01 基本データ
2018年から8.0年間で30,000件、活動日2,725日、活動率93.3%という常駐級の収集量。コメント率は13.4%、中央値27字で、無言の大量クリップを基本に、必要な場面だけ短い観察を差し込む。総スター7,919、平均0.26スターと、反応を狙って連投するより巡回の持続を優先する型である。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
朝8時11.7%、20時11.2%、21時8.5%が山で、平日より土曜18.9%、日曜17.0%が厚い。通勤前、夜、週末をつないで記事を処理するリズムが見える。深夜帯はほぼ静かで、常駐型ながら生活時間を丸ごと炎上へ明け渡す運用ではない。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
Togetterが10,348件と突出し、増田、Twitter、note、Yahoo!ニュース、ITmedia、Qiitaが続く。SNS上の言説と人々の反応を主な入口にしつつ、技術ニュース、新聞、仕事・生活記事まで拾う。一次情報の専門巡回というより、ネットで話題になった現場の温度を広く保存する棚である。
04 主要テーマ・関心
ネット/SNSが48.1%と圧倒的だが、その大半はTogetterなど媒体由来でもある。そこからAI/IT14.4%、報道11.4%、教育10.7%、生活7.7%へ伸びる。教育現場、労働、表現、家族、政治の話題を、理念の旗振りより「それは実際に回るのか」「誰が困るのか」という生活者の目線で読む傾向がある。
05 頻出語
「日本」「新聞」「子供」「ニュース」「理解」「言葉」「報道」が上位に並ぶ。国や報道への関心を持ちながら、子供、学校、会社、仕事、家族といった日常の単位まで視線を下ろす語彙である。「批判」「意見」「反対」も多く、言説の内容だけでなく、その言い方や受け取られ方を点検する。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 2,262 |
| 引用括弧「」を含む | 898 |
| 疑問符を含む | 486 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 324 |
| 感嘆符を含む | 118 |
| w/草/笑を含む | 51 |
| というか型 | 45 |
| 長文コメント（100字以上） | 36 |
| そもそも型 | 28 |
| むしろ型 | 18 |
| URL提示・資料参照を含む | 16 |
30字以下が2,262件、引用括弧898件、疑問符486件に対し、100字以上は36件。長文で理論を組むより、元発言の一節をつまみ、違和感・運用上の穴・言葉のねじれを短く返す。ときに「つか」「なんで」で切れ味を出すが、候補語の多くは引用・批判・自嘲の文脈で、名指し論争を継続する使い方は見えない。
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）
総スター7,919、平均0.26、スター付き率5.1%。上位付与者はWerewolf 67個、ysync 64個、contrapunct 64個。テーマ別平均ではジェンダー/家族 0.74、政治/政党 0.69、メディア/報道 0.57が高い。
08 思想・政治傾向
政治、戦争、報道、ジェンダーを読む際には、攻撃的な言葉や雑な決めつけへの警戒が強い傾向が見える。特定の陣営へ一貫して寄るというより、「平和」や「リベラル」を掲げる側であっても他者への暴力や無神経さがあれば引っかかり、理念と振る舞いの不一致を見逃さない。教育、労働、家族では、個人を簡単に責めず事情や負担を想像するコメントも多い。
09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較
テーマの地図はmennmabaconに近く、Togetter・増田・技術小ネタを大量に保存する巡回型という共通点がある。ただしaoiyotsubaは、低コメント型の収集にとどまらず、学校、労働、報道、生活の話題で短いツッコミや問いを置く。両者のスター授受はゼロで、近い棚を別々に巡回しているように見える。テーマ構成ではworks014、inomoy、udofukuiが近い。ネット/SNS・AI/IT/技術を共有する一方、aoiyotsubaは短文・引用に特徴があり、同じ話題でも独自の読み筋を示す。
10 総合評価
aoiyotsubaは、8年間ほぼ毎日30,000件を拾い続ける、SNS時代の生活記録係である。主戦場はTogetterだが、技術、教育、報道、家族、政治まで横断し、長い主張より一行の違和感や実務上の疑問で記事の温度を測る。短文ゆえに「非常識」「何言ってんだ」と断定が先に立つ時もあるが、保育士や移住者の事情を想像する視線もあり、雑な陣営論より現場の人間を見ようとする強みがある。