01 基本データ
2010年から2026年まで15.6年、860件。活動日は696日、期間内稼働率は12.2%である。コメント率1.5%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24字からコメントは短い判定文が中心。総スター53、1件平均0.06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18時の6.5%で、次いで22時6.5%、1時6.2%。日中9〜17時は39.4%、18〜23時は28.9%、深夜0〜5時は21.7%で、日中の巡回が明確に厚い。曜日は月曜16.4%が最多、水曜13.4%が最少。土日合計28.6%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 38件、qiita.com 34件、matome.naver.jp 29件、note.com 23件。上位2媒体でも8.4%で、参照先は比較的分散している。媒体種別ではその他→ネット言論→技術の順で、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 21.5%（プログラ・エンジニア・機械学習）、ネット/SNS 11.2%（はてな・Twitter・ブックマーク）、学術/教育 10.9%、経済/労働 8.1%。量の首位はAI/IT/技術だが、反応効率はメディア/報道の平均1.24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「ID」1回、「デー」1回、「政治家」1回、「安全」2回、「14」2回、「追加」2回。単語を束ねるとIT・開発（ID・デー）、政治・行政（政治家）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） | 10 |
| 引用括弧「」を含む | 1 |
| URL提示・資料参照を含む | 1 |
| 感嘆符を含む | 1 |
| 長文コメント（100字以上） | 1 |
| w/草/笑を含む | 1 |
コメント付きは13件で、安定した文体を断定できる量ではない。プロフィールは発言の癖より記事選択を中心に読むべきで、少数の短文や強い表現を全期間の芸風へ拡大しない。現時点では「記事選択型」という暫定的な読みが妥当である。
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）
上位スター付与者はfjvkv4 7、stesmm 2、MoneyReport 2、yukimamafx 2。上位5人の合計は総スターの26.4%で、支持が特定少数に集中しているかも読める。テーマ別平均はメディア/報道 1.24、政治/政党 0.40、ネット/SNS 0.27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IT・技術、ネット・SNS、学術・教育、経済・労働を巡回するが、語彙を一段掘るとIT・開発（ID・デー）、政治・行政（政治家）が反復する。代表コメントでは責任の所在に反応する読み方が目立ち、コメントよりも記事の選び方で関心を示す。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: harumaki_netとは、AI・ITと学術・教育への比重が近いうえ、『プログラミング・aws・ライフハック』周辺の語も重なる。本人は寡黙・記事選択型、harumaki_netは中距離コメント型で、関心が近くても結論までの運び方は異なる。
10 総合評価
ブックマーク棚の表面は幅広いが、GOODEN2の芯はID・デー・政治家・安全にある。強みはIT・開発と政治・行政の責任の所在を、コメントよりも記事の選び方で関心を示す力。15.6年の活動でこの型は繰り返され、テーマによってスター反応も得ている。ただし、慎重な書き方のため重要な判断が埋もれると批評の焦点がずれる。何を読むか以上に、どこへ疑義を差し込むかで識別できるタイプである。