01 基本データ
2020年から2026年まで5.8年、2,337件。活動日は836日、期間内稼働率は39.6%である。コメント率40.1%は選んだ記事の一部にだけコメントを足す選択型を示し、中央値58字からコメントは一段落以内の中距離が中心。総スター2,635、1件平均1.13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22時の10.3%で、次いで23時8.8%、21時8.3%。日中9〜17時は30.8%、18〜23時は41.7%、深夜0〜5時は15.1%で、仕事・学校後に当たる夕方以降へ寄る。曜日は木曜16.2%が最多、土曜13.1%が最少。土日合計27.2%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 534件、togetter.com 438件、news.yahoo.co.jp 81件、note.com 77件。上位2媒体だけで41.6%を占め、入口の偏りはかなり強い。媒体種別ではネット言論→その他→報道の順で、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
主要テーマはネット/SNS 48.2%（増田・Twitter・はてな）、メディア/報道 12.6%（NHK・朝日新聞）、生活/社会 12.1%、文化/表現/オタク 10.3%。量の首位はネット/SNSだが、反応効率はジェンダー/家族の平均2.15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「子供」24回、「男性」9回、「女性」9回、「家族」7回、「AI」22回、「iPhone」10回。単語を束ねると家族・ジェンダー（子供・男性・女性・家族）、IT・開発（AI・iPhone）、作品・娯楽（漫画・アニメ）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） | 190 |
| 引用括弧「」を含む | 187 |
| 疑問符を含む | 121 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 114 |
| 長文コメント（100字以上） | 109 |
| 感嘆符を含む | 36 |
| w/草/笑を含む | 21 |
| というか型 | 10 |
| そもそも型 | 8 |
| idコールを含む | 1 |
| むしろ型 | 1 |
主調は長文解説型で、背景条件を並べてから結論へ進む。定量マーカーは短文20.3%、長文11.6%、引用20.0%、疑問符12.9%、コメント中央値58字。さらに9/56件で比喩・たとえ。相手や記事の文言を抜き出し、矛盾を見せる傾向も併存する。候補語には引用や制度批判も多く、強い単語の機械一致だけで攻撃性を断定すべきではない。
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pikopikopan 32、watch_azure 25、exciteB 25、togusa5 22。上位5人の合計は総スターの4.7%で、支持が特定少数に集中しているかも読める。テーマ別平均はジェンダー/家族 2.15、生活/社会 1.60、学術/教育 1.40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
家族・ジェンダー（子供・男性・女性）、IT・開発（AI・iPhone）、作品・娯楽（漫画・アニメ）が、このユーザーの関心を具体化する語群である。広いテーマではネット・SNS、報道、生活・社会、文化・表現にまたがるが、代表例では制度運用の穴に反応する視線が共通し、背景条件を並べてから結論へ進む。これは賛否の陣営を示すものではなく、記事のどこに故障・矛盾・不公平を見つけるかを示す観察傾向である。
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: sociologiclsとは、文化・表現とAI・ITへの比重が近いうえ、『きっかけ・相談・コーヒー』周辺の語も重なる。本人は長文解説型、sociologiclsは引用切り返し型で、関心が近くても結論までの運び方は異なる。ただし、本人はAI・ITへ、sociologiclsは事件・司法へ相対的に広がる。上位スター付与者記録では両者間に計12スター（本人が受領12・付与0）が確認できる。 対照: girlhoodも文化・表現とAI・ITを追い、『客観的・本能』周辺を共有するが、本人は長文解説型、girlhoodは短文判定型。思想上の正反対と断定する材料はないが、同じ話題を処理する文章の型は明確に対照的である。
10 総合評価
haruaki8107の2,337件には、子供・男性・女性・家族が何度も戻ってくる。強みは家族・ジェンダーとIT・開発の制度運用の穴を、背景条件を並べてから結論へ進む力で、見出しだけでは落ちる責任・運用・例外をコメント欄へ戻すこと。一方、説明の層が厚くなり、結論の焦点が奥へ隠れる危うさも同じ技法の裏側にある。関心分野の数より、何を『故障の徴候』として拾うかに個性が出るブックマーカーである。