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作品・娯楽と家族・ジェンダーを巡回し、数字や具体例で抽象論を地面へ下ろすブックマーカー
ネット・SNS 報道 数字具体化型 制度検査
基礎 全員共通・0-20
活動量
5
影響力
10
特性 この人の個性
ネット文化度
10
報道追随度
7
粘り強さ
7
雑食度
7

01 基本データ

1,904
総ブックマーク
7.0年
活動期間
1,271
アクティブ日数
49.6%
期間内の稼働率
76.9%
コメント付き率
59字
コメント中央値
6,299
総スター数
45.0%
スター付き率
3.31
平均スター

2019年から2026年まで7.0年、1,904件。活動日は1,271日、期間内稼働率は49.6%である。コメント率76.9%は保存より発言が主で、ほぼ毎回コメントを置く運用を示し、中央値59字からコメントは一段落以内の中距離が中心。総スター6,299、1件平均3.31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)

0時6時12時18時23時

曜日

最多は12時の9.2%で、次いで17時8.4%、8時5.5%。日中9〜17時は43.5%、18〜23時は25.9%、深夜0〜5時は17.2%で、日中の巡回が明確に厚い。曜日は月曜14.8%が最多、金曜13.6%が最少。土日合計28.3%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

anond.hatelabo.jp
335
togetter.com
222
news.yahoo.co.jp
112
www3.nhk.or.jp
71
note.com
55
dailyportalz.jp
32
www.asahi.com
30
www.itmedia.co.jp
27
gigazine.net
23
www.nikkei.com
23

ほか計30媒体

上位媒体はanond.hatelabo.jp 335件、togetter.com 222件、news.yahoo.co.jp 112件、www3.nhk.or.jp 71件。上位2媒体で29.3%を占め、定番の入口がはっきりしている。媒体種別ではネット言論→報道→その他の順で、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

ネット/SNS
36.9%
メディア/報道
22.3%
生活/社会
16.5%
文化/表現/オタク
16.3%
経済/労働
10.1%
医療/健康
8.8%
AI/IT/技術
7.3%
学術/教育
6.5%
事件/司法
6.4%
政治/政党
4.7%
ジェンダー/家族
4.3%
外交/安全保障
3.2%

主要テーマはネット/SNS 36.9%(Twitter・SNS・はてな)、メディア/報道 22.3%(NHK・朝日新聞)、生活/社会 16.5%、文化/表現/オタク 16.3%。量の首位はネット/SNSだが、反応効率は経済/労働の平均7.46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

映画 人間 人生 時間 ネット 世界 社会 時代 会社 運転 女性 日本 世代 情報 生活 中年 映画館 無理 関係 投資 今年 仕事 氷河期 スマホ 文章 子供 一度 利用 作品 うどん 健康 独身 写真 リスク 対応 絶対 テレビ 何度 便利 言葉 Amazon 楽しみ 埼玉 個人 読書 ニュース コロナ 漫画 制度 自己 電子 部屋 事件 職場 意見 資産 迷惑 ゲーム 電車 事故 自動車 男性 報道 カード こないだ 文学 現場 企業 証券 近所 陰謀 想像 食事 購入 無料 監督 小説 管理 バカ 文庫 不安 意識 現代 控除 責任 歴史 毎日 ホテル ヶ月 カメラ 確認 保険 被害者 理解 贅沢 サービス 無職 掃除 暮らし 母親 近く 生まれ シネマ メディア 比較 震災 クレカ 選択 大勢 退職金 自由 影響 口座 期待 税金 地方 上映 Switch 周囲 効果

特徴語は「映画」51回、「映画館」22回、「漫画」13回、「ゲーム」12回、「女性」26回、「子供」19回。単語を束ねると作品・娯楽(映画・映画館・漫画・ゲーム)、家族・ジェンダー(女性・子供・男性)、医療・健康(健康・コロナ)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)337
一人称(俺・私・自分)を含む289
引用括弧「」を含む100
長文コメント(100字以上)76
疑問符を含む62
w/草/笑を含む21
URL提示・資料参照を含む19
というか型8
むしろ型6
感嘆符を含む4
そもそも型1
idコールを含む1

主調は数字具体化型で、数字や具体例で抽象論を地面へ下ろす。定量マーカーは短文23.0%、長文5.2%、引用6.8%、疑問符4.2%、コメント中央値59字。さらに代表例の15/50件で数字を使用、11/50件で経験談に接続。個人的な経験を記事の論点へ接続する傾向も併存する。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。

40代後半の俺はこの人が生まれて幼児の頃からずっとメディアで見てきた。今やこんな素敵な女性に育ったんか〜と親戚の叔父さん的な目線で勝手な親しみを持っている。なんでもいいから幸せに生きてほしい。それだけ。
2026-07-05 ・ ★157 ・ bunshun.jp
俺の人生を変えてくれた一冊。初版、改版、第三版全部買ってきた。ここから敗者のゲームやランダムウォーカーへつながった。影響されて競馬も始めた。山崎さんがもういない世界が寂しくてしようがないぜ。
中年になったことによる人生のつまらなさ、味気なさは、体力の低下、浅い眠り、頻尿、鏡に映る老けた顔と薄い髪、食欲や性欲の衰えといった身体的な要素によるところも少なくないと当事者として思う。
2024-07-26 ・ ★143 ・ blog.tinect.jp
漫画は全部読んだ。そんな内密な情報が外部の一般の人間にわかるわけねーだろ。患者に情報収集して防げと振るより問題ある医師を処分、免許剥奪等できるシステム作る方が重要では?
目先のささやかな楽しみで虚しい毎日を誤魔化しやり過ごして生きている俺に効きすぎる漫画だった。今日が土曜日でよかった。日曜日の夜に読んでたらたぶん死んでた。
2023-07-22 ・ ★103 ・ bigcomics.jp
作品・娯楽と家族・ジェンダーの制度運用の穴を、数字や具体例で抽象論を地面へ下ろす力が強く、抽象的な議論を検証可能な形へ下ろせる。反面、数字で捉えにくい価値判断まで単一指標へ寄せる可能性がある。数字で測れない価値判断を最後に分離して書くと、説明の公平さが増す。単なる賛否ではなく、読者が次に確認すべき点を残せるところに価値がある。

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)

経済/労働
7.46
政治/政党
5.89
生活/社会
4.92
学術/教育
4.42
メディア/報道
4.25
文化/表現/オタク
3.69
医療/健康
3.57
ジェンダー/家族
3.40
事件/司法
2.99
ネット/SNS
2.88
AI/IT/技術
1.96
外交/安全保障
1.92

上位スター付与者はpikopikopan 66、togusa5 37、ysync 32、utabuti 29。上位5人の合計は総スターの3.1%で、支持が特定少数に集中しているかも読める。テーマ別平均は経済/労働 7.46、政治/政党 5.89、生活/社会 4.92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

記事選択の中心はネット・SNS、報道、生活・社会、文化・表現。その内側に作品・娯楽(映画・映画館・漫画)、家族・ジェンダー(女性・子供・男性)、医療・健康(健康・コロナ)という具体的な束があり、制度運用の穴に反応する姿勢で読む傾向が見える。数字や具体例で抽象論を地面へ下ろす文体と結びつくため、立場のラベルより『何を問題化するか』の方が人物像をよく表す。政治・思想を一枚岩に断定する材料ではない。

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: zakkichoとは、文化・表現と経済・労働への比重が近いうえ、『埼玉・購入・不安』周辺の語も重なる。本人は中距離コメント型、zakkichoは短文判定型で、関心が近くても結論までの運び方は異なる。ただし、本人は経済・労働へ、zakkichoは政治・政党へ相対的に広がる。上位スター付与者記録では両者間に計18スター(本人が受領18・付与0)が確認できる。

10 総合評価

hayasinonakanozouの1,904件には、映画・映画館・漫画・ゲームが何度も戻ってくる。強みは作品・娯楽と家族・ジェンダーの制度運用の穴を、数字や具体例で抽象論を地面へ下ろす力で、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、数字で捉えにくい価値判断まで単一指標へ寄せ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。