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id:commonp
論文・数字・専門家の看板を照合してから物を言う、二十年選手の実証チェック型
学術 報道 AI/IT 実証重視
基礎 全員共通・0-20
活動量
5
影響力
11
特性 この人の個性
粘り強さ
10
論戦力
9
報道追随度
9
長文力
8

01 基本データ

840
総ブックマーク
20.0年
活動期間
2006年7月27日
ブクマ誕生日
840
解析対象ブックマーク
20.0年
解析期間
672
アクティブ日数
9.2%
期間内の稼働率
58.2%
コメント付き率
55字
コメント中央値
2,825
総スター数
37.5%
スター付き率
3.36
平均スター

840件を20.0年、活動日672日で積み上げる低頻度・超長期型。コメント率58.2%、中央値55字で、拾った記事には比較的きちんと所見を残す。総スター2825、平均3.36、スター付き率37.5%と、量の割に一件ごとの反応はかなり強い。

02 投稿時間帯

時間帯(0〜23時)

0時6時12時18時23時

曜日

9時8.5%が最大で、12〜14時も6〜7%台。曜日は木19.3%、火17.1%が高く、土11.0%、日10.2%へ下がる。活動頻度自体が低いため断定は避けるべきだが、平日日中寄りの分布ははっきりしている。

03 よく参照する媒体

anond.hatelabo.jp
45
www3.nhk.or.jp
44
togetter.com
31
news.yahoo.co.jp
27
d.hatena.ne.jp
26
www.itmedia.co.jp
24
www.asahi.com
23
note.com
19
mainichi.jp
16
www.nikkei.com
15

ほか計30媒体

増田45、NHK44、Togetter31、Yahoo27、旧はてなダイアリー26、ITmedia24、朝日23が上位。単一サイトへの依存が小さく、一般報道、技術媒体、ネット言論を行き来しながら論拠を拾う。

04 主要テーマ・関心

メディア/報道
25.7%
ネット/SNS
18.7%
学術/教育
15.5%
AI/IT/技術
14.8%
医療/健康
9.6%
経済/労働
9.2%
生活/社会
8.5%
政治/政党
8.3%
ジェンダー/家族
5.7%
外交/安全保障
5.5%
事件/司法
3.8%
文化/表現/オタク
3.8%

メディア/報道25.7%、ネット/SNS18.7%、学術/教育15.5%、AI/IT14.8%が中心。医療9.6%、経済9.2%、政治8.3%も高く、医療平均7.19、外交7.07、報道6.97、学術6.64スターと、専門性や制度を扱うコメントが特に支持される。

05 頻出語

日本 論文 専門家 米国 先生 時間 中国 研究者 研究 学者 時代 東大 仕事 情報 世界 文章 経済学 五輪 トップ 大学 竹中 予算 業績 メディア リスク トランプ 一般 資金 アベノマスク 平蔵 芸人 機能 ゼロ 査読 理論 会議 首相 日本人 政権 スマホ 年間 効果 子供 多く 努力 東京 高橋 予測 データ 学習 チャット 認知 楽天 広告 成功 会社 マスク 解決 統一 経済 洋一 オリンピック 世代 通常 導入 家族 違い プロ 生活 実際 プーチン ゲーム 愁傷 アプリ 対応 メール 利用 ビジネス 調達 教育 判断 勉強 科学 東北 民間 まんじゅう 炎上 ネット 魚拓 習近平 アホ 管理 関係 対策 延期 追加 児童 子育て 捻出 一流 保険 変更 夫婦 過去 煽り 登録 運営 アメリカ 調査 みらい 事件 健康 発言 ニュース テレビ 支持 政党 価格 方法 確定

日本44、論文30、専門家20、米国18、研究者13、研究12、学者12、東大11など、肩書より研究実績を確認する語彙が目立つ。「情報」「世界」「仕事」も続き、専門家の資格・根拠・再現性を点検する癖がワード頻度にも出ている。

06 文体の特徴

引用括弧「」を含む197
短文ツッコミ(30字以下)128
長文コメント(100字以上)58
疑問符を含む48
一人称(俺・私・自分)を含む41
感嘆符を含む29
URL提示・資料参照を含む29
むしろ型5
そもそも型3
idコールを含む2
w/草/笑を含む1

引用197、短文128、長文58、疑問符48、URL提示29。引用して数字や論文へ戻す検証型で、攻撃候補は14行・2.9%。「売国」は見出し語を茶化した例で、アホ・バカも散発的。実文を見る限り、罵倒を主軸とする攻撃パネルを出す水準ではない。

パワハラされた上司に「謝るから今から会いに行く」と言われたら恐怖ですよ。
2018-09-03 ・ ★105 ・ www3.nhk.or.jp
片田珠美のように、まともな査読論文を書かず、ピアレビューのない一般向けの本しか書かない、声だけ大きい人を「専門家」と呼ぶのは、メディアもそろそろやめるべき。
2022-07-16 ・ ★81 ・ twitter.com
ほとんど誰も使わないアベノマスクの予算が466億円。日本の科学と産業を支えるスパコンの予算が官民合わせて7年間で1300億円(ちなみに今年度は60億円)。
40代、50代、60代の皆さん。皆さんが、人が集まる風通しが悪い場所を避けるだけで、多くの人々の重症化を食い止め、命を救えます。
遠隔会議はTeamsの機能の一つでしかない。本質はビジネスチャット。ファイル共有機能やOffice文書の共同編集機能もある。社内で管理・利用するMS365アカウントがあればすぐに利用可能。これをZoomで代替するのは困難。
生成AI開発を知らないお偉方の発想。2つの意味で頓珍漢。(1)生成AIは確率モデル。プロの生産効率を爆上げするが、単なる丸投げは致命症を招く(2)「30年度で作業効率を5割減らす」というのがスピード感なさすぎ。
「専門家と言うなら査読論文は?」「予算を比べるとどう見える?」と、肩書や雰囲気を測定可能な材料へ戻すのが強い。しかも技術だけでなく医療・経済・政治へ同じ作法を持ち込める。反面、根拠が弱い相手への見切りが早く、皮肉の印象が勝つこともあるので、結論だけでなく評価基準を残す今の書き方を続けるのが一番有益。

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)

医療/健康
7.19
外交/安全保障
7.07
メディア/報道
6.97
学術/教育
6.64
経済/労働
6.09
生活/社会
5.24
政治/政党
4.43
ジェンダー/家族
3.98
事件/司法
3.31
ネット/SNS
3.27
AI/IT/技術
2.66
文化/表現/オタク
2.41

付与者集計ではcommonp自身43が最大で、togusa5 23、YCL22、nblprz17などが続く。既存分析群の逆引きでは本人からgan5843へ12、vccへ8、nabinnoへ7スターを付与。生活・医療の経験談と、技術・資料重視型の双方に反応している。

08 思想・政治傾向

政治的所属を示すより、専門家の看板に根拠が伴っているか、政策の数字が比較可能か、予測モデルが再現可能かを問う姿勢が一貫している。科学・医療・財政・ITでは特に実証志向が強く、権威そのものより査読、データ、予算、実装を優先する。政治的評価もこの検証軸の延長に置かれているように見える。

09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較

既存分析群ではgan5843へ12、vccへ8、nabinnoへ7スターを付けている。gan5843が生活・医療を自分事の経験から語るのに対し、commonpは論文・数字・専門家資格へ寄る。vccやnabinnoとは技術資料と根拠確認を重視する点が近いが、commonpの方がメディア上の「専門家」や政策数字をその場で査定する論評色が強い。

10 総合評価

二十年で840件という遅い歩幅だが、書く時は論文・予算・再現性まで持ち出す実証派。専門家の肩書を業績から剥がして見る癖があり、医療・学術・報道では高いスターにもつながる。強みは「数字を置いて比較する」こと。弱みは、検証が鋭いぶん対象への評価が早く確定し、皮肉が先に立つ回があることだ。