一般に、空間的拡散による新たな情報の受容者数の変化は、グラフの横軸を時間、縦軸を受容者数の累積比率とするとき、ロジスティック曲線で近似して表現することができる。すなわち、空間的拡散の初期では受容者数の増加数は小さいものの、その後急増し、最終的には増加数が逓減していくようになる。
式()を変形することで、式()が得られる。
なお、ロジスティック曲線モデルを使用することで、空間的拡散の地域差の分析を進めることができる。
ヘーゲルストランドのモデル.
トルステン・ヘーゲルストランドによるモデルは、イノベーションの空間的拡散モデルであり、個人間での情報の伝播に着目している。このモデルではモンテカルロ法を用いたシミュレーションを行う。すなわち、乱数を用いて実験を多数回実施し、実験結果から一般的な結論を導いていく。このモデルにおいて、イノベーションの拡散は、既存の受容者から周辺の人へ拡散していくものの、伝播する方向に関してはランダムと仮定している。
このモデルは現実世界でも応用され、修正を加えたモデルは現実世界でも有効であることが検証されている。そのために行われた修正として、人口分布の不均等さの考慮、人や情報の移動を阻害する河川・湖沼などの影響（障壁効果）、イノベーションの受容までの個人差が挙げられる。
感染症研究への応用.
空間的拡散モデルは、感染症の拡大の研究でも利用できる。感染症の拡大は人間どうしの接触によるものであるため、感染症拡大を不歓迎のイノベーションと捉えることができる。このため、感染症の拡大予測を行ううえで空間的拡散モデルを利用することができ、感染症対策へ生かすことができる。
感染症の空間的拡散の研究を継続してきた研究者として、ピーター・ハゲットが挙げられる。ここで、感染症の空間的拡散は、近接効果や階層効果により議論されている。
ハゲットが整理した空間的拡散の発想などをもとに、中谷友樹は日本におけるインフルエンザの空間的拡散について、都道府県間の旅客流動量をもとに検討を行った。によれば、旅客流動量をもとにモデル化を行うことで現実の流行の状況変化の傾向を把握可能なことや、隣接地域間での近接的結合および東京との階層的結合の程度が流行の拡大に影響をおよぼしている可能性が指摘されている。
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