다만 이 문제의 답을 찾기 위해 도전해볼 필요가 있는 연구는 DoV와 DoD의 증감 패턴을 보다 상세하게 적용해보는 것이다. 본 연구에서는 연도별로 시기를 구분하여 텍스트 데이터를 분석하였는데, KEM에서는 DoV의 기하평균과 평균 단어 빈도를 갖고 맵을 구성하였으며, KIM에서는 DoD의 기하평균과 평균 문서 빈도로 맵을 만들었다. DoV와 DoD의 기하평균을 구하는 과정에서 분석 대상 기간 중 초기 시점과 가장 최근의 시점만이 실질적으로 고려되었다. 이에 중간 시점들의 변화 흐름이 제대로 반영되지 못하는 한계가 있다. 만약 이 중간 시점의 변화 흐름을 고려하고 시계열로 특정 신호에서 다른 종류의 신호로 전환되는 패턴을 발견한다면, 약 신호에서 강신호로 전환뿐만 아니라 전반적으로 키워드들이 사사분 면을 어떻게 거쳐 가는지에 대한 검증이 가능할 것이다. 만약 의미 있는 패턴을 발견한다면, 각 사분면에 위치한 신호들이 어떻게 발전할지에 대한 해답을 함께 낼 수 있을 것이다. 약 신호로 분류된 키워드 중 특정 부류는 1사분면의 강신호로 넘어가지 못하고 3사분면의 잠재 신호로 역행할 수도 있는 것이다. 이러한 패턴을 발견하는 일을 향후 후속 연구 주제로 삼을 가치가 있다.
이 문제의 해답을 위해 DoV, DoD의 증감패턴 연구가 필요하다. KEM, KIM은 각 기하평균과 평균 단어 빈도로 맵을 만들었다. 기하평균의 중간시점이 실질적으로 고려되지 못하는 한계를 극복하고 시계열로 특정 패턴을 발견하면 발전의 해답이 될 것이다.