01 基本データ

2021年から2026年まで5.0年、653件。活動日は496日、期間内稼働率は27.1%である。コメント率47.0%は記事保存とコメント投稿をほぼ同じ比重で使う運用を示し、中央値52字からコメントは一段落以内の中距離が中心。総スター1,192、1件平均1.83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9時の8.6%で、次いで6時7.8%、21時7.7%。日中9〜17時は41.2%、18〜23時は32.8%、深夜0〜5時は4.9%で、日中の巡回が明確に厚い。曜日は火曜16.5%が最多、月曜10.6%が最少。土日合計28.8%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speakerdeck.com 40件、zenn.dev 34件、note.com 32件、anond.hatelabo.jp 31件。上位2媒体でも11.3%で、参照先は比較的分散している。媒体種別では報道→その他→ネット言論の順で、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 25.1%（AI・エンジニア・開発）、メディア/報道 24.3%（NHK・朝日新聞）、政治/政党 19.4%、ネット/SNS 15.8%。量の首位はAI/IT/技術だが、反応効率は事件/司法の平均6.53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「政治家」38回、「自民党」18回、「議員」13回、「選挙」13回、「維新」8回、「アメリカ」19回。単語を束ねると政治・行政（政治家・自民党・議員・選挙）、外交・戦争（アメリカ・イスラエル・ロシア・米国）、事件・司法（犯罪者・責任・犯罪・逮捕）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

主調は中距離コメント型で、短評と説明を記事に応じて切り替える。定量マーカーは短文21.8%、長文6.2%、引用2.3%、疑問符6.5%、コメント中央値52字。さらに代表例では結論を先に置く型と説明を足す型が混在。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KKElichika 21、togusa5 16、tastasto 13、rci 12。上位5人の合計は総スターの6.1%で、支持が特定少数に集中しているかも読める。テーマ別平均は事件/司法 6.53、生活/社会 4.40、経済/労働 4.18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、報道、政治・政党、ネット・SNSを巡回するが、語彙を一段掘ると政治・行政（政治家・自民党・議員）、外交・戦争（アメリカ・イスラエル・ロシア）、事件・司法（犯罪者・責任・犯罪）が反復する。代表コメントでは制度運用の穴に反応する読み方が目立ち、短評と説明を記事に応じて切り替える。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: beejagaとは、AI・ITと政治・政党への比重が近いうえ、『官僚・構造』周辺の語も重なる。両者とも短評と説明を記事に応じて切り替える。ただし、本人の方が事件・司法への比重が高い。上位スター付与者は14人重なる。

10 総合評価

hdonburiを特徴づけるのは、政治家・自民党・議員・選挙という題材そのものより、そこで政治・行政の制度運用の穴を、短評と説明を記事に応じて切り替える力である。5.0年の蓄積により観察軸は安定しているが、慎重な書き方のため重要な判断が埋もれる場面では持ち味が弱点へ反転する。強みと危うさが別物ではなく、同じ読み方から生じている点がこのプロフィールの核心である。