01 基本データ
30,000件を5.4年間に記録し、活動日は1,986日、活動率99.9%。コメント率48.8%、中央値48字で、無言収集と短文批評をほぼ半々で使う。総スター148,294、平均4.94と反応規模が大きく、数百スター級の一文を繰り返し生む高出力型である。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
曜日差がほぼなく、月曜14.4%から日曜14.1%まで均等。時間帯は13時10.1%、8時9.6%、20時8.0%、19時7.9%が目立つ。平日昼休み型ではなく、朝から夜までニュース、技術、作品、政治を常時処理する常駐型のリズムである。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
Togetter4,703件、増田2,228件、Yahoo!ニュース1,187件、Twitter1,123件、GIGAZINE1,083件、ITmedia995件。SNS上の言説、一般報道、技術媒体を横断し、一次情報だけでなく人々の反応や解釈の流れまで観察対象にする。
04 主要テーマ・関心
ネット/SNS32.8%、AI・IT21.2%、報道18.9%、文化・表現10.7%が主軸。教育、生活、経済、外交、政治、医療も厚い。個別ニュースを単発の善悪で処理せず、制度設計、インセンティブ、技術普及、世代交代、物語構造へ接続して読む。
05 頻出語
「日本」「時代」「世界」「ゲーム」「社会」「人間」「企業」「世代」「機能」「情報」が上位。人物評よりも仕組み、環境、普及、組織、ルールへ目が向く。政治も作品もITも、誰かの性格ではなく構造と設計の結果として説明しようとする語彙である。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 4,178 |
| 引用括弧「」を含む | 2,854 |
| URL提示・資料参照を含む | 1,182 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 1,100 |
| 長文コメント（100字以上） | 974 |
| 疑問符を含む | 641 |
| 感嘆符を含む | 299 |
| w/草/笑を含む | 93 |
| むしろ型 | 45 |
| というか型 | 34 |
| そもそも型 | 25 |
| idコールを含む | 15 |
30字以下4,178件、引用括弧2,854件、資料参照1,182件、100字以上974件。基本は引用された主張の前提を一つずらし、短い反例、比喩、未来予測で論理の穴を見せる。ガンダム、パトレイバー、特撮、漫画を説明装置として自然に投入する。
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）
pikopikopan799、number917741、wisboot713、everybodyelse699が上位。テーマ別ではジェンダー・家族12.23、政治9.6、生活・社会8.9、医療8.0が高い。技術知識だけでなく、制度が人間の生活へどう作用するかを短く言語化したコメントが支持される。
08 思想・政治傾向
明確な陣営帰属より、制度設計と権力の失敗を重視する実務的リベラルに近い。差別、排除、ネットリンチ、陰謀論には警戒的だが、理念だけで現実のインセンティブや供給制約を無視する議論にも乗らない。政治家や企業を人物の善悪より、誤りを訂正できる仕組みがあるかで評価する。
09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較
典型的な政治ブックマーカーが党派や人物の勝敗へ収束しやすいのに対し、gabillは政治をOSやバグ、文化をプラットフォーム、歴史を長期運用中のシステムとして読む。専門分野の境界を越え、IT、漫画、特撮、制度論を同じ比喩空間へ持ち込む点が特徴である。
10 総合評価
gabillは、30,000件をほぼ毎日記録し、AI・IT、政治、報道、教育、文化を横断する高出力のシステム観察型ブックマーカーである。短いコメントで前提のズレや設計上の矛盾を見つけ、ガンダムや特撮の比喩で記憶に残る形へ圧縮する。攻撃候補語の大半は引用、作品、制度、歴史の文脈で、対人攻撃を主軸とするタイプではない。