Ähnlich wie bei der klassischen Regression ermittelt die Netzwerkregression den Zusammenhang und dessen Stärke zwischen einer abhängigen und einer oder mehrerer unabhängiger Variablen (Casiraghi, 2017). Allerdings sind nun die abhängige und die unabhängigen Variablen keine einfachen Zahlen mehr (z.B. Briefanzahl, geografische Distanz in km), sondern Netzwerktopologien. Ausgangspunkt für die Netzwerkregression ist ein mehrlagiges Netzwerk, dessen unterste Lage ein Interaktionsnetzwerk darstellt (abhängige Variable) und jede weitere Lage jeweils ein soziales Beziehungsnetzwerk darstellt (unabhängige Variablen) (siehe Abbildung 4).