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. 
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.