これはおそらく高次数のノードがランダムウォーク中に頻繁にアクセスされるという事実によるものである。ネットワーク特性入門。円で示されたノードは刺激、項目またはシーケンス内の状態を表す。線で示されているエッジはあるノードから別のノードに遷移できる場合にノードのペアを接続している。ノード間のエッジの編成はネットワークのトポロジーまたは構造と呼ばれている。大域的組織を特徴づける統計情報を使用して説明することができる。ノードから出ているエッジの数である。含み、内部的に密な接続と外部的に疎な接続を持つノードのコミュニティが存在する。全体として、ネットワーク表現と関連する統計は研究中のシステム構造に対する重要な洞察を提供できる。大域的トポロジーが人間の学習と行動にどのように影響するかについて理解する著しい進歩を遂げた。利点があることが研究により実証されている。49)、すなはちノードが密に接続されたクラスタを形成する傾向と関連する動作および神経活動における著しい変化を発見した。これについては次のサブセクションで説明する。持つノードをよく予測することができた。総合すると、これらの結果は大規模なネットワーク構造と人間の認知の間の堅牢で一般的な関係を示している。因果関係を確立するためには上記の効果が実際にはローカルネットワーク構造の変動に左右されないことをも実装しなければならない。重み付けされていない無向ネットワークのランダムウォークの場合、遷移確率はノードの次数によって決定されることは前述の通り。このためすべての遷移確率が等しい確率となるためには一定の程度で変化するトポロジーを持つグラフに単純に焦点を当てることができる。つのネットワーク自体の間の挙動または認識の変動は、ネットワークの大域的トポロジーに起因する必要がある。クラスタ間の仙仁を検出することができ、これらのクラスタ間遷移がクラスタ内遷移と比較して神経活動の異なるパターンをもたらすことを示した。比べて、モジュラーグラフの反応時間は全体的な減少を示している。組み合わせて、局所的構造の違いを制御した後でも、人が大域的ネットワークトポロジーの変動に敏感であることを明確に示している。従って、人は個々の遷移確率を学習できるだけではなく、日々の経験の根底にある複雑な統計的依存関係を明らかに為ることもできる。人の行動はネットワークトポロジーに依存する。被験者に一連の刺激を提示して行動によって応答するように求める連続反応時間実験を考える。ランダムウォークによって決定される。対するキーボードを押す。