在動態參數 ω 的情況下，分析網絡結構的演化可以通過觀察 ω 對網絡的影響來進行。首先，ω 的變化會影響節點的「受歡迎程度」(popularity)，這是由公式 ℓi(t) = r + ωkOUTi(t) 定義的。當 ω 隨時間變化時，節點的連接方式和網絡的整體結構也會隨之改變。具體而言，當 ω 由負值變為零時，網絡會從一個擴展的格子結構轉變為隨機圖，這一過程可以通過計算不同 ω 值下的度分佈和聚類係數來量化。
此外，透過數值模擬和解析方法，可以研究在不同 ω 值下網絡的聚類特性和平均路徑長度的變化。這些指標能夠幫助我們理解網絡在小世界特性方面的表現，特別是在 ω 接近 -1 的情況下，聚類係數會隨著時間的推移而減小，顯示出網絡缺乏小世界特性。因此，動態參數 ω 的分析不僅能揭示網絡結構的演化過程，還能幫助我們理解其在不同情境下的行為。