중심부-주변부 구조와 마찬가지로 커뮤니티 구조를 추출해내는 방식은 다양하다. 그 중 최근 들어 널리 사용되는 기법 중의 하나가 모듈레리티(modularity)를 이용하는 것이다. Newman(2006)에 의하면 커뮤니티를 제대로 구분하는데 있어 중요한 기준은 단지 커뮤니티들 사이에서 연결의 수가 적어야 한다는 점만은 아니다. 보다 중요한 기준은 무작위에 의해 기대되는 연결의 수보다 실제 데이터에서 커뮤니티 간의 연결 수가 적어야 한 다는 점이다. 모듈레리티를 보다 개념적으로 정리해보면 “집단 내에서 실제로 나타난 연결의 수와 연결이 무작위로 분포해 있을 때 기대되는 집단 내 연결 수의 차”를 말한다(Newman, 2006: 8578). 모듈레리티는 -0.5에서 +1의 범위를 가지며, 커뮤니티 구조를 구분해 놓고 모듈레리티를 적용했을 때 양(+)의 값을 갖는다는 것은 커뮤니티 내부의 연결이 우연에 의해 기대되는 것보다 크다는 점을 나타낸다(Newman, 2006). 이 방법은 커뮤니티의 수나 커뮤니티에 속하는 구성원의 수에 관계없이 모듈레리티 값에 의해 최적화 된 커뮤니티를 구분해 주는 편리함을 지니고 있다. 본 연구에서는 비록 원자료를 이원화 (dichotomize)하고 또한 대칭화(symmetrize)시켜 방향성이 없는 자료로 변형해야 하지 만, 단지 중심과 주변의 이분법적 구조가 아닌, 집단들의 다양한 커뮤니티 구조를 밝혀보기 위해 모듈레리티를 사용할 것이다.
모듈레리티는 집단 내에서 실제로 나타난 연결의 수와 연결이 무작위로 분포해 있을 때 기대되는 집단 내 연결 수의 차이다. 이 값이 양의 값을 나타내면 커뮤니티 내부에 연결이 우연에 의한 연결의 기댓값보다 크다는 것이다. 이 방법은 커뮤니티나 커뮤니티 구성원 수에 상관없이 최적화된 커뮤니티를 구분해 준다. 이 연구에서는 다양한 커뮤니티 구조를 살펴보려 모듈레리티를 사용한다.