01 基本データ

2016年から2026年まで10.3年、613件。活動日は488日、期間内稼働率は13.0%である。コメント率15.3%は記事保存が主で、コメントは必要な場面に絞る運用を示し、中央値34字からコメントは一段落以内の中距離が中心。総スター207、1件平均0.34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21時の8.2%で、次いで23時8.0%、22時7.5%。日中9〜17時は41.0%、18〜23時は38.7%、深夜0〜5時は12.7%で、一日の複数帯に分散している。曜日は火曜17.0%が最多、水曜12.7%が最少。土日合計27.5%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 69件、togetter.com 46件、note.com 25件、news.yahoo.co.jp 25件。上位2媒体でも18.8%で、参照先は比較的分散している。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 27.7%（Twitter・はてな・ツイッター）、メディア/報道 16.8%（朝日新聞・文春）、生活/社会 8.5%、文化/表現/オタク 6.5%。量の首位はネット/SNSだが、反応効率はメディア/報道の平均0.92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」2回、「haik」1回、「責任」2回、「逮捕」1回、「オタク」2回、「ゲーム」1回。単語を束ねるとIT・開発（AI・haik）、事件・司法（責任・逮捕）、作品・娯楽（オタク・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

主調は疑問形検査型で、疑問形で前提や例外を洗い直す。定量マーカーは短文42.6%、長文1.1%、引用10.6%、疑問符18.1%、コメント中央値34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yudukisakuta 5、GATSBYtan 5、santa-baking 4、ponyoponyokun 4。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。テーマ別平均はメディア/報道 0.92、事件/司法 0.90、政治/政党 0.43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、報道、生活・社会、文化・表現を巡回するが、語彙を一段掘るとIT・開発（AI・haik）、事件・司法（責任・逮捕）、作品・娯楽（オタク・ゲーム）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、疑問形で前提や例外を洗い直す。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: ftqとは、医療・健康とAI・ITへの比重が近いうえ、『生徒・笑い・阿呆』周辺の語も重なる。本人は疑問形検査型、ftqは短文判定型で、関心が近くても結論までの運び方は異なる。ただし、本人は文化・表現へ、ftqは政治・政党へ相対的に広がる。

10 総合評価

10.3年・613件を通じ、ebc08265はAI・haik・責任・逮捕を追ってきた。記事に足す価値はIT・開発と事件・司法の制度運用の穴を、疑問形で前提や例外を洗い直す力にあり、論点を制度・責任・具体例へ引き戻す。反面、問いを重ねるほど本人の結論が見えにくくなることもある。量の多さだけではなく、繰り返し使う検査方法に一貫性があり、その一貫性が評価と限界の両方を作っている。