01 基本データ
2018年から2026年まで8.5年、5,867件。活動日は1,849日、期間内稼働率は59.9%である。コメント率71.3%は記事保存とコメント投稿をほぼ同じ比重で使う運用を示し、中央値53字からコメントは一段落以内の中距離が中心。総スター12,500、1件平均2.13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7.1%で、次いで13時6.5%、23時6.0%。日中9〜17時は48.5%、18〜23時は31.2%、深夜0〜5時は15.0%で、日中の巡回が明確に厚い。曜日は木曜16.2%が最多、土曜9.9%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togetter.com 1,209件、anond.hatelabo.jp 622件、twitter.com 246件、news.yahoo.co.jp 224件。上位2媒体で31.2%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 42.3%（Twitter・炎上・SNS）、AI/IT/技術 27.1%（エンジニア・AI・開発）、メディア/報道 17.5%、生活/社会 11.8%。量の首位はネット/SNSだが、反応効率は生活/社会の平均4.26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「女性」110回、「子供」101回、「結婚」87回、「男性」86回、「AI」123回、「エンジニア」59回。単語を束ねると家族・ジェンダー（女性・子供・結婚・男性）、IT・開発（AI・エンジニア・開発・Google）、外交・戦争（中国・米国・アメリカ）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） | 1,126 |
| 引用括弧「」を含む | 575 |
| 長文コメント（100字以上） | 468 |
| 疑問符を含む | 423 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 302 |
| 感嘆符を含む | 165 |
| そもそも型 | 62 |
| むしろ型 | 52 |
| w/草/笑を含む | 47 |
| URL提示・資料参照を含む | 42 |
| というか型 | 6 |
| idコールを含む | 1 |
主調は長文解説型で、背景条件を並べてから結論へ進む。定量マーカーは短文26.9%、長文11.2%、引用13.7%、疑問符10.1%、コメント中央値53字。さらに10/54件で比喩・たとえ、10/54件で矛盾や逆転を指摘。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togusa5 107、zenkamono 84、cptskgj 76、rgfx 63。上位5人の合計は総スターの3.1%で、支持が特定少数に集中しているかも読める。テーマ別平均は生活/社会 4.26、事件/司法 3.98、外交/安全保障 3.57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
家族・ジェンダー（女性・子供・結婚）、IT・開発（AI・エンジニア・開発）、外交・戦争（中国・米国・アメリカ）が、このユーザーの関心を具体化する語群である。広いテーマではネット・SNS、IT・技術、報道、生活・社会にまたがるが、代表例では個人の善悪より制度や組織の運用を先に見る視線が共通し、背景条件を並べてから結論へ進む。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: tacamulaとは、AI・ITと経済・労働への比重が近いうえ、『採用・オリンピック』周辺の語も重なる。本人は長文解説型、tacamulaは中距離コメント型で、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、tacamulaは文化・表現へ相対的に広がる。上位スター付与者は16人重なる。 対照: eergaもAI・ITと学術・教育を追い、『IT・採用』周辺を共有するが、本人は長文解説型、eergaは短文判定型。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。
10 総合評価
dodecaminの5,867件には、女性・子供・結婚・男性が何度も戻ってくる。強みは家族・ジェンダーとIT・開発の制度運用の穴を、背景条件を並べてから結論へ進む力で、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、説明の層が厚くなり、結論の焦点が奥へ隠れ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。