기초과학 키워드 네트워크에 적용된 연결 간소화의 결과는 [그림 2-6]과 같이 나타낼 수 있다. 즉, 태그의 모든 동시출현을 반영하면 좌측의 네트워크와 같이 나타낼 수 있는데 연결이 복잡하게 얽혀 있어 이슈 구조를 식별하기 어렵다. 따라서 연결 간소화방법을 적용하여 드물게 등장하는 연결을 제거하고 우측의 트리 형태로 나타낼 수 있다. 그리고 추출한 트리의 연결 구조를 기초로 조밀하게 연결된 집단을 구분해 내기 위해 키워드를 그룹으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 네트워크 분석에서 널리 사용되고 있는 Girvan과 Newman의 커뮤니티 탐지 알고리즘을 적용한다. [그림 2-7]에 표시된 그림은 기초과학 키워드 트리에 커뮤니티 탐지 알고리즘을 적용한 결과로 동일한 그룹에 속한 키워드는 같은 색의 결점과 영역으로 나타난다. 탐지된 각 그룹에 명칭을 부여하는데, 이름은 그룹 내·외부에 연결을 모두 보유한 키워드로 정한다. 그 이유는 이들 키워드가 그룹 내부의 논의와 외부에서 진행된 이슈를 연결하므로 구조적으로 중요한 위치에 있기 때문이다. 가령, 시장(market) 그룹 내부에서 진행된 이슈는 시장과 기술(technology) 사이의 연결을 통해 그룹 외부에서 진행된 이슈에 도달할 수 있다. 시장이라는 키워드가 없다면 외부에서 진행되는 이슈로 도달이 불가능할 것이다.
기초과학 키워드 네트워크 연결 간소화는 복잡하게 얽혀 있어 구조를 알기 어렵다. 따라서 커뮤니티 탐지 알고리즘을 적용하여 그룹에 명칭을 부여하고, 내부와 외부에 키워드로 연결을 정한다. 