本研究使用随机网络作为网络结构推理测试的基准。 具体来说，我们为四个常用社交网络中心指数制定了期望值和置信区间的公式。 第一项研究从对程式化网络的分析开始，然后随着随机噪声水平的提高而受到干扰。 当索引达到完全随机网络的值时，索引将揭示可跨网络形式概括的系统关系。 然后，第二项研究针对每个中心性指标深入研究了网络中参与者的数量与网络密度之间的关系。 这样，可以轻松计算期望值，从而可以对网络结构进行卡方检验。 此外，开发了置信区间以帮助网络分析师理解数据中哪些模式只是随机的，而哪些在结构上明显不同。