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意味理解は、他の分野では何世紀にもわたって別の名称で研究されてきたが、情報科学とコンピュータ科学においては、「意味理解」という用語は主に、関連性はあるものの異なる2つのトピックを指してきた。意味理解は、1980年代にブレンダ・ダービンによって方法論として導入され、1993年にはPARCの研究者であるダニエル・M・ラッセル、マーク・ステフィク、ピーター・ピロリ、スチュアート・カードによって人間とコンピュータのインタラクションに導入された。
情報科学においては、この用語はしばしば「意味づけ」と表記される。いずれの場合も、この概念は哲学、社会学、認知科学（特に社会心理学）から得られた知見を統合するために用いられてきた。そのため、意味づけ研究はしばしば学際的な研究プログラムとして提示される。
与えられたデータ群に対して、意味づけとは、意思決定や問題解決といった特定のタスクに関する質問に答えるために、表現を開発し、その表現にデータを符号化するプロセスとして説明できる（Russell et al., 1993）。Gary A. Kleinと同僚（Klein et al. 2006b）は、意味づけを、個人または組織が現在の出来事の理解が不十分であることを認識したときに開始される一連のプロセスとして概念化している。
意味づけは、データをフレーム（メンタルモデル）に当てはめ、データの周りにフレームを当てはめるという、能動的な双方向プロセスです。データもフレームも先ではありません。データがフレームを喚起し、フレームがデータを選択して関連付けます。適切な適合がない場合は、データを再検討するか、既存のフレームを修正することができます。この説明は、認識メタ認知モデル（Cohen et al., 1996）に似ています。このモデルは、認識されていない状況を説明するために、状況認識において作業モデル（または「物語」）を構築、検証、修正するために個人が使用するメタ認知プロセスを説明しています。このような概念は、ジャン・ピアジェの認知発達理論（例：Piaget, 1972 , 1977）における同化と調節のプロセスにも通じるものです。
ブレンダ・ダービン（Dervin, 1983 , 1992 , 1996）は、個人の意味づけについて研究し、観察されたデータの意味づけを試みる際に個人が経験する「認知ギャップ」に関する理論を構築しました。この応用心理学研究の多くはシステム工学と人間工学の文脈に基づいているため、概念とパフォーマンスが測定可能であり、理論が検証可能である必要性に応えることを目的としています。したがって、意味づけと状況認識は、研究者が人々と情報技術の相互作用を調査し、改善することを可能にする作業概念として見なされています。この視点では、人間は認識された状況だけでなく、予期せぬ状況や未知の状況にも適応し、対応する際に重要な役割を果たしていることが強調されています。ダービンの研究は、実質的な理論化の方法や研究の実施方法など、方法論に関する哲学的指針の開発に大きく焦点を当てています（Naumer, C. et al., 2008）。
1993年に人間とコンピュータのインタラクション（HCI）分野における意味理解に関する画期的な論文（Russell et al., 1993）が発表されて以来、意味理解のためのインタラクティブなシステムの設計方法の理解をめぐって活発な活動が行われ、著名なHCI会議で意味理解に関するワークショップが開催されました（例：Russell et al., 2009）。