01 基本データ
2023年から2026年まで2.7年、1,400件。活動日は142日、期間内稼働率は14.3%である。コメント率10.1%は記事保存が主で、コメントは必要な場面に絞る運用を示し、中央値9字からコメントは短い判定文が中心。総スター31、1件平均0.02スターで、量に対する反応の密度も確認できる。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
最多は6時の21.9%で、次いで7時13.4%、4時12.9%。日中9〜17時は2.2%、18〜23時は21.2%、深夜0〜5時は36.2%で、仕事・学校後に当たる夕方以降へ寄る。曜日は金曜23.4%が最多、日曜6.6%が最少。土日合計25.4%なので、平日だけの習慣か週末型かも数字で読める。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
上位媒体はtogetter.com 141件、anond.hatelabo.jp 65件、shonenjumpplus.com 57件、gigazine.net 56件。上位2媒体でも14.7%で、参照先は比較的分散している。媒体種別ではネット言論→その他→報道の順で、単に何を読むかだけでなく、話題をどこで発見し、どの種類の資料へ移るかという巡回経路が出ている。特に増田・Togetter偏重なら村内言論、新聞・NHK偏重なら出来事追随、Qiita等が厚ければ実務情報の比重として読むべきである。
04 主要テーマ・関心
主要テーマはAI/IT/技術 23.4%（AI・開発・アプリ）、ネット/SNS 20.9%（SNS・はてな・炎上）、メディア/報道 17.2%、文化/表現/オタク 8.1%。量の首位はAI/IT/技術だが、反応効率は生活/社会の平均0.11スターが最も高い。テーマ比率はタイトル・コメント・タグ・媒体の一致を含むため思想判定ではないが、どの話題へ戻り続けるかは明確に示す。量が多い領域とスターが集まる領域のずれは、本人の関心と読者が評価する芸の違いとして読むとよい。
05 頻出語
特徴語は「ドラマ」1回、「漫画」1回、「キャラ」1回、「炎上」1回、「詐欺」1回、「駄目」4回。単語を束ねると作品・娯楽（ドラマ・漫画・キャラ）、ネット言論（炎上）、事件・司法（詐欺）という複数の話題群が見える。単独語から立場を決めつけることはできないが、記事ごとの感想がどの制度・職業・国・作品へ繰り返し接続されるかは分かる。一般語を除いても残る組み合わせこそ、このユーザー固有の関心の指紋である。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 141 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 2 |
| w/草/笑を含む | 1 |
主調は短文判定型で、短い一言で論点の急所へ判定を置く。定量マーカーは短文100.0%、長文0.0%、引用0.0%、疑問符0.0%、コメント中央値9字。さらに代表例では結論を先に置く型と説明を足す型が混在。候補語には引用や制度批判も多く、強い単語の機械一致だけで攻撃性を断定すべきではない。
07 スター分析
上位スター付与者
スターが付きやすい領域（平均スター）
上位スター付与者はtogusa5 3、gwmp0000 3、pikopikopan 2、ysync 2。上位5人の合計は総スターの38.7%で、支持が特定少数に集中しているかも読める。テーマ別平均は生活/社会 0.11、事件/司法 0.09、外交/安全保障 0.08が上位で、ブックマーク量の多い話題と、コメントが評価される話題は分けて見る必要がある。
08 思想・政治傾向
作品・娯楽（ドラマ・漫画・キャラ）、ネット言論（炎上）、事件・司法（詐欺）が、このユーザーの関心を具体化する語群である。広いテーマではIT・技術、ネット・SNS、報道、文化・表現にまたがるが、代表例では論点のずれに反応する視線が共通し、短い一言で論点の急所へ判定を置く。これは賛否の陣営を示すものではなく、記事のどこに故障・矛盾・不公平を見つけるかを示す観察傾向である。
09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較
類似: kenzy_nとは、AI・ITと文化・表現への比重が近いうえ、『冥福・活躍・用意』周辺の語も重なる。両者とも短文で判断を置くが、記事の要約より論点の選別に使う点まで近い。上位スター付与者は6人重なる。
10 総合評価
ブックマーク棚の表面は幅広いが、FaceToFaceの芯はドラマ・漫画・キャラ・炎上にある。強みは作品・娯楽の論点のずれを、短い一言で論点の急所へ判定を置く力。2.7年の活動でこの型は繰り返され、テーマによってスター反応も得ている。ただし、前提条件や例外が省かれ、判定だけが独立すると批評の焦点がずれる。何を読むか以上に、どこへ疑義を差し込むかで識別できるタイプである。