ネットワーク理論
中心性の指数は、ネットワークモデルにおいて最も重要なノードを特定するために使われる。中心性の指数で割り出される「重要度」とはネットワークによって意味が異なる。 例えば、中間中心性では、他の多くのノード間にブリッジを形成するノードを非常に重要とみなす。また、固有値の中心性は、他の多くの重要なノードがそれにリンクしている場合に重要とみなされる。 このように重要度の定義は数多くの文献で言及されている。中心性指数は、最も重要なノードを識別するためにのみ適用が可能であり、他のノード部分では無意味な場合がほとんどである。例えば、2つの別々のコミュニティがあり、互いとのリンクはそれぞれの最も若いメンバー同士にしかないとする。すると、 1つのコミュニティからもう1つのコミュニティへの移行するには必ずこのリンクを経由しなければならないので、2人の若いメンバーは高い中間中心性を持つことになる。 しかし、彼らは若いため、おそらくコミュニティ内の重要ノードとはリンクが少なく、固有値の中心性は非常に低い。スタティックネットワークの文脈における中心性の概念は、経験的および理論的研究に基づいて、時間的ネットワークの文脈におけるダイナミック中心性に拡張されている。
ネットワーク確率論に対する別のアプローチは確率マトリックスである。確率マトリックスは、ネットワークのサンプルに見られるエッジの過去の有無に基づいて、ネットワーク全体に発生するエッジの確率をモデルにする。
1998年にデイビッド・クラックハート(英語版)とキャサリン・カーリー(英語版)は、PCANSモデルを用いたメタネットワークの概念を発表し、すべての組織は3つのドメイン:個人・タスク・リソースから構成されるとした。該当の論文によると、ネットワークは複数のドメインにまたがって発生し、相互に関連する。この分野は、ダイナミックネットワーク解析と呼ばれる分野に発展した。
最近の動向としては、ネットワーク理論を使って位相幾何学を数学的に表す取り組みが注目を浴びている。ダンカン・ワッツは、数学的表現を持つネットワーク上で実験データを使ってスモールワールド現象を発表した。バラバーシ・アルベルト・ラースローとレカ・アルベルト(英語版)は、スケールフリーのネットワークを実現させた。これは多数の接続を持つハブ頂点を含む広義のネットワークトポロジーであり、他のすべてのノードと接続の数の比率が一定に保たれるように成長する。インターネットなどの多くのネットワークはこの側面を維持しているように見えるが、他のネットワークではこの比率はノードの長いテール分布に近似する。