人机交互中信息数量的多少可以用不确定性大小来衡量，即信息的丰富程度和包含的内容数量。当信息数量较大时，意味着提供的信息更加详尽和全面。然而，人机交互中信息质量的好坏不能单纯地通过数量来衡量，还需要考虑以下几个方面来评估：
准确性：信息提供的内容是否真实、准确，是否基于可信的来源。准确性较高的信息更有价值，可以帮助人们做出更好的决策。
完整性：信息是否完整、全面，是否提供了足够的背景和详细的细节。完整性较高的信息可以提供更全面的视角，帮助人们形成更准确的理解。
可靠性：信息来源是否可靠、权威，是否经过验证。可靠性较高的信息更受信任，能够提供更可靠的参考依据。
时效性：信息是否及时更新，是否反映了最新的情况。具有较高时效性的信息更具有参考价值，可以更好地满足人们的需求。
目标导向性：信息是否与用户的需求和目标相匹配。如果信息能够满足用户的需求，并且与其目标一致，那么其质量会更好。
在人机交互中，准确性、完整性、可靠性、时效性和目标导向性是评估交互质量的重要参数。下面是具体例子说明如何用这些参数构建公式计算交互质量的好坏，假设有一款电商网站，用户在该网站上浏览商品、下订单并进行支付：
准确性：指用户在操作过程中系统返回的信息是否准确。例如，当用户选择商品加入购物车并结算时，系统应该及时计算出正确的总金额、商品列表和配送地址等信息，确保用户购买的商品和金额正确无误。
完整性：指系统是否提供了足够的信息和功能，满足用户的需求。例如，用户在搜索商品时，系统应该返回与搜索关键词相关的所有商品，并提供筛选、排序等功能，确保用户能够方便地找到自己需要的商品。
可靠性：指系统在长时间运行和大量用户同时访问时是否能保持稳定。例如，当有大量用户同时下单时，系统应该能够及时处理订单并保证交易的顺利进行，避免系统崩溃或出现错误，从而提供可靠的服务。
时效性：指系统响应用户操作的速度是否快速。例如，在用户提交订单后，系统应该及时返回订单确认页面，确保用户能够及时得到反馈，减少等待时间，提高用户满意度。
目标导向性：指系统是否按照用户的目标和意图进行设计和交互。例如，当用户在网站首页上浏览商品时，系统应该根据用户的历史浏览和购买记录，推荐相关的商品，提高用户购买的可能性。
根据上述参数，计算交互质量的好坏，可以采用如下的公式：
交互质量 = 准确性权重 * 准确性得分 + 完整性权重 * 完整性得分 + 可靠性权重 * 可靠性得分 + 时效性权重 * 时效性得分 + 目标导向性权重 * 目标导向性得分
其中，权重是每个参数在整体交互质量中的重要程度，得分是对应参数的评估结果。通过设定不同的权重值，可以调整不同参数对交互质量的影响程度。例如，如果准确性对交互质量的重要性较高，可以设置较高的准确性权重；如果目标导向性对交互质量的影响较小，可以设置较低的目标导向性权重。通过这个公式，可以综合考虑各个参数的得分，从而计算出交互质量的综合评分。根据评分的高低，可以判断交互质量的好坏，并进行相应的改进或优化。
