01 基本データ
2023年から2026年まで3.5年、254件。活動日は211日、期間内稼働率は16.7%である。コメント率92.5%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26字からコメントは一段落以内の中距離が中心。総スター376、1件平均1.48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9時の7.5%で、次いで0時7.1%、21時7.1%。日中9〜17時は45.1%、18〜23時は27.5%、深夜0〜5時は16.6%で、日中の巡回が明確に厚い。曜日は木曜21.3%が最多、日曜12.2%が最少。土日合計25.2%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 64件、togetter.com 37件、note.com 10件、posfie.com 8件。上位2媒体だけで39.8%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→その他→報道の順で、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 49.6%(SNS・炎上・ブコメ)、生活/社会 15.4%(人生・子ども・社会)、メディア/報道 12.6%、文化/表現/オタク 12.2%。量の首位はネット/SNSだが、反応効率は医療/健康の平均5.00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「戦争」3回、「中国」3回、「子供」6回、「勉強」3回、「自由」5回、「人生」5回。単語を束ねると外交・戦争(戦争・中国)、家族・ジェンダー(子供)、研究・教育(勉強)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) | 140 |
| 疑問符を含む | 15 |
| 一人称(俺・私・自分)を含む | 15 |
| 引用括弧「」を含む | 3 |
| w/草/笑を含む | 3 |
| 感嘆符を含む | 2 |
| というか型 | 1 |
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59.6%、長文0.0%、引用1.3%、疑問符6.4%、コメント中央値26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。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hamu_start 10、ysync 9、togusa5 7、gwmp0000 7。上位5人の合計は総スターの10.1%で、支持が特定少数に集中しているかも読める。テーマ別平均は医療/健康 5.00、経済/労働 2.94、AI/IT/技術 2.24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
大枠ではネット・SNS、生活・社会、報道、文化・表現を巡回するが、語彙を一段掘ると外交・戦争(戦争・中国)、家族・ジェンダー(子供)、研究・教育(勉強)が反復する。代表コメントでは制度運用の穴に反応する読み方が目立ち、短い一言で論点の急所へ判定を置く。ここから言えるのは思想所属ではなく、どの種類の破綻を見逃しにくいかという関心の癖までである。テーマごとに評価が変わる余地は残る。
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: entokとは、文化・表現とAI・ITへの比重が近いうえ、『ミス・自信・正解』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、本人は政治・政党へ、entokは外交・安全保障へ相対的に広がる。上位スター付与者は7人重なる。
10 総合評価
Dragon_Yoghurt219の254件には、戦争・中国・子供・勉強が何度も戻ってくる。強みは外交・戦争と家族・ジェンダーの制度運用の穴を、短い一言で論点の急所へ判定を置く力で、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、前提条件や例外が省かれ、判定だけが独立す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。