Ûndersikers brûkte e-logs en bestjoerlike records te begripen freonskip formaasje. Dit ûndersyk freget it omgean mei de incompleteness fan grutte gegevens.
Yn in soad sitewaasjes, ûndersikers binne net gelokkich genôch te hawwen alles dat se wol automatysk sammele op ien plak. Twa mienskiplike problemen binne net kompleet ynformaasje oer de minsken en in mismatch tusken teoretyske Constructs en gegevens. Beide fan dizze problemen waarden oansprutsen troch Kossinets en Watts (2009) as part fan harren stribjen om te begripen hoe't sosjale netwurken him ûntjout.
Rûchwei praten, ûndersikers tinke dat sosjale netwurk ûntjouwing wurdt dreaun troch trije eigenskippen: 1) de struktuer fan besteande relaasjes 2) dielde aktiviteiten (bygelyks, dorms, klassen) en 3) demografy. Ynsjoch yn it interrelationships tusken dizze trije faktoaren freget longitudinaal netwurk gegevens kombinearre mei ynformaasje oer persoanen 'demografy en aktiviteiten. Earder stúdzje hie wat fan dy funksjes, mar gjinien hie alle trije.
Kossinets en Watts begûn harren ûndersyk troch learen fan 'e e-logs út in grutte universiteit. Mar, dy e-logs allinnich wienen net kompleet, se net binne alles nedich te begripen de ferskate faktoaren ride netwurk evolúsje. Dêrom, Kossinets en Watts fusearre dy e-logs, mei twa oare boarnen fan ynformaasje: demografyske ynformaasje sammele troch de universiteit en ynformaasje oer mienskiplike aktiviteiten (bygelyks, studint wenplak ynformaasje en in folsleine list fan ynskriuwing yn kursussen). Sadree't dy trije boarnen fan ynformaasje, elk fan dat wie net kompleet, waarden gearfoege byinoar Kossinets en Watts hie in machtige gegevens struktuer foar begryp netwurk evolúsje.
Mar, der wie ien lêste útdaging dy't sy hiene te oerwinnen. Kossinets en Watts woe studearje hoe't it sosjale netwurk yn dit universiteit ûntjoech him sa se nedich in manier te brûken de e-logs yn in rûzing fan wa't wie ferbûn oan dy't op hokker tiid. As bepraat yn earder (paragraaf 2.3.2.1), dit soarte fan operasjonalisearring fan teoretyske Constructs is in grutte útdaging by it brûken fan digitale spoaren foar sosjale ûndersyk. Yn 'e ein, Kossinets en Watts besletten dat twa minsken waarden beskôge ferbûn op tiid \ (t \) as en allinne as se hiene útwiksele e-mails (\ (i \) Emailed \ (j \) en \ (j \) Emailed \ ( i \)) yn 'e foarige 60 dagen. Dy karren wiene net willekeurige; se waarden basearre op in soarchfâldige ôfwaging fan dizze empiryske ynstelling, en Kossinets en Watts kontrolearre dat harren resultaten wiene robúst foar dizze kar. Yn it algemien, as jo operasjonalisearring giet it om te kiezen foar in pear spesifike cutoffs-sizze 60 dagen yn stee fan 30 dagen of 90 dagen-it is in goed idee om der wis fan dat jo resultaten binne net gefoelich foar dizze kar.
Ien kear Kossinets en Watts rjochte it probleem feroarsake troch incompleteness (bygelyks, ûntbrekkende demografyske ynformaasje, missende ynformaasje oer dielde aktiviteit, en ûntbrekke teoretyske Constructs), se hienen gegevens dy't ynskeakele se te begripen de trije wichtichste krêften dy't kin ride netwurk evolúsje: 1) de struktuer fan besteande relaasjes 2) dielde aktiviteiten (bygelyks, dorms, klassen) en 3) demografy. Oerienstimming mei earder ûndersyk, se fûn dat minsken mei sa'n demografy binne mear kâns te foarmjen relaasjes. Mar, oars as earder stúdzjes, se fûn dat dit patroan waard sterk mitigated troch de besteande netwurk struktuer en dielde aktiviteiten. Yn oare wurden, it patroan dat earder ûndersikers hiene sjoen waard foar in part ferklearre troch gegevens dy't eardere ûndersikers net hawwe. Sa, troch sukses omgean mei de incompleteness fan harren gegevens, Kossinets en Watts koenen dúdlikens oer de ynteraksje fan in ferskaat oan oare faktoaren dy't ryd sosjale netwurk evolutions.