Grafowe sieci neuronowe (GNN) są wręcz stworzone do wykonywania predykcji w sieciach złożonych (np. przewidywania możliwych połączeń w sieci cytowań). W takich układach często potrzebujemy wytłumaczenia, jak parametry węzłów wpływają na predykcję - możemy to wykonać np. za pomocą metody Accumulated Local Effects (ALE). Jednak ze względu na skomplikowaną strukturę GNN, metoda ALE jest dość czasochłonna - razem z Pauliną Kaczyńską i Dominkiem Ślęzakiem zaproponowaliśmy przybliżony sposób jej wyznaczania oraz przetestowaliśmy dla dwóch rzeczywistych zbiorów danych.