01 基本データ

2009年から2026年まで17.3年、2,606件。活動日は1,474日、期間内稼働率は23.4%である。コメント率21.9%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14字からコメントは短い判定文が中心。総スター614、1件平均0.24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12時の7.4%で、次いで2時6.2%、1時5.9%。日中9〜17時は43.4%、18〜23時は26.9%、深夜0〜5時は24.3%で、日中の巡回が明確に厚い。曜日は木曜17.5%が最多、金曜11.9%が最少。土日合計26.3%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

ほか計30媒体

上位媒体はanond.hatelabo.jp 916件、note.com 95件、togetter.com 59件、qiita.com 50件。上位2媒体だけで38.8%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→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

主要テーマはネット/SNS 43.9%（増田・togetter・Twitter）、文化/表現/オタク 24.1%（ゲーム・漫画・同人）、AI/IT/技術 9.7%、生活/社会 5.1%。量の首位はネット/SNSだが、反応効率は事件/司法の平均0.74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「ゲーム」19回、「映画」8回、「キャラ」7回、「オタク」6回、「漫画」5回、「男性」5回。単語を束ねると作品・娯楽（ゲーム・映画・キャラ・オタク）、家族・ジェンダー（男性・女性）、研究・教育（勉強）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

主調は短文判定型で、短い一言で論点の急所へ判定を置く。定量マーカーは短文71.3%、長文1.4%、引用5.1%、疑問符2.5%、コメント中央値14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Re-birth 9、sds-page 7、whkr 7、nanamino 7。上位5人の合計は総スターの5.9%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 0.74、ネット/SNS 0.45、ジェンダー/家族 0.44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、文化・表現、IT・技術、生活・社会。その内側に作品・娯楽（ゲーム・映画・キャラ）、家族・ジェンダー（男性・女性）、研究・教育（勉強）という具体的な束があり、公平性のずれに反応する姿勢で読む傾向が見える。短い一言で論点の急所へ判定を置く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: kamanobeとは、文化・表現とAI・ITへの比重が近いうえ、『百合・新作・ジャンル』周辺の語も重なる。両者とも短文で判断を置くが、記事の要約より論点の選別に使う点まで近い。ただし、本人の方がジェンダー・家族への比重が高い。上位スター付与者は10人重なる。

10 総合評価

ブックマーク棚の表面は幅広いが、hemoの芯はゲーム・映画・キャラ・オタクにある。強みは作品・娯楽の公平性のずれを、短い一言で論点の急所へ判定を置く力。17.3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、前提条件や例外が省かれ、判定だけが独立す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。