01 基本データ
2015年から2026年まで11.1年、8,059件。活動日は2,884日、期間内稼働率は70.9%である。コメント率95.1%は保存より発言が主で、ほぼ毎回コメントを置く運用を示し、中央値29字からコメントは一段落以内の中距離が中心。総スター26,700、1件平均3.31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）
曜日
最多は12時の9.1%で、次いで0時6.9%、23時6.6%。日中9〜17時は51.0%、18〜23時は34.2%、深夜0〜5時は12.1%で、日中の巡回が明確に厚い。曜日は火曜16.9%が最多、日曜10.2%が最少。土日合計20.5%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
ほか計30媒体
上位媒体はanond.hatelabo.jp 3,845件、togetter.com 736件、www3.nhk.or.jp 167件、www.asahi.com 111件。上位2媒体だけで56.8%を占め、入口の偏りはかなり強い。媒体種別ではネット言論→報道→その他の順で、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
主要テーマはネット/SNS 60.8%（増田・ブコメ・はてな）、メディア/報道 11.3%（NHK・朝日新聞）、生活/社会 10.3%、AI/IT/技術 9.8%。量の首位はネット/SNSだが、反応効率は医療/健康の平均7.14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
特徴語は「データ」53回、「AI」51回、「開発」47回、「エンジニア」40回、「子供」98回、「男性」43回。単語を束ねるとIT・開発（データ・AI・開発・エンジニア）、家族・ジェンダー（子供・男性・家族）、作品・娯楽（ゲーム）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） | 4,004 |
| 引用括弧「」を含む | 896 |
| 疑問符を含む | 806 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 396 |
| 感嘆符を含む | 302 |
| 長文コメント（100字以上） | 165 |
| w/草/笑を含む | 84 |
| URL提示・資料参照を含む | 68 |
| そもそも型 | 25 |
| というか型 | 22 |
| idコールを含む | 18 |
| むしろ型 | 14 |
主調は短文判定型で、短い一言で論点の急所へ判定を置く。定量マーカーは短文52.2%、長文2.2%、引用11.7%、疑問符10.5%、コメント中央値29字。さらに代表例では結論を先に置く型と説明を足す型が混在。疑問形で前提や例外を洗い直す傾向も併存する。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。
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）
上位スター付与者はsds-page 256、wisboot 190、whkr 182、ysync 166。上位5人の合計は総スターの3.4%で、支持が特定少数に集中しているかも読める。テーマ別平均は医療/健康 7.14、事件/司法 5.09、学術/教育 4.28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
記事選択の中心はネット・SNS、報道、生活・社会、IT・技術。その内側にIT・開発（データ・AI・開発）、家族・ジェンダー（子供・男性・家族）、作品・娯楽（ゲーム）という具体的な束があり、制度運用の穴に反応する姿勢で読む傾向が見える。短い一言で論点の急所へ判定を置く文体と結びつくため、立場のラベルより『何を問題化するか』の方が人物像をよく表す。政治・思想を一枚岩に断定する材料ではない。
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: vlxst1224とは、AI・ITと文化・表現への比重が近いうえ、『最強・要素・カレー』周辺の語も重なる。本人は短文判定型、vlxst1224は長文解説型で、関心が近くても結論までの運び方は異なる。ただし、本人は経済・労働へ、vlxst1224はジェンダー・家族へ相対的に広がる。上位スター付与者記録では両者間に計55スター（本人が受領55・付与0）が確認できる。 対照: new3もAI・ITと文化・表現を追い、『テスト・会話』周辺を共有するが、本人は短文判定型、new3は長文解説型。思想上の正反対と断定する材料はないが、同じ話題を処理する文章の型は明確に対照的である。 言及: sabacurryへの名指しは集計上3回。該当コメントでは補足・直接応答が中心で、個別論点の情報交換や訂正の相手として参照している。
10 総合評価
ブックマーク棚の表面は幅広いが、denimnの芯はデータ・AI・開発・エンジニアにある。強みはIT・開発と家族・ジェンダーの制度運用の穴を、短い一言で論点の急所へ判定を置く力。11.1年の活動でこの型は繰り返され、テーマによってスター反応も得ている。ただし、前提条件や例外が省かれ、判定だけが独立すると批評の焦点がずれる。何を読むか以上に、どこへ疑義を差し込むかで識別できるタイプである。