在Barabási等人关于合作者网络的动态演化性质的研究工作[67]中，他们选择了数学和神经科学领域的研究者网络作为研究 对象。首先文章以年为时间单位讨论了顶点（即研究者）数的时间演化，总文章数的时间演化。然后讨论了度分布的时间演化稳定性以及平均度值随时间 的变化。接着统计了不同时间点的网络的平均最短距离和平均集聚程度，做了演化曲线。随后对网络最大集团的相对大小也做了随时演化行 为的分析。例如图 (4 - a)所示为每一年的新加入研究者随时间变化曲线，图 (4 - b)为每一年发表的文章数量随时间变 化曲线。
除了顶点数和联接数的时间演化性质以外，网络上特定动力学过程的演化性质也应该是复杂网络研究的重要组成部分。那些与网络本身的演化 密切相关的动力学过程，例如人与人之间接触网络上的传染病传播，人类社会关系网络中舆论的传播与信任的建立，其演化过程是在网络这样 一个舞台上发生的，同时也会在一定程度上改变网络。这种现象的时间演化性质的研究无论对与网络本身还是动力学模型的研究都是很有好处 的。目前这样的研究并不多见。从这个角度来看，SARS的传播是一次代价高昂却非常可贵的研究机会。此外，我们将在科学家网络中讨论的新 思想的传播，也属于这类研究，可以看作是科学家网络上新思想的随机行走或有偏随机行走。