ネットワークを理解すれば，自明とは言えない別の革新的な戦略にも到達できる。ある集団における伝染病の拡大を防ぐため，やみくもに予防接種を実施すれば，ふつうはメンバーの８０〜１００％を対象とする必要がある。はしかの蔓延を防ぐには，全体の９５％に予防接種をしなければならない。より効率的な方法は，ネットワークのハブ，つまりネットワークの中心にいる人や，交際相手の最も多い人をターゲットにすることだ。とはいえ，最善の予防接種法を見つけ出そうというときに，ネットワーク上の人びとの絆を事前に見きわめるのは難しい。だが，それに代わる画期的な方法がある。誰かを適当に選び，その一の知り合いに予防接種をするのだ。この戦略を使えば，ネットワーク全体の構造がわからなくても，ネットワークの特性を利用できるのである。適当に選ばれて知り合いを挙げた場合とくらべると，知り合いに挙げられた人のほうが多くのつながりをもち，ネットワークの中心に近いところにいる。多くのつながりを持つ人は，つながりの少ない人よりも，知り合いに挙げられる可能性が高いからだ。
実際，この方法で選んだ約３０％の人に予防接種をすれば，適当に選んだ９９％の人に予防接種をする場合と同じレベルの予防効果があるのだ！同じようなアイデアは，逆の問題にも応用できる。つまり，新しい行動や新しい病原菌（あるいは生物テロ攻撃）を監視する最善の方法は何かという問題だ。人びとをやみくもに観察するのがいいだろうか，それともネットワーク上の位置に応じてターゲットを選ぶのがいいだろうか。ネットワーク・サイエンスが与えてくれる情報をもとに監視対象を選択すれば，７００倍も効率がいい場合がある。
ニコラス・A・クリスタキス，ジェイムズ・H・ファウラー 鬼澤忍（訳） (2010). つながり：社会的ネットワークの驚くべき力 講談社 pp.167-168
（Christakis, N. A. & Fowler, J. H. (2009). Connected: The Surprising Power of Our Social Networks and How They Shape Our Lives. New York: Little, Brown and Company.）
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