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研究室の肌感覚で大学・科学報道を査読し、増田には短い検品票を添えるアカデミア巡回型
大学・研究 科学リテラシー 報道批評 短文ツッコミ
基礎 全員共通・0-20
活動量
7
影響力
7
特性 この人の個性
粘り強さ
10
瞬発力
9
学術観察力
10
質問魔
7

01 基本データ

6,851
総ブックマーク
17.2年
活動期間
2,780
アクティブ日数
44.3%
期間内の稼働率
99.6%
コメント付き率
35字
コメント中央値
13,502
総スター数
42.5%
スター付き率
1.97
平均スター

2009年から17.2年で6,851件、活動日は2,780日。コメント率99.6%、中央値35字で、ほぼ全件に短い判定を添える。総スター13,502、平均1.97スターと、派手な一発より長年の巡回で反応を積み上げた型である。

02 投稿時間帯

時間帯(0〜23時)

0時6時12時18時23時

曜日

平日への集中が明瞭で、火曜16.8%、水・木曜17.1%、金曜16.5%に対し土曜9.0%、日曜8.1%。時間帯は9時12.6%、8時10.5%、22時8.9%が山で、勤務日の日中から夜にかけて研究・報道・ネットの話題を追うリズムが見える。

03 よく参照する媒体

anond.hatelabo.jp
486
d.hatena.ne.jp
433
togetter.com
419
headlines.yahoo.co.jp
370
www.asahi.com
242
blog.livedoor.jp
197
sankei.jp.msn.com
172
twitter.com
161
www3.nhk.or.jp
157
www.yomiuri.co.jp
141

ほか計30媒体

増田486件、はてなダイアリー433件、Togetter419件に、Yahoo!ニュース、朝日、NHK、読売、毎日、日経が続く。村内の言説を観察しつつ、新聞記事や研究・教育をめぐる報道へ戻って検品する導線である。

04 主要テーマ・関心

学術/教育
39.7%
メディア/報道
27.7%
ネット/SNS
20.2%
生活/社会
15.4%
医療/健康
9.1%
外交/安全保障
7.3%
経済/労働
7.0%
文化/表現/オタク
6.8%
政治/政党
6.6%
AI/IT/技術
5.0%
事件/司法
4.3%
ジェンダー/家族
3.3%

学術/教育が2,722件(39.7%)で突出し、メディア/報道27.7%、ネット/SNS20.2%、生活/社会15.4%が続く。大学・研究者・論文・研究費を軸に、非常勤、博士課程、入試、科学政策を雇用や社会の問題として読む。ネット/SNSは増田・Togetter・Twitter由来が大きく、ここが最もスターを集める。

05 頻出語

大学 研究 論文 日本 アメリカ 学生 研究者 科学 教授 教育 仕事 文章 関係 実験 神経 田舎 同意 教員 主義 医学部 動物 時間 人間 理解 意見 批判 研究費 だめ 細胞 多く 子供 主張 医者 世界 研究室 産経 先生 勉強 データ 違い 捏造 活動 実際 新聞 議論 博士 事実 情報 英語 解剖 日本人 京大 ニュース 地方 ネット 発言 意識 変化 社会 授業 科研費 考え 方法 会社 査読 技術 機能 時代 生活 学校 医学 給料 限り 写真 価値 女性 雑誌 ポスドク 東大 おっ 学会 間違い 選択 期待 企業 知り合い 能力 名前 国立 大学院 東京 助教 参考 都会 人物 科学者 ニューロン 感覚 環境 漫画 制度 要求 就職 可能性 釣り 分野 海外 専門家 入試 危険 集中 外国人 行動 給与 ネタ 私大 言葉 比較 今日

「大学」「研究」「論文」「学生」「研究者」「教授」が上位を占め、研究室、査読、科研費、神経、細胞まで具体語が続く。抽象的な科学礼賛より、制度・人材・実験・教育のどこが実際に詰まるかを見る語彙である。「捏造」「批判」「だめ」もあり、怪しい説明への警戒は強め。

06 文体の特徴

短文ツッコミ(30字以下)2,910
引用括弧「」を含む735
一人称(俺・私・自分)を含む698
疑問符を含む625
感嘆符を含む195
長文コメント(100字以上)59
w/草/笑を含む58
そもそも型56
URL提示・資料参照を含む36
idコールを含む36
むしろ型31
というか型9

30字以下が2,910件、引用括弧735件、疑問符625件に対し100字以上は59件。基本動作は、記事やコメントの一箇所を引用し、知っている制度・専門用語・実例と照合して一言で止めること。過去には「馬鹿」「アホ」などの粗い短評も散見されるが、候補語は全コメントの3.1%で、多くは論法や言説への反応である。

査読とか学会とかのあり方が私の知っているアカデミアでのそれとは違っているんですが…。どこの世界の話?だれに査読してもらったの?
本来非常勤講師は常勤職の研究者がちょっと他でも教えるための制度であって、これを常勤職員へらしのために使うのは間違っている。まあ間違え続けて何十年というわけですが。
別に外国人を優遇しているのではなく、日本人が博士課程に行かないので日本人が受給しないのである。
最近、自分の気に入らない人を(診断なしに)発達障害だ、人格障害だと決めつける人がとても増えていてたいへんよろしくない。
面白いが、客が最悪の人間だったらホラーになるな…
2020-07-06 ・ ★178 ・ togetter.com
大学と研究の話を、業界の内輪話で終わらせず、雇用、教育、社会の損失として読ませる力がある。とりわけ「何が起きているか」だけでなく、「その制度を何十年続けた結果か」を短く置けるのが強い。ただし短文の診断票は的確なぶん、前提を知らない読者には処方箋より赤ペンに見えやすい。たまに根拠を一行足せば、その目利きはさらに公共財になる。

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)

ネット/SNS
3.28
政治/政党
2.65
事件/司法
2.45
生活/社会
2.27
経済/労働
2.16
ジェンダー/家族
2.16
外交/安全保障
2.05
学術/教育
2.02
メディア/報道
2.02
医療/健康
1.83
AI/IT/技術
1.49
文化/表現/オタク
1.17

総スター13,502、平均1.97、スター付き率42.5%。上位付与者はcomplex_cat 334個、shishitani 167個、guldeen 166個。テーマ別平均ではネット/SNS 3.28、政治/政党 2.65、事件/司法 2.45が高い。最多の付与者はcomplex_catの334スター。専門領域そのものより、増田やニュースで出た大学・科学・社会制度の誤解を短く正すコメントが、広い読者に届きやすい。

08 思想・政治傾向

大学・研究者の雇用、研究費、博士課程支援、科学的説明の扱われ方への関心が強い。政治や国際問題でも、陣営名より制度が誰を選別し、どの現場にしわ寄せするかを見ようとする傾向がある。差別的な言説や疑似科学には警戒的で、科学・教育を成果主義や愛国的な掛け声だけで処理する議論には距離を取る。

09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較

大学制度と高等教育政策を主題に一次資料まで掘るhigh190とは、学術/教育とメディア/報道を重視する関心圏が近い。ただし両者のスター授受はゼロで、同じ大学問題を読んでも別々の棚から見ているようだ。NATROMへの名指しは5回あり、医療・疑似科学の論点で参照先として意識されていることがうかがえる。テーマ構成ではtoled、shinichiroinaba、yonoが近い。学術/教育・メディア/報道を共有する一方、charliecgo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

charliecgoは、大学・研究・論文を17年にわたり追い、現場の制度感覚でニュースと増田を検品する常連である。短いコメントでも研究者雇用、査読、科学リテラシーの論点を素早く取り出す強みがある。一方、短文の切れ味は時に「馬鹿」「アホ」などの雑な判定へ寄り、説明を省いた断言が専門的な観察の届く範囲を狭めることもある。