동시에 등장하는 모든 키워드 조합을 반영한 네트워크로는 논의의 골자를 파악하기 어렵다. 연결이 복잡하게 얽혀 있기 때문이다. 따라서 연결 가중치를 기초로 가장 빈번하게 등장하는 키워드 조합을 선별하여 네트워크의 연결을 간소화할 수 있다. 네트워크 분석에서는 주로 트리(tree)를 추출함으로써 네트워크의 근간(backbone)을 밝혀낸다. 트리란 네트워크의 하위 집합으로 모든 결점을 연결하되 연결에 순환이 없는 구조를 일컫는다. 특히 전체 네트워크 수준에서 연결 가중치의 합이 최대가 되는 하위 네트워크를 최대 신장 트리(MST: Maxmim Spanning Tree)라고 칭한다. 앞서 설명한 키워드 네트워크에서 MST를 추출한다면, 이는 높은 연관성을 지닌 단어만을 연결한 하위 네트워크일 것이다. 본 분석에서는 트리 구조를 추출하는 다양한 알고리즘 중 가장 널리 알려진 Prim 알고리 (Prim,1957)을 적용한다. 초반부에 수집한 키워드에서 생성된 네트워크는 [그림 6]의 좌측과 같이 나타낼 수 있는데, 키워드 간에 연결이 너무 복잡하게 얽혀 있어 구조 파악에 어려움이 있다. 따라서 [그림 6]의 좌측 네트워크에 연결 간소화를 위해 MST를 추출하였고, 그 결과는 [그림 6]의 우측과 같이 나타낼 수 있다. 즉, 간소화 결과는 키워드 네트워크의 뼈대(skeleton)로서 논의의 주요 맥락을 의미하게 된다. [그림 6]에 있는 두 네트워크 모두 동일한 276개 키워드로 구성되었지만, 좌측과 같이 동시에 등장한 연결을 모두 포함한 네트워크는 2,771개의 연결로 구성되었고, 간소화 이후에는 등장 빈도가 높은 275개의 연결만으로 표현된다.
연결 가중치를 활용해 빈도 높은 키워드 조합을 반영하는 것이 구조 파악에 도움이 된다. 네트워크의 근간을 밝히는 데에는 주로 트리를 사용하는데, 그 중 최대 신장 트리(MST)를 추출하면 연관성이 높은 단어들이 연결된 하위 네트워크를 볼 수 있다. 본 분석에서는 Prim 알고리를 적용하여 네크워크에서 MST를 추출하였다. MST 추출로 간소화된 네트워크는 뼈대, 즉 논의의 주요 맥락이라고 할 수 있다.