01 基本データ
14,313件を11.3年。コメント率66.4%、中央値70字。平均スター0.42と派手な反応型ではないが、3,034日活動する高密度の検証アーカイブ。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
22時8.6%、21時8.4%、12時8.3%、23時7.9%で夜と昼休みに山。曜日は土曜17.8%、日曜18.9%と週末寄り。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
Twitter479件、NHK405件、Ars Technica367件、Yahoo!328件、YouTube293件、GIGAZINE264件。一次資料・海外技術媒体・ニュースを横断する。
04 主要テーマ・関心
AI/IT/技術19.3%が最大だが、報道14.8%、事件7.7%、医療7.6%、学術7.5%、外交6.7%と広い。事故・安全・科学技術の境界領域が厚い。
05 頻出語
『データ』『事故』『米国』『制御』『情報』『ブレーキ』『システム』『調査』『ソフトウェア』『テスラ』が上位。故障・検証・制御の語彙が目立つ。
06 文体の特徴
| 引用括弧「」を含む | 3,453 |
| 疑問符を含む | 2,337 |
| 長文コメント（100字以上） | 2,098 |
| 短文ツッコミ（30字以下） | 1,743 |
| URL提示・資料参照を含む | 1,479 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 299 |
| 感嘆符を含む | 125 |
| w/草/笑を含む | 75 |
| というか型 | 55 |
| むしろ型 | 25 |
| そもそも型 | 22 |
| idコールを含む | 13 |
引用3,453件、疑問符2,337件、長文2,098件、URL提示1,479件。主観を押すより、資料を引いて疑問点を積み上げる。攻撃候補率1.2%で、高重み語は技術・制度文脈が中心。
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）
学術/教育0.91、ネット/SNS0.80、外交0.77が相対的に高い。zu2 143、gwmp0000 76、rgfx74などから継続的に反応を得る。
08 思想・政治傾向
公開コメントからは、政治的立場よりも、事故原因・技術仕様・統計・制度の事実関係を優先する傾向が強く見える。監視国家、移民排除、医療隔離など政治性の高い語も扱うが、多くは概念や制度の説明として出ており、陣営的な断定材料には乏しい。
10 総合評価
『その説明で機構として本当に成立するか』を資料で詰めるタイプ。事故、ソフトウェア、医療、報道を同じ検証姿勢で扱い、引用と外部資料の密度が高いのが強み。一方、情報量が多いぶん、結論がコメント内で埋もれやすく、要点を先頭に置くとさらに読みやすい。