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増田とTogetterを毎日読み、国際政治からAIまで前提条件を長文で分解する高稼働・概念検査型
増田/Togetter 長文分析 外交/AI 概念検査
基礎 全員共通・0-20
活動量
9
影響力
9
特性 この人の個性
長文力
10
粘り強さ
9
ネット文化度
10
論戦力
9

01 基本データ

4,589
総ブックマーク
3.8年
活動期間
2022年10月23日
ブクマ誕生日
4,582
解析対象ブックマーク
3.8年
解析期間
1,269
アクティブ日数
91.2%
期間内の稼働率
100.0%
コメント付き率
90字
コメント中央値
12,328
総スター数
45.5%
スター付き率
2.69
平均スター

4,582件を3.8年、activeDays1269日・稼働率91.2%、コメント率100%。中央値90字で、ほぼ毎日かなりの量を読み、全件に自分の解釈を残す。総スター12,328・平均2.69で、量だけでなく長文の論点整理にも継続的に反応が付く。

02 投稿時間帯

時間帯(0〜23時)

0時6時12時18時23時

曜日

引用1309件、100字以上951件、疑問符323件。「そもそも」「というか」で前提をほどき、例外や比較対象を足してから結論を置く。短文164件に対して長文が圧倒的で、はてブをメモ欄というより思考のワークベンチとして使っている。

03 よく参照する媒体

anond.hatelabo.jp
1,065
togetter.com
1,058
note.com
119
posfie.com
115
news.yahoo.co.jp
106
b.hatena.ne.jp
103
gigazine.net
68
www3.nhk.or.jp
60
www.asahi.com
59
www.47news.jp
58

ほか計30媒体

増田1065、Togetter1058が二大入口で、note119、Posfie115、Yahoo106、はてブ103が続く。村内言説とSNSまとめを大量に観測しつつ、NHK・一般紙・GIGAZINEまで渡る。情報源の広さより「反応が集まる論点」を追う習慣が強い。

04 主要テーマ・関心

ネット/SNS
57.2%
文化/表現/オタク
18.3%
生活/社会
16.0%
メディア/報道
14.3%
外交/安全保障
14.3%
AI/IT/技術
11.0%
学術/教育
10.8%
政治/政党
10.1%
経済/労働
9.0%
事件/司法
6.9%
ジェンダー/家族
6.4%
医療/健康
5.0%

ネット/SNS57.2%が突出し、文化18.3%、生活16.0%、報道・外交各14.3%、AI/IT11.0%が続く。政治10.1%、経済9.0%、司法6.9%もあり、特定分野の専門棚というより、ネット上の議論を社会・技術・国際情勢へ接続する雑食型である。

05 頻出語

日本 人間 社会 増田 ゲーム 認識 感覚 実際 表現 アメリカ 概念 理解 世界 主義 漫画 評価 日本語 タイプ 構造 可能性 アニメ 中国 英語 トランプ 主張 能力 作品 時点 関係 自由 思想 時間 文化 女性 解釈 イメージ 情報 反応 扱い 批判 発生 日本人 意識 戦争 価値 行為 ルール 一般 事実 説明 時代 会社 所得 要素 一定 経済 現代 子供 海外 人類 原作 指摘 運用 理論 教育 世間 個人 設定 文脈 影響 基準 議論 一切 対応 国民 名前 規制 生成 価格 バカ 解決 男性 制度 発想 コンテンツ 現象 機能 仕事 全員 オタク 教養 国家 思考 仕組み システム 発言 政権 現状 リスク 学習 否定 言語 基本的 市場 ケース 男女 本来 個人的 想像 環境 期待 違和感 生活 判断 視点 無限 自覚 方法 大学 ロシア

「日本」328、「人間」250、「社会」236、「増田」184、「ゲーム」161に、「認識」「感覚」「概念」「理解」「構造」が並ぶ。固有名詞より抽象語が目立ち、出来事を一段上のモデルや概念へ置き換えて考える癖が強い。

06 文体の特徴

引用括弧「」を含む1,309
長文コメント(100字以上)951
疑問符を含む323
一人称(俺・私・自分)を含む317
短文ツッコミ(30字以下)164
w/草/笑を含む123
というか型98
そもそも型65
感嘆符を含む53
むしろ型37
URL提示・資料参照を含む9
idコールを含む6

候補率9.4%。「排除」「粛清」「死ね」など重い文字列は制度説明・引用・歴史用語が大半で、機械値ほど攻撃的ではない。一方、「頭が悪い」「バカ」「カス」などの直截な悪態や過激な比喩は散発する。主芸は攻撃より分析だが、苛立つと比喩の火力が上がる。

これなら「投資」の話を白紙にして「アメリカ側が掛けたいなら好きに掛ければいい」という交渉前の初期状態に戻しても日本にはまったくデメリットがないわけだから、堂々と白紙にできるな。
2025-08-07 ・ ★220 ・ www.asahi.com
(9年間の営業利益で)86万円分の仕事しかしてないから公言できるし寄付もできるっていう皮肉、もっと儲けてる連中に対して強烈すぎるだろ。
完璧に80年代みたいなこと言ってるけど、こういうのってアメリカではどれくらい教養があると「あっ80年代だ」って気付けるんだろうな。
いわゆるホワイトハッカーを悪いハッカーと区別するラインは脆弱性を見つけたときに情報提供して修正後に公開する作法に則っているか(=社会的な有害性に配慮できるか)なわけでまあ当然。
2026-05-05 ・ ★169 ・ zenn.dev
英語圏が日本語圏向けの翻訳ツールを真面目に作ってくれなくなった後、最終的に実用品として親しまれているのは国産機械学習翻訳プロジェクトでなくドイツのDeepLだったことを思い出している。
2023-03-24 ・ ★122 ・ japan.cnet.com
お前のようなニワカがそのアカウント名を使うのはどう考えても誤認目的だろカスが、といっていいのか微妙なところ/アカウント利用歴は明らかに浅い。黒色中国概念が周知の元ネタに遡れるならそこまではいえない
2025-11-01 ・ ★0 ・ posfie.com
4,500件超を全件コメント付きで回しながら、単なる感想で終わらず「制度の設計」「国際秩序」「社会的有害性」「言語の用法」まで一段抽象化する持久力はかなり強い。特に高スター例は、複雑な前提を短く整理して他人が使える判断軸に変えている。惜しいのは、十分に論証した後で悪態を足す瞬間があること。そこを削るだけで、長文の説得力はさらに安定する。

07 スター分析

上位スター付与者

スターを送った相手(収録ユーザー分のみ・計 3,242 個 / 1,349 人)

スターが付きやすい領域(平均スター)

事件/司法
4.11
ジェンダー/家族
3.75
政治/政党
3.74
外交/安全保障
3.69
経済/労働
3.24
メディア/報道
3.05
AI/IT/技術
2.73
文化/表現/オタク
2.72
生活/社会
2.37
ネット/SNS
2.35
医療/健康
2.26
学術/教育
2.16

総スター12,328・平均2.69。m-kawato96、err93194、zenkamono91、sds-page88、ysync79など広い常連層から受信。既存プロフィール逆引きではaltarからineisankouへの上位付与が1件確認できる程度で、明確な固定スター相手より受信側の広がりが目立つ。

08 思想・政治傾向

政治的所属を断定できる材料はない。見えるのは、愛国/反日、左右、フェミ/反フェミのラベル自体より「その分類は本当に因果や制度を説明しているか」を疑う傾向である。外交では核拡散や国際秩序、技術ではLLMや脆弱性開示、社会問題ではルールとインセンティブを重視する。理念への共感より、仕組みがどう動くかを先に解体するタイプに近い。

09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較

既存プロフィールではBigWhiteDogが、増田とニュースの制度・政治・文化論点を引用と疑問形で検査する点で近い。ただしaltarは中央値90字、100字以上951件で、短評よりモデル化と例外処理に大きく寄る。sds-pageとはネット/SNS中心の高稼働という地図は近いが、一行ミーム型のsds-pageに対し、altarは一つの話題を数段掘って概念整理する対照がある。

10 総合評価

altarは、増田とTogetterをほぼ毎日巡回し、国際政治・AI・ゲーム・社会制度を「前提は何か」「例外は何か」まで分解する長文検査型である。抽象語を使って現象をモデル化する力と、分野横断の比較が強み。反面、苛立つと「頭が悪い」「カス」「滅びろ」のような語が混ざり、精密な議論の末尾だけ急に雑になる。その火力を一段落とすと、分析の精度がより前に出る。