美学的视觉化作为信息交流的重要手段，可用来传达有效的文化和社会信息。

关于信息美学作为一种客体美学如何去评估，可以从主观和客观两个角度来衡量。信息美学的主观美学评价被定义为审美者拥有的任何感官之间的组合所带来的刺激和愉快的主观经验。而客观美学的评价需要客观的审美对象和审美评价方法，只有当我们允许这个审美的课题在本质上是非人类的、机械的或算法的，我们才能尝试并希望得到一个更加客观和量化的评估。

信息美学是指既具有艺术价值又兼具信息价值的视觉化技术，信息美学是信息可视化与可视化艺术之间的交叉学科。“信息美学”的目的是传达艺术价值和信息价值。它采用了数字化手段来增强信息可视化艺术的外在意义，并考虑数据传达的功能层面，来更有效地表达信息的内在意义。

因此，所谓信息美学，是指在审美主体（人）与审美客体（产品、服务或数据系统）之间创建一系列信息交换过程中的美感研究，既然信息设计的目的是让产品与用户的信息交互过程能够更加简单顺畅，形成用户与产品之间更有意义、更高效的交流。那么，信息美学设计的重点不仅仅只是数据展示的可视化、人机交互沟通的顺畅化，它还应该让用户对信息传播和接收产生美的体验，这需要对信息交互过程的美感体验付出更多的关注与研究。信息美学会帮助设计师更清楚地思考的数据、交互与审美三者之间所产生的相互作用，并探索各种不同形式的新兴的交互形式。

信息美学的新特点也要求新的信息美学体系的研究。传统设计美学谈论的是功能美、造型美、材质美、结构美和形式美等，主要集中在外表层次的美。信息美学设计涉及更宽泛的领域，进入了互动美、认知美、体验美、行为美、文化美等的领域，呼唤新的数字化美学的重塑。信息美学超越时间与空间的限制，给予人在交互、认知、体验、行为、文化领域，带来新的新的观念与技术革新。信息美学特征不再仅存在于物理外观上，同时也应存在交互体验上和数据传播的内涵上。

信息美学的研究在兴起，例如，苹果的iMac被称为“计算领域的美学革命”，这表明它的视觉外观已经成为买家购买决定的主要因素，“美即适用效应”法则印证了信息美学的优点之一：人们往往认为美好的设计更适用，更容易建立用户和产品之间的信任关系。美学计算社区将艺术美学的理论创造性地应用于美学计算研究的工作中。计算机信息美学研究一直在进一步探索，如通过计算机算法教机器人去“学习”审美，并支持绘画机器人独立创作出令人惊艳的艺术作品。但是，美学计算算法的发展只是人们现在所知道的信息美学的起步阶段。信息美学的研究历史是独一无二的，从未有过如此严格的、坚实的，在纯粹的理性和数学的基础上建立的美学体系。信息美学设计增强了人们对各种计算产品的感知和态度，特别是在网络环境中，信息美学的发展已经突破时间和空间的限制，从实体向虚拟的空间发展，并结合大数据分析与人工智能算法，满足信息时代对设计美学的新需要。