01 基本データ

2018年から2026年まで8.2年、3,122件。活動日は1,485日、期間内稼働率は49.8%である。コメント率43.0%は選んだ記事の一部にだけコメントを足す選択型を示し、中央値46字からコメントは一段落以内の中距離が中心。総スター5,607、1件平均1.80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19時の5.9%で、次いで17時5.7%、12時5.4%。日中9〜17時は44.0%、18〜23時は29.2%、深夜0〜5時は18.2%で、日中の巡回が明確に厚い。曜日は土曜15.7%が最多、火曜11.9%が最少。土日合計31.4%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 319件、anond.hatelabo.jp 317件、note.com 103件、twitter.com 89件。上位2媒体で20.4%を占め、定番の入口がはっきりしている。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

主要テーマはネット/SNS 29.7%（増田・Twitter・SNS）、メディア/報道 17.2%（NHK・朝日新聞）、AI/IT/技術 14.9%、学術/教育 12.3%。量の首位はネット/SNSだが、反応効率は政治/政党の平均4.73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「トランプ」40回、「アメリカ」35回、「中国」34回、「韓国」18回、「イスラエル」18回、「政権」45回。単語を束ねると外交・戦争（トランプ・アメリカ・中国・韓国）、政治・行政（政権・国民・政府・自民党）、家族・ジェンダー（子供・女性）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

主調は中距離コメント型で、短評と説明を記事に応じて切り替える。定量マーカーは短文28.9%、長文4.3%、引用8.3%、疑問符5.4%、コメント中央値46字。さらに8/50件で比喩・たとえ。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exciteB 73、err931 53、m-kawato 47、togusa5 45。上位5人の合計は総スターの4.6%で、支持が特定少数に集中しているかも読める。テーマ別平均は政治/政党 4.73、事件/司法 4.53、生活/社会 3.79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

記事選択の中心はネット・SNS、報道、IT・技術、学術・教育。その内側に外交・戦争（トランプ・アメリカ・中国）、政治・行政（政権・国民・政府）、家族・ジェンダー（子供・女性）という具体的な束があり、公平性のずれに反応する姿勢で読む傾向が見える。短評と説明を記事に応じて切り替える文体と結びつくため、立場のラベルより『何を問題化するか』の方が人物像をよく表す。政治・思想を一枚岩に断定する材料ではない。

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: kowaとは、AI・ITと学術・教育への比重が近いうえ、『官僚・統計・人口』周辺の語も重なる。両者とも短評と説明を記事に応じて切り替える。ただし、本人はAI・ITへ、kowaは医療・健康へ相対的に広がる。上位スター付与者は16人重なる。

10 総合評価

Heavylugの3,122件には、トランプ・アメリカ・中国・韓国が何度も戻ってくる。強みは外交・戦争と政治・行政の公平性のずれを、短評と説明を記事に応じて切り替える力で、見出しだけでは落ちる責任・運用・例外をコメント欄へ戻すこと。一方、慎重な書き方のため重要な判断が埋もれる危うさも同じ技法の裏側にある。関心分野の数より、何を『故障の徴候』として拾うかに個性が出るブックマーカーである。