01 基本データ
※ ブックマークが非常に多いため、全 101,839 件のうち直近 30,000 件を分析対象としています（統計値は分析対象の集計です）。
解析対象は直近30,000件だが、真の総数は101,839件、初回は2007年で活動18.7年。直近区間だけでも2,186日、稼働率97.7%とほぼ毎日使っている。コメント率57.0%、中央値38字、総スター64,446。3万件capのため、表示されるテーマや文体は2020年以降の「最近の3万件」の像である点に注意が必要。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
短文6,726件、疑問符1,961、引用1,764、「というか」403、「そもそも」339。記事を読み込んで長論文を書くというより、日々の大量巡回の中で一つの矛盾や実務上の穴を拾って短く返す。100字以上も412件あり、制度・技術の話では説明を伸ばす余地もある。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
Togetter5,494、増田4,380が突出し、NHK2,024、Yahoo!1,597、Twitter1,107、毎日898、ITmedia705。SNS・匿名日記・報道・技術メディアを一つのタイムラインとして扱う。ニュースだけではなく、ネットでどう解釈・拡散されたかまで追うため、話題の回転速度が非常に速い。
04 主要テーマ・関心
ネット/SNS40.7%、報道26.2%、生活18.0%、政治14.4%、AI/IT13.7%、文化12.8%、外交12.5%、医療10.6%。コロナ、五輪、AI、セキュリティ、国際情勢まで広いが、共通するのは「現場で運用可能か」「説明と手順が一致しているか」の確認。理想論よりオペレーションに反応する。
05 頻出語
「日本」372、「増田」318、「ダメ」245、「対策」241、「理解」233、「五輪」218、「責任」187、「トランプ」182、「ロシア」179、「事実」175。政策・国際情勢・実務語が中心で、人物の肩書より「対策」「責任」「事実」を使う。ただし罵倒語も別帯でかなり多い。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 6,726 |
| 疑問符を含む | 1,961 |
| 引用括弧「」を含む | 1,764 |
| w/草/笑を含む | 696 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 516 |
| 感嘆符を含む | 414 |
| 長文コメント（100字以上） | 412 |
| というか型 | 403 |
| そもそも型 | 339 |
| URL提示・資料参照を含む | 265 |
| むしろ型 | 107 |
| idコールを含む | 2 |
攻撃的な語
候補率7.7%と率だけなら突出しないが、文脈確認後も「死ね」35件、「滅びろ」9件、「低能」99件、「クソ」138件に加え、「くたばれ」「寄生虫」が複数年残る。感染症や動物文脈の誤検出は除外している。普段は手順・実装・報道精度を細かく見るのに、怒りが閾値を超えると結論だけ罵声へ変わる。
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 24,397 個 / 3,138 人）
スターが付きやすい領域（平均スター）
政治4.20、司法4.10、生活3.11、報道2.83、医療2.66が比較的高い。違法捜査の順序を指摘した321、テレワークを各自が選べる社会を求めた326、マスク拒否報道の見出しを訂正した290など、実務・手続き・記事本文の読み分けをしたコメントが強く支持される。
08 思想・政治傾向
政治・行政・国際情勢への関心は非常に強いが、特定の政治的所属を断定しない。発言から安定して見えるのは、行政の説明責任、手続き、感染症対策、技術運用、安全保障の実務に対する関心である。陣営より「ちゃんと実装したか」を見るコメントが多い一方、強い不満が生じると政党・政治家・企業をまとめて罵倒する場面があり、制度評価から人物評価へ急に温度が上がる。
10 総合評価
10万件超の巡回量を背景に、理念と実装、見出しと本文、手順と運用のズレを素早く見つける力は本物である。ところが、怒ると「くたばれ」「寄生虫」「低能」に切り替わり、監査していたはずのコメントが罵声ログになる。観察の解像度は高いのに、結論の解像度だけ急に最低まで落ちる。この落差が大きい。