該模型的理論框架確實可以擴展到其他複雜系統，如生物網絡和社會網絡，具體原因如下：
普遍性原則：隨機矩陣理論和統計場理論在許多複雜系統中都顯示出相似的行為模式，這使得這些理論可以應用於不同領域的數據分析。例如，在生物網絡中，基因表達數據的相關性可以通過類似的方法進行分析，以識別關鍵的基因互作。
信號檢測：在社會網絡中，個體之間的互動和影響可以被視為一種信號，該模型可以用來分析社會行為的模式，識別影響力較大的個體或群體，並理解社會動態的演變。
動態行為建模：該模型的非平衡動力學特性使其能夠捕捉到系統隨時間演變的行為，這在生物系統（如生物體內的代謝過程）和社會系統（如社會運動的發展）中都是至關重要的。
多維數據整合：該框架可以整合來自不同來源的數據，無論是生物學、社會學還是經濟學，這使得研究者能夠從多個角度分析複雜系統的行為，從而獲得更全面的見解。