01 基本データ
6919件を6.1年で蓄積し、稼働率93.2%、コメント率81.5%。平均スター3.45、スター付き率41.1%と反応も強い。中央値37字で、長文を積むより短い一言で論点を整える運用が中心。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
6年以上ほぼ毎日動く高稼働型。大量連投より、増田・ニュース・技術記事を日常的に拾って短く反応する。継続性に対してコメントはコンパクトで、巡回のテンポが速い。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
増田1901件が最多。NHK657件、Togetter610件、ITmedia473件、Daily Portal Z286件、Publickey205件が続く。ネット雑談と技術記事、一般報道を同じ視野で読む構成。
04 主要テーマ・関心
ネット/SNS43.7%、AI/IT/技術21.8%、メディア/報道18.8%、文化/表現/オタク13.1%が上位。生活・医療・教育にも8〜9%あり、技術一本ではなくネット上の社会話題を広く拾う。
05 頻出語
「増田」「映画」「情報」「理解」「判断」「システム」「個人」などが上位。強い陣営語より、情報の読み方や定義、実務上どう扱うかという語彙が目立つ。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 2,304 |
| 引用括弧「」を含む | 1,135 |
| 疑問符を含む | 496 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 309 |
| URL提示・資料参照を含む | 254 |
| 長文コメント（100字以上） | 75 |
| 感嘆符を含む | 69 |
| w/草/笑を含む | 60 |
| そもそも型 | 32 |
| というか型 | 27 |
| idコールを含む | 24 |
| むしろ型 | 14 |
短文ツッコミ2304件が突出し、引用括弧1135件、疑問符496件。長文は75件しかなく、一言で前提を直したり「それは別概念では」と切り分ける型。攻撃候補率1.6%で、重い語の大半も引用・否定・一般語だった。
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）
平均スター3.45。テーマ別ではジェンダー/家族7.07、政治/政党5.39、事件/司法5.21、経済/労働5.14が高い。技術記事を多く読む一方、社会的な争点を簡潔に整理したコメントほど反応が付きやすい。
08 思想・政治傾向
資料では、技術・セキュリティ・AIへの関心が強い一方、社会制度やジェンダー、事件、医療にも反応する。政治的な自己規定を示す材料は乏しく、陣営より「説明の筋が通るか」「定義がズレていないか」「実際の影響は何か」を見る傾向が強い。
09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較
idコールは23回と少なく、最多でも mouseion 2回、その他はほぼ1回。特定ユーザーとの継続論争より、記事そのものへの短い補足・訂正が中心。このaggregateから確認できる範囲では、村内人間関係より論点整理を優先する使い方である。
10 総合評価
増田と技術記事を高頻度で巡回し、短文で論点を整理する実務派。定義や前提のズレを直すのが得意で、炎上話題でも比較的落ち着いている。一方、短さゆえ背景や留保を省き、「正しいが説明不足」に見える場面はあり得る。