01 基本データ
2005年から21.1年で962件、真の総数966件。稼働率9.7%、コメント率53.1%、中央値36字で、長期常駐型というより必要な記事へ短く検算を置く古参。総スター955、平均0.99。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
8時と10時が各9.4%、9時8.2%で朝〜午前に厚い。月曜・火曜が各20.2%、水曜16.3%。投稿数自体は疎らだが、活動時には平日午前の巡回が目立つ。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
増田68件のほか、NHK29件、Zenn28件、note27件、朝日26件、Togetter25件、Qiita23件。技術記事と一般ニュースを混ぜて拾い、どちらにも『前提は合っているか』という同じ検算姿勢を持ち込む。
04 主要テーマ・関心
AI/IT/技術23.4%が最多で、ネット/SNS15.7%、メディア/報道13.8%。政治7.1%、学術・生活各7.4%まで分散し、特定論争への集中より技術を軸に広く読む。ジェンダー/家族は件数20ながら平均スター3.65と相対的に高い。
05 頻出語
時間12回、便利9回、可能性9回、環境8回、データ7回、リスク7回、セキュリティ7回。価値判断の語より、条件・可能性・安全性を確認する語彙が目立ち、『本当にそうか』『別条件ならどうか』へ話を戻す。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 217 |
| 引用括弧「」を含む | 79 |
| 疑問符を含む | 71 |
| 長文コメント（100字以上） | 24 |
| 感嘆符を含む | 16 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 15 |
| URL提示・資料参照を含む | 13 |
| そもそも型 | 4 |
| w/草/笑を含む | 3 |
| というか型 | 2 |
短文217件、引用79件、疑問符71件、長文24件。攻撃候補率3.3%だが、『排除』は倍音、『隔離』は感染対策、『ゴミ』は廃棄物で、重い候補は文脈上の誤検出が中心。辛口な一言はあっても攻撃型とする継続性はない。
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）
hilamilpania、zu2、kiya2015、togusa5、rciらが上位。平均スターは0.99と穏やかだが、ニュースの言葉遣いや技術上の前提を一段細かく確認するコメントは数十〜百スターまで伸びる。
08 思想・政治傾向
政治・社会問題にも反応するが、関心の中心は技術・リスク・事実関係の確認にある。立場を先に置くより、税の負担主体、実験条件、セキュリティの実装、発言の言い換えなどを細かく見る傾向が強い。慎重さは強みだが、短文が多いため『なぜその条件を重視したか』まで書かず、結論だけが残ることもある。
10 総合評価
akibareは、21年にわたりITとニュースを拾い、前提・条件・リスクを小さく検算する古参ブックマーカー。強みは、記事の強い見出しに流されず『実際には何をしたのか』『誰が払うのか』へ戻せること。弱みは、短文中心で判断の根拠が省略される場面がある点。派手さはないが、誤差を減らす読み方が一貫している。