01 基本データ
2025年4月から2026年7月まで約1.2年で1085件。activeRate 79.1%、commentRate 97.7%で、短期間にかなり高頻度で使っている。コメント中央値は17字で、長文論評ではなく短文リアクションが主力。総スター2392、平均2.2、スター付き率35.1%なので、件数の割には反応を取っている。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
20時8.1%、13時7.3%、21時7.1%、18時7.0%、23時6.5%が高く、昼過ぎから夜に厚い。曜日は火曜19.8%、木曜16.3%、水曜16.0%、月曜15.6%が高く、平日中心にTogetter・ニュース・IT小ネタ・映画ネタへ反応している。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
Togetterが268件で突出し、ITmedia55件、デイリーポータルZ54件、GIGAZINE40件、note33件、NHK33件、増田32件が続く。新聞社・通信社も見るが、主戦場はTogetter、IT系媒体、ネット小ネタ、映画・ガジェット・AIまわりである。
04 主要テーマ・関心
ネット/SNS35.3%、AI/IT20.1%、メディア/報道17.9%、文化/表現/オタク15.4%が中心。政治/政党は6.1%と多くないが平均スター5.18で伸びやすい。全体としては政治論客ではなく、ネット上の話題、見出し、サムネ、AI画像、映画・ゲーム・ニュースの違和感を短く拾うタイプである。
05 頻出語
頻出語はイスラエル14、日本13、安倍13、晋三13、作品12、見出し12、映画12、アメリカ10、サムネ10、時代10。件数は少ないが、政治固有名詞と映画・見出し・サムネ・AI系語彙が混在する。特定思想よりも、目についた見出しや画像、記事品質への反応が目立つ。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 808 |
| 疑問符を含む | 145 |
| 引用括弧「」を含む | 87 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 42 |
| 感嘆符を含む | 29 |
| w/草/笑を含む | 12 |
| 長文コメント（100字以上） | 12 |
| URL提示・資料参照を含む | 12 |
| そもそも型 | 5 |
| というか型 | 1 |
短文ツッコミ808件が圧倒的で、長文は12件のみ。説明より一語・一文で処理するリアクション型。攻撃候補率は1.7%（18/1,060）で、「死ね」は「〜ないしね」の部分一致、「排除」は作品あらすじ、「駆除」も文脈語。キモ・ゴミなど粗い語は散発するが、idコール0で対人粘着型ではない。
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 7,173 個 / 2,062 人）
スターが付きやすい領域（平均スター）
スター付与者はRaicistITgaiji66、err931 42、togusa5 40、OwaraiTeQUyoQ38、you0925you30、pikopikopan29など。高スターは『安倍晋三』174、URLスパム指摘105、ネタツイ看破71、アイドル充電器68、AI画像指摘61など、短いが一発で文脈を拾うコメントに付いている。スターは思想性より、短文の即応性とネタ拾いに付く。
08 思想・政治傾向
政治思想としては強く固定された党派性より、ネット小ネタ、AI/IT、映画、見出し、サムネ、記事品質への反応が中心である。政治・外交ではイスラエル、安倍晋三、アメリカ、高市、中国、ロシアなどが出るが、長期的な政策論や陣営論というより、話題に対する短文反応として現れる。AI画像や生成AI、メディア見出し、ネタツイ、インプ稼ぎへの警戒が比較的強い。思想というより、ネット上の違和感検知器に近い。
10 総合評価
bad-movie-guyは、2025年以降に高頻度で動く短文リアクション型ブックマーカーである。Togetter、IT、映画、AI、ネット小ネタ、見出しやサムネの違和感を17字中央値の短評で拾う。強みは反応速度と文脈共有の速さ。弱みは、短すぎて理由が読者側の共有知識に依存しやすいこと。攻撃候補はほぼ誤検出・文脈語で、対人攻撃は主要特徴ではない。