01 基本データ
2012年から2026年まで14.3年、5,339件。活動日は2,291日、期間内稼働率は43.7%である。コメント率44.1%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29字からコメントは一段落以内の中距離が中心。総スター3,873、1件平均0.73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20時の8.1%で、次いで9時7.5%、19時7.5%。日中9〜17時は38.6%、18〜23時は35.4%、深夜0〜5時は14.7%で、一日の複数帯に分散している。曜日は木曜15.9%が最多、土曜11.7%が最少。土日合計25.4%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 454件、togetter.com 268件、note.com 254件、zenn.dev 250件。上位2媒体でも13.5%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→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AI/IT/技術 25.7%（AI・開発・エンジニア）、ネット/SNS 23.9%（Twitter・ブコメ・はてな）、メディア/報道 18.4%、学術/教育 9.4%。量の首位はAI/IT/技術だが、反応効率はジェンダー/家族の平均1.55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「報道」33回、「新聞」21回、「勉強」21回、「大学」19回、「学校」11回、「国会」18回。単語を束ねると報道・情報流通（報道・新聞）、研究・教育（勉強・大学・学校）、政治・行政（国会・議員）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） | 1,217 |
| 疑問符を含む | 611 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 122 |
| 引用括弧「」を含む | 96 |
| 感嘆符を含む | 55 |
| 長文コメント（100字以上） | 40 |
| URL提示・資料参照を含む | 19 |
| というか型 | 13 |
| そもそも型 | 13 |
| むしろ型 | 9 |
| w/草/笑を含む | 6 |
| idコールを含む | 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51.7%、長文1.7%、引用4.1%、疑問符25.9%、コメント中央値29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watto 35、togusa5 26、yumenoa 25、wisboot 23。上位5人の合計は総スターの3.4%で、支持が特定少数に集中しているかも読める。テーマ別平均はジェンダー/家族 1.55、外交/安全保障 1.44、事件/司法 1.31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IT・技術、ネット・SNS、報道、学術・教育。その内側に報道・情報流通（報道・新聞）、研究・教育（勉強・大学・学校）、政治・行政（国会・議員）という具体的な束があり、制度運用の穴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: dodecaminとは、AI・ITと学術・教育への比重が近いうえ、『IT・採用・殆ど』周辺の語も重なる。本人は短文判定型、dodecaminは長文解説型で、関心が近くても結論までの運び方は異なる。ただし、本人は政治・政党へ、dodecaminは経済・労働へ相対的に広がる。上位スター付与者は12人重なる。 対照: pmintもAI・ITと学術・教育を追い、『エントリー・専門家』周辺を共有するが、本人は短文判定型、pmintは長文解説型。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
14.3年・5,339件を通じ、eergaは報道・新聞・勉強・大学を追ってきた。記事に足す価値は報道・情報流通と研究・教育の制度運用の穴を、短い一言で論点の急所へ判定を置く力にあり、論点を制度・責任・具体例へ引き戻す。反面、前提条件や例外が省かれ、判定だけが独立することもある。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。