01 基本データ
2007年から2026年まで18.7年、18,350件。活動日は5,089日、期間内稼働率は74.4%である。コメント率63.6%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48字からコメントは一段落以内の中距離が中心。総スター21,990、1件平均1.20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23時の10.2%で、次いで22時9.6%、21時9.2%。日中9〜17時は27.7%、18〜23時は46.6%、深夜0〜5時は24.1%で、仕事・学校後に当たる夕方以降へ寄る。曜日は木曜15.1%が最多、金曜13.5%が最少。土日合計29.0%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twitter.com 5,447件、togetter.com 964件、anond.hatelabo.jp 809件、twitpic.com 328件。上位2媒体で34.9%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→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 42.8%（Twitter・Togetter・はてな）、メディア/報道 13.4%（NHK・朝日新聞）、AI/IT/技術 10.6%、文化/表現/オタク 8.1%。量の首位はネット/SNSだが、反応効率は事件/司法の平均2.94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「on」134回、「iPhone」126回、「データ」111回、「アマゾン」102回、「アプリ」100回、「新聞」208回。単語を束ねるとIT・開発（on・iPhone・データ・アマゾン）、報道・情報流通（新聞・朝日・NHK）、ネット言論（togetter・Twitter）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） | 3,460 |
| 引用括弧「」を含む | 2,720 |
| 感嘆符を含む | 1,109 |
| 長文コメント（100字以上） | 939 |
| 疑問符を含む | 831 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 479 |
| URL提示・資料参照を含む | 453 |
| w/草/笑を含む | 402 |
| idコールを含む | 371 |
| そもそも型 | 56 |
| むしろ型 | 16 |
| というか型 | 7 |
主調は引用切り返し型で、相手や記事の文言を抜き出し、矛盾を見せる。定量マーカーは短文29.6%、長文8.0%、引用23.3%、疑問符7.1%、コメント中央値48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。追加資料や参照先で記事の不足を補う傾向も併存する。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wisboot 170、sds-page 125、pikopikopan 124、zenkamono 109。上位5人の合計は総スターの2.9%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 2.94、政治/政党 2.91、ジェンダー/家族 2.72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
大枠ではネット・SNS、報道、IT・技術、文化・表現を巡回するが、語彙を一段掘るとIT・開発（on・iPhone・データ）、報道・情報流通（新聞・朝日・NHK）、ネット言論（togetter・Twitter）が反復する。代表コメントでは責任の所在に反応する読み方が目立ち、相手や記事の文言を抜き出し、矛盾を見せる。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: gmymとは、AI・ITと文化・表現への比重が近いうえ、『纏め・NHK・Google』周辺の語も重なる。両者とも記事や他者の文言を引用し、そこから矛盾を示す。ただし、本人は経済・労働へ、gmymは学術・教育へ相対的に広がる。上位スター付与者は14人重なる。 言及: mutinomutiへのidコールは集計上5回。該当コメントでは補足・直接応答が中心で、個別論点の情報交換や訂正の相手として参照している。 言及: straychefへのidコールは集計上5回。該当コメントでは補足・直接応答が中心で、個別論点の情報交換や訂正の相手として参照している。
10 総合評価
hirata_yasuyukiを特徴づけるのは、on・iPhone・データ・アマゾンという題材そのものより、そこでIT・開発の責任の所在を、相手や記事の文言を抜き出し、矛盾を見せる力である。18.7年の蓄積により観察軸は安定しているが、引用した相手の粗さに議論全体が引っ張ら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。