《表4 中科院研究单位学科间用户关注主题总量及均值》

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《科研机构用户利用学术社交网络的学科差异研究》

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RG提供的Topic标签【30】和Academia提供的Interest标签【31】均反映的是用户关注的内容或研究兴趣，其不仅是平台内容资源的归纳与分类的方式之一，也是一种有效的信息筛选方式，在此均作为用户主题关注内容的分析指标【3】。由表4可知，各类学科中RG主题关注总量及去重关注总量均高于Academia，故RG中拥有更多细分话题，交流涉及范围广泛。但从均值上看，除生命科学、医学科学以外，数理科学、化学科学等学科的Academia人均主题关注量都高于RG，这些学科的Academia用户可能倾向于对兴趣主题保持跟踪。在RG中，各学科人均主题关注量基本保持在3左右且相差不大，其中人均主题关注量最大的学科为医学科学（人均关注量=4.69），其次为交叉科学（人均关注量=4.14），可能的原因是此两类学科主题专业化强或须作为跨学科方向保持关注；而最小的为管理科学（人均关注量=2.21），可能由于用户参与数量少，或者主题研究的持续深入需求相对较弱。在Academia中各学科人均主题关注量相差较大，最小的为生命科学（人均关注量=1.63），最大的为管理科学（人均关注量=8.33）。此外，地球科学、交叉科学在RG与Academia中的人均关注量都高于中科院整体平均水平，表现出这两类学科用户在不同学术社交网络中更倾向于关注主题以跟踪学术资源。