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Togetterと技術記事を巡回し、変化の速さを体感で拾うネット実験観察型
ネット/SNS AI/IT/技術 DX ネット文化
基礎 全員共通・0-20
活動量
6
影響力
3
特性 この人の個性
ネット文化度
9
偏執度
9
瞬発力
7
雑食度
8

01 基本データ

3,745
総ブックマーク
9.0年
活動期間
2017年8月29日
ブクマ誕生日
3,745
解析対象ブックマーク
9.0年
解析期間
1,651
アクティブ日数
50.2%
期間内の稼働率
13.1%
コメント付き率
36字
コメント中央値
1,391
総スター数
5.6%
スター付き率
0.37
平均スター

3,745件を9.0年、稼働率50.2%。コメント率13.1%なので保存中心だが、書く時は中央値36字。総1,391スター・平均0.37スターで、時折大きく刺さる短評がある。

02 投稿時間帯

時間帯(0〜23時)

0時6時12時18時23時

曜日

アクティブ1,651日で、9年間の約半分の日に活動。コメントは少ないため、日々の巡回量に比べ発言は選択的。

03 よく参照する媒体

togetter.com
434
anond.hatelabo.jp
394
note.com
278
zenn.dev
134
qiita.com
110
news.yahoo.co.jp
77
twitter.com
71
www.itmedia.co.jp
55
blog.tinect.jp
48
gigazine.net
46

ほか計30媒体

Togetter434件、増田394件、note278件に、Zenn134件、Qiita110件が続く。ネット文化と開発技術を同じタイムラインで追う構成。

04 主要テーマ・関心

ネット/SNS
35.3%
AI/IT/技術
26.0%
メディア/報道
9.5%
文化/表現/オタク
7.0%
生活/社会
7.0%
学術/教育
6.7%
経済/労働
6.3%
医療/健康
4.4%
外交/安全保障
4.3%
ジェンダー/家族
2.2%
政治/政党
1.8%
事件/司法
1.4%

ネット/SNS35.3%、AI/IT/技術26.0%が二本柱。報道9.5%、文化・生活各7.0%もあり、技術そのものより「技術が社会に浸透する過程」に反応しやすい。

05 頻出語

日本 人間 言葉 コメ ゲーム バイト 最高 欲求 差別 時代 カード はてな 片付け 実現 だめ 引越し 文化 アプリ 現場 関係 写真 発売 便利 陰謀 アダプター 人生 認知 ワクチン 効果 間違い 定期 絶対 免許証 人気 ロボット みらい 乳首 批判 表現 会社 名前 解決 ネット 可能性 デジタル庁 タイミング 描写 クレカ ボタン 負荷 Store 東京 増田 トップコメ ごめん ペンギン 多様性 流れ 女性 進化 サービス 魔法 Switch アメリカ 銀行 台湾 感染者 チーム 情報 設定 ブレスオブザワイルド 国家 予想 対立 ジェミナイ 界隈 アニメ セックス 政府 人物 属性 言語化 抵抗 エアコン 関連 理解 ロシア 現状 アップ 派遣 日通 ヤマト 運輸 広告 死神 スマホ 財布 趣味 労働 任天堂 福岡 画面 企業 生活 楽天 いつも タイプ 分解 清掃 実践 全員 インターネット 周り 考え方 移行 復活 VISA タッチ プレイヤー 勘違い

「日本」「人間」「言葉」「ゲーム」「バイト」「最高」「差別」「カード」「はてな」「アプリ」など。技術専門語だけでなく、生活・文化の語が混ざる。

06 文体の特徴

短文ツッコミ(30字以下)210
引用括弧「」を含む56
一人称(俺・私・自分)を含む42
感嘆符を含む42
長文コメント(100字以上)39
疑問符を含む26
w/草/笑を含む17
URL提示・資料参照を含む4
そもそも型2
というか型2
むしろ型1

短文210件、引用56件、長文39件、感嘆符42件。軽いネット語と実体験が混ざる。攻撃候補率1.8%で、陣営語も「こえー」程度、重い攻撃の継続は見られない。

ほんとビックリするくらい今までの緊急事態宣言明けと違ってコロナ完全勝利したかのように振る舞ってる人多いよね。イギリスみたいに死亡者減感染者急増みたいなことにならんか心配だ
2021-10-03 ・ ★130 ・ togetter.com
DXいい話。業界のDX成功事例として捉えると同時にここまで来るのにiPad発売から13年はかかったということと「みんなやってるからやらなきゃ」状態まで持ってきた各現場のDX担当者に敬意を感じる。
2023-12-03 ・ ★60 ・ togetter.com
o1-previewは「what is the number of r s in strawberry」→「3」、「「林」の木偏を人偏に変えると何という漢字になりますか」→「休」と、どちらも正解したことをご報告いたします。とんでもねえな... / GPT-4oだと「2」「佞」になった
2024-10-20 ・ ★52 ・ gigazine.net
ごちゃごちゃとやかく言う人より、実践した人こそ正義である。
2024-07-18 ・ ★50 ・ note.com
吃音持ちでいつも自分が喋ると笑われるという恐怖の中疑心暗鬼で生きてる。認知が歪んでる自覚があるので参考になりそうな増田だと思った
この悲しみ、ASIMOが引退するものというより日本の技術の相対的な衰退を実感してのことだな
新技術を「すごい」で終わらせず、現場に浸透するまでの時間や、実際に試した結果まで見るのが良い。DXやLLMのコメントは特に具体的。ただ、ネットの軽口が強い回は観察の精度よりノリが前に出るので、そこは同じ人の別モードとして読む必要がある。

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)

医療/健康
1.81
外交/安全保障
1.21
事件/司法
1.00
生活/社会
0.75
メディア/報道
0.70
文化/表現/オタク
0.63
ネット/SNS
0.54
学術/教育
0.38
AI/IT/技術
0.31
政治/政党
0.25
経済/労働
0.21
ジェンダー/家族
0.12

医療1.81、外交1.21、事件1.00が高め。感染症や社会リスクの変化を時系列で捉えたコメントが反応されやすい。

08 思想・政治傾向

政治的な陣営より、技術導入、感染症、DX、AIの性能差など「環境が変わると人の行動がどう変わるか」への関心が強い。差別や陰謀論には距離を取る傾向があるが、思想ラベルにまとめるほど政治コメントは多くない。

10 総合評価

ネット文化と技術の変化を、実際に使った感触や社会の空気の変化で拾うタイプ。DXやLLMでは「試した結果」を持ち込むのが強い。一方、ネットノリの勢いで雑な比喩や下ネタへ飛ぶこともあり、精密な技術観察と軽口の落差がかなり大きい。