네트워크는 연결이 밀집된 구역과 희박한 구역으로 분할될 수 있다. 즉, 네트워크에서 연결이 조밀하게 형성된 키워드 집단은 밀접하게 논의되는 그룹으로 볼 수 있을 것이며, 희박한 연결로 맺어진 키워드는 다양한 주제와 관련을 맺고 있지 않더라도 서로 다른 논의그룹을 상호 연계하는 가교로서의 역할을 수행한다 할 수 있겠다. 따라서 밀접하게 논의되는 키워드 그룹을 식별해낸다면 네트워크에서 주요하게 거론되는 주제를 분류해 낼 수 있을 것이다. 다행히도 네트워크 분석에는 연결이 밀집된 그룹을 탐지하는 여러 알고리즘이 이미 소개된 바 있고, 본 분석에서는 그 중 널리 알려진 Girvan과 Newman의 방식(Girvan and Newman, 2002)을 적용하여 연결이 조밀한 키워드 집단을 식별한다. 이 알고리즘은 식별하려는 그룹의 수를 사전에 미리 정해두지 않아도 네트워크 구조 그 자체를 활용하여밀접하게 논의되는 그룹을 찾아낸다. 따라서 본 분석에서 시간의 흐름에 따라 키워드 네트워크의 그룹 수에 등락이 있는 이유는 구조적으로 밀집한 영역이 바뀌고 있기 때문이지 필자가 사전에 설정한 그룹 수에 변화가 있기 때문은 아니다.
네트워크는 연결이 밀집된 키워드 집단과과 희박한 연결로 맺어진 구역으로 분할되는데 키워드 그룹을 식별해낸다면 거론되는 주제를 분류해 낼 수 있을 것이고 본 분석에서는 Girvan과 Newman의 방식을 적용하여 키워드 집단을 식별하는데 식네트워크 구조 자체를 활용하여 그룹을 찾아낸다. 