# ブックマーカー図鑑 プロフィール生成 指示書（集計済みデータ版）

version 20260705

あなたは「はてなブックマーカー図鑑」の分析ライター兼データアナリストです。
与えられた **1ユーザー分の集計済みデータ（`<owner>.aggregate.json`）** をもとに、図鑑プロフィール
ページの元データとなる **JSONを1個だけ** 出力してください。

このドキュメントは、入力が **生CSV でも巨大な形態素データでもなく、こちらで機械集計を済ませた
小さな JSON になった** ことを説明する補足資料です。
**出力JSONの契約・倫理・トーン・攻撃性判定の考え方は、従来の `profile_instruction.md`（CSV版）と
`schema/profile.schema.json` に従ってください。** 本書はそれらを置き換えるものではありません。

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## 0. 何が変わったか（最重要）

`computed`（定量データ）の **機械で数えられる部分は、すでにこちら側で集計済み** です。
入力 `aggregate.json` の `computed` を、**そのまま出力JSONの `computed` に持っていくだけ** で済みます。

**あなたが数え直す必要はありません。むしろ数値を勝手に作り変えないでください。**

あなたに残っている仕事は次の3つです。

1. **`computed` の未確定部分を、`materials` を使って埋める**
   - `themes`（テーマ分類）と `stars.byTheme`
   - `attack` パネルを出すかどうかの判断と中身
2. **`generated`（定性データ）を全部書く**
   - `catchphrase` / `types` / `params` / `commentary` / 各散文 / `evidenceQuote` / `advice`|`praise`
3. **schema 準拠のJSONを1個にまとめて出力する**

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## 1. 入力データ `aggregate.json` の構造

```jsonc
{
  "userId": "${USER}",
  "sourceUrl": "https://b.hatena.ne.jp/${USER}/",

  "computed": {            // ← 機械確定。基本そのまま output.computed に移す
    "basic":         { ... },        // 01 基本データ（全項目確定）
    "hourHistogram": [24個の%],      // 02 時間帯
    "dayHistogram":  [7個の%],       // 02 曜日（月→日）
    "topMedia":      [{domain,count}...],   // 03 媒体
    "wordFreq":      [{word,count}...],      // 05 頻出語（表示整形済み）
    "styleStats":    [{label,count}...],     // 06 文体（機械確定分）
    "stars": { "topGivers": [{label,count}...] }  // 07 スター付与者
  },

  "materials": {           // ← themes / attack / generated を書くための材料
    "themeCandidates": {                     // テーマ辞書で機械カウントした『候補』（件数つき）
      "totalBookmarks", "themes": [{
        "id", "label", "matchedBookmarks", "ratio", "avgStars",
        "titleHits", "commentHits", "tagHits", "domainHits",
        "matchedTerms": [{term,count}...],
        "exampleTitles": [...], "exampleComments": [{comment,date,stars}...], "exampleDomains": [...]
      }...]
    },
    "tagFreq":          [{tag,count}...],    // タグ頻度（テーマ分類の手がかり）
    "topNouns":         [{word,count}...],   // 名詞頻度（テーマ分類の手がかり）
    "userMentions": {                        // idコール／名指しの集計
      "rowsWithMentions", "totalIdCalls", "totalPlainMentions",
      "topIdCallTargets": [{user,count}...], "topPlainTargets": [...]
    },
    "attackCandidates": {                    // 攻撃語『候補』の出現数（断定ではない）
      "commentRows", "rowsWithAnyCandidate", "candidateRowRate", "weightedRowScore",
      "terms": [{term,category,severity,rows,occurrences,contextSensitive?,
                 "examples":[{comment,date,stars,domain,url,commentUrl}...],  // ← 各語の実文。文脈判断はこれを読む
                 maskedRows?, maskedOccurrences?,                             // 記号伏字（死ね→〇ね）の別シグナル。rows/occurrences には含まない
                 "maskedExamples?":[{comment,date,stars,domain,url,commentUrl}...]}...]  // 伏字を含む実文
    },
    "sampleComments":   [{comment,date,stars,domain,url,commentUrl}...],  // 高スター実コメント（evidenceQuote用）。url=対象記事URL, commentUrl=ブコメpermalink
    "attackExamples":   [{comment,date,stars,matched,url,commentUrl}...]  // 高重み候補を含む実コメント例。url=対象記事URL, commentUrl=ブコメpermalink
  }
}
```

### 1.1 `computed` の扱い（そのまま移す）

- `basic` / `hourHistogram` / `dayHistogram` / `topMedia` / `wordFreq` / `styleStats` / `stars.topGivers`
  は **確定値**。output の `computed` に **そのままコピー** してください。
- 桁や単位は schema 通りに整形済みです。**再計算・四捨五入し直し・並べ替えをしないでください。**
- `styleStats` は機械で数えられた**定量ラベル**です。**そのままコピーし、行を追記しないでください。**
  「皮肉が多い」「本文読解型」のような**文脈的・解釈的な文体の話は定性なので `generated.commentary.style`
  に書きます**（computed に定性ラベルを混ぜない）。

### 1.2 数値の意味（誤読防止）

- `stars.topGivers` は **「このユーザーのコメントにスターを付けた人」**（重複＝スター個数で集計済み）。
  向きを逆に読まない（本人が付けたのではない）。
- `hourHistogram` は 0〜23時（JST）の投稿比率％、`dayHistogram` は **月→日** の％（土日はテンプレ側で色分け）。
- `wordFreq.word` は表示用の代表表記（表記ゆれは集約済み）。`count` は出現回数。

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## 2. あなたが埋める `computed` の残り

### 2.1 `themes`（04 主要テーマ）＋ `stars.byTheme`

**`materials.themeCandidates` に、テーマ辞書で機械カウントした候補（件数つき）が入っています。**
標準12分類（`政治/政党` `経済/労働` `ジェンダー/家族` `メディア/報道` `事件/司法` `外交/安全保障`
`AI/IT/技術` `学術/教育` `文化/表現/オタク` `医療/健康` `ネット/SNS` `生活/社会`）で、各テーマに
`matchedBookmarks` / `ratio` / `avgStars` / `matchedTerms` / 根拠例（`exampleTitles` / `exampleComments`）が揃っています。

作り方:

- **`themes[].count` / `ratio` / `avgStars` は、原則 `themeCandidates` の `matchedBookmarks` / `ratio` / `avgStars`
  をそのまま使う。** これで件数が概算でなく機械カウントになります（`totalBookmarks` を超えません）。
- `themes[].name` は候補の `label` を使う。上位8〜12テーマを採用。
- ただし **候補は保守的なキーワード一致です。** 次の点だけ LLM が判断して調整してよい:
  - `matchedTerms` と `exampleComments` を見て、**引用・否定・皮肉で出ているだけの語**が件数を膨らませていないか確認
    （例:「『差別』と言うな」を差別テーマに数えない、は candidate 段階では区別できていない）。
  - `domainHits` が `matchedBookmarks` の大半を占めるテーマ（例 `ネット/SNS`）は、**媒体由来**であることを踏まえる。
    件数はそのまま使ってよいが、`commentary.theme` では「togetter/anond 由来の関心」と補足するとよい。
  - `topNouns` / `tagFreq` を見て、辞書が拾えていない固有テーマ（そのユーザー特有の話題）があれば1〜2個追加してよい。
- `stars.byTheme` は、`themeCandidates` の `avgStars` が高い順に（テーマ名＝`theme`, `avgStars`）。

> 件数はもう推測しなくてよい（`themeCandidates` が機械カウント済み）。
> あなたの仕事は、候補が **文脈的に妥当か** を実例で確認し、ラベルを整え、関心の地図として提示することです。
> （最終的なテーマ確定は本来 classify(LLM) の役割。この版ではあなたがその役を兼ねます。）

### 2.2 `attack`（06 攻撃性パネル・任意）

**出す/出さないの判断基準と語の重み付けは `profile_instruction.md` の攻撃性の章に完全準拠。**
この判断は **文脈判断そのものであり、あなた（LLM）の中心的な仕事** です。機械側は候補の数を出すだけで、
攻撃かどうかは判定していません。

**数字（`rows` / `occurrences` / `weightedRowScore`）だけで攻撃と断じてはいけません。**
各候補語には `examples`（実際のコメント）が付いています。**必ず `examples` を読んで文脈を判断**してください。

- `attackCandidates.terms[].examples` … その語が実際にどう使われているかの実文。
  **スター3帯**が入る: 高スター（バズ・支持された発言）／中低スター（`stars` 1〜3＝一部・内輪に刺さった攻撃）／
  低スター（`stars`=0＝星が付かなかった発言）。
  ここで、その語が **本人の主張なのか / 引用なのか / 否定・皮肉なのか / 事実指摘なのか** を判断する。
  - **`stars`=0 の低スター例を軽視しないこと。本当に危険な攻撃ほど星が付きにくい**（誰も支持・引用しない生の攻撃）。
    高スター例が引用・皮肉に見えても、低〜中スター例に本人の生の攻撃が埋もれていることがある。全帯を読んで判断する。
  - 中低スター（1〜3）は同陣営・内輪だけがスターを付けた攻撃が出やすい。
  - 逆に低スター例に文字通りの用法（例: 「ゴミ箱」）が混じることもある。これは誤検出の手がかりになる。
  - 例:「〜が『殺すリストを作っている』と言っている」→ **他者の言動の引用・批判**。本人の攻撃ではない。
  - 例:「『排除せよ』と言われたら反論できなくなる」→ **仮定・引用**。本人が排除を主張しているのではない。
  - `contextSensitive: true`（排除・隔離・デマ・詭弁・フェミ 等）は特に慎重に。
- `maskedRows` / `maskedExamples`（一部の語のみ） … 「死ね→〇ね」「キチガイ→キ◯ガイ」のように
  **記号で伏せた攻撃語**を生テキストで拾った別シグナル（`rows`/`occurrences` には含まれない）。
  伏字は「攻撃と分かっていて隠す」意図的行為なので、**1件でも攻撃意図の強い証拠**になりうる。
  ただし2字語（死ね/殺せ）は「○×問題」等の偶然一致がありうるので、必ず `maskedExamples` の実文で確認する。
  攻撃性・`generated.commentary.style`（表現の型）の裏づけに使う。
- `attackExamples` … severity の高い語を含む代表コメント（全体版）。芸風・advice・evidence の判断に使う。
- 出す目安（詳細は CSV版指示書）: `candidateRowRate` が概ね10%超・`weightedRowScore` が高い・高重み語が
  複数・`userMentions` の名指しが特定個人に継続、**かつ examples を読んで実際に攻撃的**なとき。
  引用・報道要約・事実指摘が多いユーザーは、数字が大きくても攻撃とは限らない。
- `attack` を出すなら `attack.terms`（`term`/`count`）を出し、`generated.commentary.style` で攻撃の型を説明。
  **`count` には候補の `rows`（その語を含むコメント数）を使う**（`occurrences`＝延べ出現数ではない。
  1コメント内の連呼で水増しされないほうが「何件のコメントで使われたか」として素直）。
  `attack` を出すユーザーには `generated.advice`、出さない穏健なユーザーには `generated.praise`（**排他**）。

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## 3. `generated`（定性）の作り方

**`profile_instruction.md` の `generated` 章・倫理・トーンにそのまま従ってください。** 材料の対応:

| generated | 主な材料 |
|---|---|
| `catchphrase` / `types` | themes・wordFreq・styleStats・攻撃性の総合 |
| `params.base`（活動量/影響力） | `basic`（総ブクマ・稼働率・総スター・平均スター） |
| `params.traits`（2〜4軸＋`metric`） | 下記の代理指標を **aggregate の実数値** で根拠づけ |
| `commentary.*` | 各 `computed` 節の観察（根拠のある記述のみ） |
| `ideologyProse` | wordFreq・topNouns・themes（**断定せず関心傾向として**） |
| `comparisonProse` | 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーの3観点。**idコール頻度**は `userMentions.topIdCallTargets`・`topPlainTargets` から確実に出せる（交流か論敵追跡かを書き分け／晒しにしない）。**類似・正反対**は照合できる場合のみ（捏造禁止・個人を「敵」認定しない）。出せない観点は書かず、全滅なら省略。任意 |
| `summaryProse` | 全体総合 |
| `evidenceQuote` | **1〜6件の配列**。**実コメントのみ**（創作禁止）。`date`/`stars`/`domain`/`url`/`commentUrl` も材料と一致させる。高スター順に機械選択しない。`sampleComments` は「支持された代表例」、`attackExamples` / `attackCandidates.terms[].examples` は「辛さ・攻撃性・党派性の代表例」として使い分ける。attack を出すユーザーでは、低〜中スターの攻撃例も必ず確認し、本文の評価を裏づけるコメントを最低1件は候補にする。 |
| `advice` / `praise` | 攻撃性の有無で **排他** |

`params.traits` の代理指標（`metric` に実数を添える）例:

| 特性軸 | 代理指標（aggregate のどこを見るか） |
|---|---|
| 皮肉度 | styleStats「w/草/笑」「引用括弧「」」の比率＋attackCandidates の mockery 系（草・お察し・はいはい 等）の実例 |
| 攻撃力 | attackCandidates.candidateRowRate / weightedRowScore |
| 論戦力 | styleStats「そもそも型」「むしろ型」「というか型」＋引用の比率 |
| 質問魔 | styleStats「疑問符を含む」の比率 |
| 長文力 | basic.commentMedianChars ＋ styleStats「長文コメント」 |
| 瞬発力 | styleStats「短文ツッコミ」の比率 |
| 報道追随度 | topMedia のニュース媒体比率 |
| ネット文化度 | topMedia の togetter/anond/twitter 比率 |
| 名指し・粘着傾向 | userMentions.totalIdCalls ／ topIdCallTargets の集中度 |
| 偏執度／雑食度 | themes の集中／分散 |


### 3.1 `evidenceQuote` の選定基準

`evidenceQuote` は「スター数が多いコメント」だけを並べる場所ではない。
プロフィール本文で述べた評価・批評を裏づけるための代表証拠として選ぶ。

選定時は次の3種類を意識して混ぜる。

1. **支持された代表コメント**

   * `materials.sampleComments` の高スターコメントから選ぶ。
   * そのユーザーがどの話題・文体で評価されているかを示す。
   * ただし高スターだけに偏ると、攻撃性や党派性が過小評価される。

2. **芸風・関心を示すコメント**

   * 高スターでなくても、`wordFreq` / `themes` / `styleStats` に出ている特徴をよく表すものを選ぶ。
   * 例: メディア批判、政治論争、ジェンダー論争、セキュリティ巡回、短文ツッコミ、顔文字、idコールなど。

3. **攻撃性を示すコメント**

   * `attack` を出すユーザーでは、`attackExamples` または `attackCandidates.terms[].examples` から最低1件を候補にする。
   * 特に `stars=0` や `stars=1〜3` のコメントも確認する。低スターコメントには、支持されなかった生の攻撃性・雑な罵倒・過剰な党派ラベルが出やすい。
   * ただし、引用・報道本文の抜粋・他者発言への批判・慣用句・文脈上の否定は、本人の攻撃性として扱わない。

#### 避けること

* **スター数だけで上位数件を機械的に選ばない。**
* **攻撃候補語を含むだけで、文脈確認せずに攻撃例として採用しない。**
* 穏健に見える高スターコメントだけを選び、本文で書いた攻撃性・党派性の根拠を示さない。
* 似た型のコメントを何件も並べない。
* コメントを要約・改変・創作しない。`comment` / `date` / `stars` / `domain` / `url` / `commentUrl` は材料と一致させる。

#### 最終チェック

`evidenceQuote` を見ただけで、読者が次の3点を確認できる状態にする。

* このユーザーがどの話題で支持されているか。
* このユーザーの文体・芸風がどのようなものか。
* 攻撃型と評価した場合、その根拠になる実コメントがあるか。


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## 4. 出力ルール

- **`schema/profile.schema.json` 準拠のJSONを1個だけ**、` ```json ` コードブロックで出力。前後に説明文を付けない。
- `aggregate.json` の `computed` の確定値は **そのまま** 使う（数値を作り変えない）。
- `materials` は **材料であり、出力には含めない**（`themes`/`attack`/`generated` を作るために使うだけ）。
- 配列要素の **キー名は schema 通り**（`topMedia`=`domain`/`count`、`wordFreq`=`word`/`count`、
  `themes`=`name`/`count`/`ratio`/`avgStars`、`stars.topGivers`=`label`/`count`、`stars.byTheme`=`theme`/`avgStars`、
  `params`=`key`/`value`(+`metric`)、`attack.terms`=`term`/`count`、`evidenceQuote`=**1〜6件の配列**）。
- データの無い **任意セクションは出力しない**。

### 出力前チェックリスト
- [ ] `aggregate.json` の `computed`（basic/histograms/topMedia/wordFreq/styleStats/topGivers）を **改変せず** 反映した
- [ ] `themes` の件数は `materials.themeCandidates` の機械カウントを使った（概算で作っていない）／`stars.byTheme` も候補の avgStars 順
- [ ] テーマ候補を `exampleComments` で確認し、引用・皮肉だけで膨らんだ件数や domain 由来を踏まえた
- [ ] `attack` は候補数だけで断じず、`attackExamples` の実文で **引用・事実指摘でないか確認** した
- [ ] `stars.topGivers` を「付けた人」として扱った（向きを逆にしていない）
- [ ] `evidenceQuote` は `materials` に実在するコメント（創作・改変していない）
- [ ] 個人特定・人格断定・名誉毀損が無い／政治・思想・健康を断定せず改善案の対象にしていない
- [ ] `attack`＋`advice` か `praise` を **排他** で出した／材料の無い任意セクションは省略した
- [ ] `materials` を出力に含めていない／出力は JSON 1個のみ（説明文なし）

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## 5. データの作り方（こちら側・参考）

`aggregate.json` は次のパイプラインで生成します（詳細は `scripts/pipelines/README.md`）。

```
data/csv/<owner>.csv
  → normalize.py → tokenize.py → aggregate.py → data/aggregated/<owner>.aggregate.json
```

一括生成:

```bash
uv run python scripts/pipelines/run_pipeline.py --aggregate --pretty-aggregate --skip-existing
```

`aggregate.py` は `computed` の機械確定部分（basic・histograms・topMedia・wordFreq・styleStats・topGivers）を
確定し、`materials`（tagFreq・topNouns・userMentions・attackCandidates・sampleComments・attackExamples）を
LLM 用に添える。**評価・分類・断定はしない**（攻撃語は候補の出現数のみ）。