Das Modell in Abbildung 2 wurde mit einem Simmelian-Backbone-Algorithmus gefiltert, welcher nur die Kanten behält, die Teil von einer besonders hohen Anzahl an Dreiecken sind. Mit Hilfe dieser Darstellung sieht man, dass einige Cluster eine höhere thematische Kohärenz haben: Diskussionen der Nutzer:innen von dem grünen Cluster 2 beinhalten viele deutsche Wörter, das daneben liegende Cluster 8 (rosa) zeigt einige Verweise auf die Pazifische Front. In der Mitte sieht man eine dichte Untergruppe von Diskussionen über Kriegsverbrechen (Cluster 3, lila). Darüber befinden sich viele Topics, die Wörter beinhalten, die ich „Militärsprech“ bezeichnet habe: man merkt, dass die Diskussionen Kriegsepisoden referenzieren, aber es gibt keine konkreten Verweise zu Orten oder Schlachten. Cluster 4 ist eine Ausnahme: neben Militärsprech schließt es geografische Referenzen zu Finland mit ein. In der rechten unteren Ecke befinden sich Topics, die die materielle Ausstattung der Armeen thematisieren: große und kleine Artillerie, Waffen und Bunkerbauten (Cluster 6 und 5).