01 基本データ

解析対象27,395件、真の総数27,395件。活動17.7年、活動日1,526日、稼働率23.6%。コメント率0.0%、中央値23字、総スター36、平均0.00。

02 投稿時間帯

時間帯（0〜23時）

曜日

投稿の山は22時17.6%、23時15.9%、21時9.3%。曜日では月曜17.7%、金曜15.1%が上位。時間帯は生活属性を断定する材料ではないが、巡回がどこへ集中するかは比較的はっきりしている。

03 よく参照する媒体

ほか計30媒体

参照先はtogetter.com3,689件、zenn.dev1,161件、note.com1,049件、www.itmedia.co.jp851件が上位。togetter.comが全体の約13.5%を占める。上位媒体の組み合わせから、匿名投稿・SNSまとめ・報道・専門媒体のどこへ重心があるかが見える。媒体名だけで立場を決めず、実際の巡回件数として読むのが妥当だ。

04 主要テーマ・関心

主要テーマはAI/IT/技術28.3%、ネット/SNS23.5%、メディア/報道10.3%、学術/教育7.1%。スター平均が高い領域はAI/IT/技術0.00、ネット/SNS0.00、メディア/報道0.00。よく読むテーマと反応されやすいテーマは必ずしも一致しないので、量とスター効率を分けて見ると輪郭が出る。

05 頻出語

頻出語は「リリース、予定、名前、変更、サイゼリヤ、参考」など。単語だけで思想や属性を決めつけることはできないが、主要テーマと重ねると、繰り返し追う対象を具体化する補助線になる。

06 文体の特徴

短文2件、長文0件、引用0件、疑問符0件。攻撃候補行率は0.0%だが、候補語には引用・否定・比喩・対象が人でない用例も混じるため、継続的な対人攻撃とまでは判定せず attack は出していない。

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）

総スター36、スター付き率はほぼ0%。umpiko（15）、knana19（5）、kumakumakoara（4）が上位だが、27,000件超の保存量に対しては極めて薄い反応である。テーマ別平均もすべて0.00で、スターから得意領域を読むことはできない。数少ないコメントが参考資料やリリース名の補足なので、そもそも反応獲得を目的とした利用法ではない。既存プロフィール逆引きでも目立つ付与先はなく、交流圏より個人インデックス性が圧倒的に強い。

08 思想・政治傾向

関心の地図では外交/安全保障6.5%、医療/健康3.2%、政治/政党2.7%が確認でき、AI/IT/技術28.3%、ネット/SNS23.5%、メディア/報道10.3%も上位にある。これは社会的な争点を継続して読む傾向の材料にはなるが、テーマ比率や語彙だけから左右、支持政党、価値観、属性を断定することはできない。ここでは記事ごとに評価や補足を置く関心傾向として扱う。

09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較

tobetchiは、技術記事を一万件超保存しながらコメント率0.7%で、必要な時だけ概念の区別を一行置く長期アーカイバー。hnagoyaの「あとで読む」中心の外部記憶と非常に近い。対照的なのはmegumin1で、同じ技術・制度圏でも選んだ記事へ100字級の添削を必ず書き、ほぼ毎回スターを得る。hnagoyaが検索可能な書庫を作る側なら、megumin1はその場で技術レビューを公開する側である。

10 総合評価

hnagoyaにとって、はてブは会話の場というより外部記憶である。「あとで読む」が記録の大半を占め、AI/ITやネットの記事を大量に積み上げながら、本人の文章はほとんど残さない。数少ないコメントも「参考資料」「リリース名の補足」といった実用メモ寄りで、議論に参加する気配は薄い。強みは圧倒的な保存量と検索可能な履歴だが、その代わり価値判断や人柄はログからほぼ復元できない。発言者としてより、長年運用された個人インデックスとして見るのが自然だ。