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外交・戦争と家族・ジェンダーを巡回し、数字や具体例で抽象論を地面へ下ろすブックマーカー
報道 ネット・SNS 数字具体化型 公平性チェック
基礎 全員共通・0-20
活動量
10
影響力
3
特性 この人の個性
報道追随度
10
粘り強さ
9
資料参照力
9
雑食度
8

01 基本データ

7,956
総ブックマーク
8.5年
活動期間
2,363
アクティブ日数
75.8%
期間内の稼働率
37.9%
コメント付き率
34字
コメント中央値
4,736
総スター数
11.3%
スター付き率
0.60
平均スター

2018年から2026年まで8.5年、7,956件。活動日は2,363日、期間内稼働率は75.8%である。コメント率37.9%は選んだ記事の一部にだけコメントを足す選択型を示し、中央値34字からコメントは一段落以内の中距離が中心。総スター4,736、1件平均0.60スターで、量に対する反応の密度も確認できる。

02 投稿時間帯

時間帯(0〜23時)

0時6時12時18時23時

曜日

最多は23時の6.8%で、次いで8時6.7%、14時6.6%。日中9〜17時は48.9%、18〜23時は27.5%、深夜0〜5時は8.8%で、日中の巡回が明確に厚い。曜日は水曜15.9%が最多、月曜13.0%が最少。土日合計27.1%なので、平日だけの習慣か週末型かも数字で読める。

03 よく参照する媒体

www3.nhk.or.jp
715
anond.hatelabo.jp
414
www.nikkei.com
324
news.yahoo.co.jp
256
note.com
244
www.asahi.com
215
togetter.com
194
www.cnn.co.jp
154
mainichi.jp
148
twitter.com
138

ほか計30媒体

上位媒体はwww3.nhk.or.jp 715件、anond.hatelabo.jp 414件、www.nikkei.com 324件、news.yahoo.co.jp 256件。上位2媒体でも14.2%で、参照先は比較的分散している。媒体種別では報道→その他→ネット言論の順で、単に何を読むかだけでなく、話題をどこで発見し、どの種類の資料へ移るかという巡回経路が出ている。特に増田・Togetter偏重なら村内言論、新聞・NHK偏重なら出来事追随、Qiita等が厚ければ実務情報の比重として読むべきである。

04 主要テーマ・関心

メディア/報道
31.5%
ネット/SNS
14.5%
AI/IT/技術
13.5%
経済/労働
12.7%
外交/安全保障
12.3%
生活/社会
10.8%
学術/教育
9.9%
医療/健康
7.7%
政治/政党
7.5%
事件/司法
6.4%
ジェンダー/家族
5.5%
文化/表現/オタク
3.5%

主要テーマはメディア/報道 31.5%(NHK・朝日新聞)、ネット/SNS 14.5%(Twitter・SNS・はてな)、AI/IT/技術 13.5%、経済/労働 12.7%。量の首位はメディア/報道だが、反応効率はジェンダー/家族の平均1.42スターが最も高い。テーマ比率はタイトル・コメント・タグ・媒体の一致を含むため思想判定ではないが、どの話題へ戻り続けるかは明確に示す。量が多い領域とスターが集まる領域のずれは、本人の関心と読者が評価する芸の違いとして読むとよい。

05 頻出語

日本 子供 イスラエル 女性 トランプ 世界 男性 仕事 ニュース 社会 アメリカ 時間 戦争 主義 時代 大統領 ガザ 企業 支援 海外 報道 国民 家族 人間 米国 関係 政府 ロシア スポーツ 中国 日本人 活動 多く 言葉 先生 パレスチナ 参考 大学 ドル 影響 学校 攻撃 文章 人生 批判 環境 行動 自由 首相 写真 経済 会社 毎日 理解 教育 歴史 人々 事件 漫画 生活 データ 目的 コロナ メディア 評価 方法 感情 扱い 被害者 差別 友人 選手 お金 感覚 目標 情報 機能 心配 文化 結婚 幸せ 高校 被害 経験 対策 お疲れ様 ウクライナ 国家 天皇 2人 息子 個人 新聞 行為 政治 発言 東京 政策 か月 マスク 解説 and 選挙 政権 未来 今日 労働 確認 反対 保育園 対応 地域 統一 主張 友達 教授 名前 若者 夫婦 組織

特徴語は「イスラエル」76回、「トランプ」59回、「アメリカ」43回、「戦争」41回、「米国」33回、「子供」105回。単語を束ねると外交・戦争(イスラエル・トランプ・アメリカ・戦争)、家族・ジェンダー(子供・女性・男性・家族)、政治・行政(国民・政府・首相)という複数の話題群が見える。単独語から立場を決めつけることはできないが、記事ごとの感想がどの制度・職業・国・作品へ繰り返し接続されるかは分かる。一般語を除いても残る組み合わせこそ、このユーザー固有の関心の指紋である。

06 文体の特徴

短文ツッコミ(30字以下)1,421
引用括弧「」を含む459
長文コメント(100字以上)277
一人称(俺・私・自分)を含む274
URL提示・資料参照を含む202
疑問符を含む201
感嘆符を含む95
w/草/笑を含む37
そもそも型11
むしろ型4
というか型2
idコールを含む1

主調は数字具体化型で、数字や具体例で抽象論を地面へ下ろす。定量マーカーは短文47.2%、長文9.2%、引用15.2%、疑問符6.7%、コメント中央値34字。さらに代表例の16/49件で数字を使用。相手や記事の文言を抜き出し、矛盾を見せる傾向も併存する。候補語には引用や制度批判も多く、強い単語の機械一致だけで攻撃性を断定すべきではない。

“イスラエルは2023年ガザ最大の不妊治療クリニック「アル・バスマ体外受精センター」を破壊し批判を受けた。約4000個の胚、凍結精子や卵子など子供を望むパレスチナ人から採取された生殖細胞が保管されていた”命の差
2026-06-17 ・ ★34 ・ courrier.jp
トランプ大統領「われわれの承認を得なければならない」「承認を得られなければ、その人物は長くはもたないだろう」ロシアのがまだ建前がある
2026-03-09 ・ ★105 ・ news.web.nhk
“トランプ氏は昨年の大統領選で、企業の食料品小売価格の引き上げを抑制しようとした民主党候補を「社会主義的な価格統制だ」とこき下ろしたが、自らも同じ手法をとっていることになる”
2025-03-29 ・ ★86 ・ mainichi.jp
38親等は19代遡って同じ祖先を持つ相手。一世代30年として570年前、1550年頃。19代前まで遡ると理論上の祖先の数は 2^{19} = 524,288 人になる。赤の他人。マジで天皇家の意向を聞いて欲しい、パンダやトキ扱いすぎる
2026-07-10 ・ ★112 ・ www.47news.jp
好きだったけど、もうそういう風に見られなくなった。英雄色を好むとかは女性が人権ない時代の言葉かも
外交・戦争と家族・ジェンダーの公平性のずれを、数字や具体例で抽象論を地面へ下ろす力が強く、抽象的な議論を検証可能な形へ下ろせる。反面、数字で捉えにくい価値判断まで単一指標へ寄せる可能性がある。数字で測れない価値判断を最後に分離して書くと、説明の公平さが増す。記事の情報量に飲まれず、自分の観察軸を保てる点は図鑑上でも十分に評価できる。

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)

ジェンダー/家族
1.42
事件/司法
1.39
政治/政党
1.28
メディア/報道
0.97
文化/表現/オタク
0.97
生活/社会
0.94
医療/健康
0.91
外交/安全保障
0.88
学術/教育
0.63
ネット/SNS
0.55
経済/労働
0.48
AI/IT/技術
0.26

上位スター付与者はpikopikopan 50、gwmp0000 48、name-3333 44、zenkamono 40。上位5人の合計は総スターの4.5%で、支持が特定少数に集中しているかも読める。テーマ別平均はジェンダー/家族 1.42、事件/司法 1.39、政治/政党 1.28が上位で、ブックマーク量の多い話題と、コメントが評価される話題は分けて見る必要がある。

08 思想・政治傾向

外交・戦争(イスラエル・トランプ・アメリカ)、家族・ジェンダー(子供・女性・男性)、政治・行政(国民・政府・首相)が、このユーザーの関心を具体化する語群である。広いテーマでは報道、ネット・SNS、IT・技術、経済・労働にまたがるが、代表例では権利・被害・公平性の配分を気にする視線が共通し、数字や具体例で抽象論を地面へ下ろす。これは賛否の陣営を示すものではなく、記事のどこに故障・矛盾・不公平を見つけるかを示す観察傾向である。

09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較

類似: moandsaとは、外交・安全保障と学術・教育への比重が近い。両者とも短評と説明を記事に応じて切り替える。ただし、本人はAI・ITへ、moandsaは政治・政党へ相対的に広がる。上位スター付与者記録では両者間に計30スター(本人が受領30・付与0)が確認できる。

10 総合評価

dekawoの7,956件には、イスラエル・トランプ・アメリカ・戦争が何度も戻ってくる。強みは外交・戦争と家族・ジェンダーの公平性のずれを、数字や具体例で抽象論を地面へ下ろす力で、見出しだけでは落ちる責任・運用・例外をコメント欄へ戻すこと。一方、数字で捉えにくい価値判断まで単一指標へ寄せる危うさも同じ技法の裏側にある。関心分野の数より、何を『故障の徴候』として拾うかに個性が出るブックマーカーである。