01 基本データ
6,102件を13.3年、アクティブ率57.8%。コメント率32.2%、中央値38字。平均0.62スターで、収集量は多いが「発言で目立つ」より技術・仕事の資料を継続的に拾う比重が大きい。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
22時台7.8%が最多で、12時台7.6%、21時台6.6%が続く。曜日は日曜15.3%が最多、次いで火曜15.1%。平日利用が中心で、仕事・技術情報の巡回リズムと整合する。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
Qiita417件、Zenn207件、GitHub66件と開発系が強い一方、増田302件、Togetter124件、NHK86件も読む。コードと社会ニュースを同じ棚で追う構成。
04 主要テーマ・関心
AI/IT/技術2,073件（34.0%）が突出。ネット/SNS743件、報道464件、経済/労働399件が続く。政治216件は比率3.5%だが平均3.49スターで、政策・政権への短評は反応が比較的高い。
05 頻出語
「エンジニア」51回、「仕事」44回、「言語」30回、「Web」「プログラミング」各21回。技術語に「社会」「子供」「国民」が混ざり、職場・制度まで射程を広げる。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 844 |
| 疑問符を含む | 330 |
| 長文コメント（100字以上） | 181 |
| 感嘆符を含む | 134 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 112 |
| w/草/笑を含む | 100 |
| 引用括弧「」を含む | 52 |
| そもそも型 | 39 |
| というか型 | 15 |
| URL提示・資料参照を含む | 13 |
| むしろ型 | 5 |
| idコールを含む | 1 |
短文844件、疑問符330件、長文181件。攻撃候補率5.4%。「死ね」は技術文脈の誤検出、「排除」「隔離」も制度・感染文脈が中心。一方、「クソ」「ゴミ」「バカ」など粗い評価語は反復しており、特に政治や設計批判で語気が上がる。
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）
スター付与上位はzu2（33）、ysync（23）、wisboot（22）、morimarii（20）。テーマ別では政治3.49、事件/司法2.39、ジェンダー/家族2.28、報道2.23が高く、技術0.48より社会論の方が反応を集めやすい。
08 思想・政治傾向
関心の中心は技術と労働だが、税・社会保険、長時間労働、政権交代などにも継続的に言及する。特定政党への評価は厳しい一方、材料から固定的な思想ラベルを付けるより、「現役世代の負担」「制度の運用可能性」「結果を出すか」を重視する傾向として読むのが妥当。
10 総合評価
技術記事ではSQLやOOP、OS、UIを具体論で読み、社会記事でも「その制度は誰が運用するのか」「労働者に何を負わせるのか」へ降りる実務型。強みは現場感と疑問の立て方。一方、怒ると「クソ」「ゴミ」など評価語が先に立ち、せっかくの設計論・制度論が雑な印象に縮む場面がある。