01 基本データ

2020年から2026年まで5.7年、275件。活動日は239日、期間内稼働率は11.4%である。コメント率33.5%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17字からコメントは短い判定文が中心。総スター316、1件平均1.15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7時の13.8%で、次いで15時12.4%、12時9.1%。日中9〜17時は46.7%、18〜23時は23.6%、深夜0〜5時は7.3%で、日中の巡回が明確に厚い。曜日は水曜17.5%が最多、土曜9.8%が最少。土日合計22.2%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 57件、togetter.com 34件、news.yahoo.co.jp 24件、www3.nhk.or.jp 14件。上位2媒体で33.1%を占め、定番の入口がはっきりしている。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 41.8%（Twitter・SNS・炎上）、メディア/報道 19.6%（NHK・テレビ）、生活/社会 13.1%、AI/IT/技術 11.3%。量の首位はネット/SNSだが、反応効率は外交/安全保障の平均3.75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「AI」1回、「ゲーム」1回、「悪意」3回、「文字」2回、「加藤」2回、「駄目」2回。単語を束ねるとIT・開発（AI）、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

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77.2%、長文0.0%、引用13.0%、疑問符10.9%、コメント中央値17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srgy 4、cotbormi 4、miyauchi_it 4、Helfard 3。上位5人の合計は総スターの5.7%で、支持が特定少数に集中しているかも読める。テーマ別平均は外交/安全保障 3.75、政治/政党 3.00、文化/表現/オタク 2.69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（AI）、作品・娯楽（ゲーム）という具体的な束があり、公平性のずれ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: ancient_tarakoとは、AI・ITと事件・司法への比重が近いうえ、『マナー・シーン・リスト』周辺の語も重なる。両者とも短文で判断を置くが、記事の要約より論点の選別に使う点まで近い。ただし、本人は事件・司法へ、ancient_tarakoは文化・表現へ相対的に広がる。上位スター付与者は9人重なる。

10 総合評価

ブックマーク棚の表面は幅広いが、dkhsynjnpeycの芯はAI・ゲーム・悪意・文字にある。強みはIT・開発と作品・娯楽の公平性のずれを、短い一言で論点の急所へ判定を置く力。5.7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。