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Lo studio della dinamica dei processi relazionali ha fin qui seguito due direttrici principali: l'approccio log-lineare e quello markoviano. Quest'ultimo, spesso preferito al primo, consente di stimare la futura evoluzione del network partendo dalle informazioni disponibili al tempo presente, nell'ipotesi che esso contenga tutte quelle rilevanti circa il passato. Parallelamente ai modelli di Network Dynamics (MND) sono stati sviluppati modelli di analisi longitudinale - finora mai impiegati per lo studio dei processi relazionali - che stimano l'evoluzione di un fenomeno in funzione sia variabili di cui si dispone al tempo presente, sia della sua storia precedente. In questo studio queste due tradizioni metodologiche sono state integrate, secondo un approccio proposto da Kaplan e Meier, con l'obiettivo di stimare in una ricerca campionaria le probabilità di attivazione, interruzione e ri-attivazione dei legami tra due attori, in funzione sia delle variabili personali e di network rilevate al tempo corrente di osservazione (come viene proposto nei tradizionali MND), sia della precedente storia del fenomeno relazionale. L'efficacia dell'approccio Kaplan-Meier è stata testata in un'indagine empirica che ha esaminato due tipi di legame, quello con il "migliore amico" e quello di "amicizia semplice"; ma la metodica proposta può applicarsi a qualsiasi tipo di legame. Ne è emerso che la dinamica evolutiva dei legami è governata da meccanismi molto diversi, apprezzabilmente influenzati dalla precedente storia del legame, ma anche da alcune caratteristiche personali degli attori sociali.