‘연결중심성’은 특정 노드가 다른 노드와 직접적으로 연결된 정도를 측정하는데, 이를 통해 연결망에서 중심이 되는 노드를 파악할 수 있다. 연결중심성이 높은 단어는 전체 네트워크에서 다른 키워드가 등장할 때 가장 많이 등장하는 단어로 의제에 대한 논리를 구축할 때 가장 주도적인 역할을 하는 단어라고 할 수 있다. 그러나 연결중심성은 단순한 연결 빈도수만 알려주므로 ‘근접 중심성’ 연구를 병행한다. 근접중심성은 노드와 노드 간의 직접적 연결뿐 아니라 간접적 연결까지 모두 계산, 하나의 노드와 모든 노드 간의 거리를 계산한다. 즉, 근접중심성이 높은 단어는 의제 설정의 숨은 실력자라고 할 수 있다. ‘아이겐벡터 중심성’은 네트워크의 각 노드에서의 영향력을 측 정하는 것으로, 연결중심성을 통한 영향력과 노드와 연결된 다른 노드의 영향력을 합해 계산한 것 이다. 즉, 특정 노드가 네트워크의 중심에 있거나 중심에 있는 노드와 많이 연결되어 있을수록 전 체 연결망에서 큰 영향력을 미친다. 마지막으로 ‘매개중심성’은 노드와 노드 사이에서 중개 역할을 하는 노드를 파악하는 것으로, 매개 중심성이 높으면 의미연결망 내에 의미의 흐름에 영향을 줄 가능성이 높아진다. 또한 의미연결망 분석에서는 각 단어 간 상호 유사성을 지닌 단어들을 군집화 하는 ‘군집 분석’을 실시할 수 있다. 이를 통해 각 키워드가 상호 어떠한 위계질서를 가지면서 이슈를 형성하는지 분석할 수 있다.
연결중심성은 노드끼리 직접 연결된 정도를 측정하는것이다. 근접중심성은 직접 연결 뿐 아니라 간접 연결까지 모두 계산하여 의제 설정의 숨은 실력자이다. 아이겐벡터 중심성은 네트워크의 각 노드에서 영향력을 측정하는것이다. 매개중심성은 중개 역할을 하는 노드를 파악하는것으로 의미의 흐름에 영향을 줄 가능성이 높아진다. 군집 분석을 통해 키워드가 어떤 상호 작용을 하는지 파악한다.