こんにちは、樋口です。書き込みありがとうございます。
共起ネットワークは、「どんな言葉が多く出てきていて、どの言葉とどの言葉
が一緒に使われていたのか」を探るためのものです。一緒に使われている言葉
のグループから、データの中の話題というかテーマというかを読み取れること
もあります。
なお、データ中には多く出現していても、他の語と強い共起関係がなかった語
（他の語とよく一緒に使われているという関係が無かった語）は、ネットワー
クに出てきません。これが嫌な場合は、多次元尺度構成法を使うとよいでしょ
う。
多次元尺度構成法も、おおむね共起ネットワークと同じ目的で用いるものです。
共起ネットワークでは共起関係のあるなしを線のあるなしであらわしています
が、多次元尺度構成法では共起関係が強いほど位置が近くなります。
多次元尺度構成法の例：
http://khc.sourceforge.net/screen_r/mds_cls.png
なお、クラスター分析やサブグラフ検出によって自動的にグループ分けした結
果は、人間が結果を読み取るための補助的なものです。「こういう方法で機械
的に分ければ、こう分かれる」という程度です。「この分類には何か意味があ
るはず」と深読みせず、解釈の助けとしてお使い下さい。