id:fromAmbertoZen
十万件超の巨大資料庫から、新聞・学術・ネット史の細部だけを時々訂正する資料参照型古参
巨大アーカイブ
報道
学術/教育
資料参照
基礎 全員共通・0-20
活動量
20
影響力
6
特性 この人の個性
粘り強さ
10
報道追随度
10
学術関心度
10
資料参照度
9
01 基本データ
104,442
総ブックマーク
13.2年
活動期間
2013年6月22日
ブクマ誕生日
30,000
解析対象ブックマーク
10.0年
解析期間
3,460
アクティブ日数
94.5%
期間内の稼働率
2.9%
コメント付き率
34字
コメント中央値
1,652
総スター数
1.1%
スター付き率
0.06
平均スター
※ ブックマークが非常に多いため、全 104,442 件のうち直近 30,000 件を分析対象としています（統計値は分析対象の集計です）。
解析対象は上限3万件だが、真の総数は104,442件。13.2年の巨大アーカイブで、コメント率は2.9%と低い。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
0時6時12時18時23時
曜日
月
火
水
木
金
土
日
解析対象期間では3,460アクティブ日、稼働率94.5%。直近10年はほぼ毎日何かを保存する。
03 よく参照する媒体
www.amazon.co.jp2,395
twitter.com2,095
togetter.com1,785
www.asahi.com1,068
note.com1,003
news.yahoo.co.jp897
anond.hatelabo.jp833
mainichi.jp578
x.com478
www3.nhk.or.jp392
ほか計30媒体
Amazon2,395、Twitter2,095、Togetter1,785に加え、朝日1,068、note1,003。書籍・SNS・新聞を同じ棚で追う。
04 主要テーマ・関心
ネット/SNS22.5%
メディア/報道19.4%
学術/教育14.4%
文化/表現/オタク8.1%
事件/司法6.4%
政治/政党5.0%
生活/社会4.7%
経済/労働3.5%
AI/IT/技術3.4%
医療/健康3.4%
ネット22.5%、報道19.4%、学術14.4%が三本柱。文化8.1%、事件6.4%、政治5.0%まで広がる。
05 頻出語
マンガ
批判
論文
大学
日本
事件
作品
名前
研究
発言
指摘
先生
東京
言葉
出版社
女性
教授
エピソード
文章
意見
関係
主義
告発
アメリカ
査読
主張
引用
黒瀬
紹介
実際
ヤクザ
天皇
雁屋
謝罪
協会
分析
統一
戦争
情報
発表
判断
著者
会社
映画
世代
高橋
人間
小説
公開
翻訳
伊藤
落語
status
事実
日本語
一般
文化
智英
批評
仕事
出版
芸人
研究者
被害者
社会
表現
朝日
裁判
説明
掲載
報道
経緯
セルクマ
弁護士
メール
設定
化学
活動
陽平
アニメ
イメージ
文学
意識
料理
写真
中島
少女
テーマ
鈴木
世界
手塚
中村
作家
読み
英語
シーン
新聞
原作
人生
反論
多く
描写
死刑
残酷
セリフ
不適切
時代
ネーム
用語
大江
異能
雑誌
書店
時間
事情
現代
理解
社会学
しょう
渡辺
「マンガ」「批判」「論文」「大学」「研究」が上位。作品史・学術・発言の事実関係を確認する語彙が目立つ。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 390 |
| 引用括弧「」を含む | 274 |
| 疑問符を含む | 189 |
| URL提示・資料参照を含む | 103 |
| 感嘆符を含む | 45 |
| 長文コメント（100字以上） | 43 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 32 |
| そもそも型 | 6 |
| w/草/笑を含む | 5 |
| というか型 | 3 |
| むしろ型 | 2 |
| idコールを含む | 1 |
短文390、引用274、疑問符189、資料参照103。高重み候補は書名・制度語・引用や批判文脈で、attackは出さない。
「おい、大丈夫か。車なんかいくらでも修理できるけど、お前が怪我でもして働けなくなったら、この車のローンも払えないし、第一、明日から遊んで酒が飲めないんだぜ...」
別に違法だとか言われたわけではなく、お願いされただけなのに... 「生涯賞金について書いちゃいけないのか」とか言っているが、伝記や記事など適切な分量と文脈で書かれる分には、羽生理恵さんも文句ないだろうに
この放送を聞いた時点で「えっ、そんな怪我した人に責任を転嫁するようなことを言うのか...」と思ったが、しかもデタラメとはね。
まず、差別的な発言が批判されているんだよ、という話だし、次にそんな珍妙な「思い込み」があるか！ウソつけとなるし、最後に言い訳にしろ、そんな言い訳が通じると思っているのか......と思う。
twitter で話題になった文だけからでも想像がつく「文章がやたら難しく書かれているうえに、その中で使われている熟語の意味が文章と一致していないんです」
90年代からあったけどね。
書籍・新聞・SNS・学術を同じ時間軸で追える蓄積は強い。たまに残る訂正コメントも具体的で、重要記事にだけ「なぜ残したか」を足すと資料庫の価値がさらに上がる。
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）
ネット/SNS0.18
文化/表現/オタク0.15
事件/司法0.13
政治/政党0.12
生活/社会0.08
医療/健康0.08
学術/教育0.06
メディア/報道0.04
経済/労働0.02
AI/IT/技術0.02
総1,652スター。保存量に比べ平均0.06で、スター獲得より個人資料庫としての性格が圧倒的に強い。
08 思想・政治傾向
政治的立場を一語で固定するより、報道・学術・文化史の「その説明は史実や用語と合っているか」を検算する傾向が強い。差別や権威の扱いにも反応するが、陣営表明より資料と文脈の整合性が前面に出る。
10 総合評価
十万件超を保存しつつ、発言するときは「90年代からあった」「その用語の意味が違う」と細部を直す。強みは資料量と歴史感覚。反面、コメント率2.9%なので、巨大な棚の大半は保存意図が外から見えない。