01 基本データ

解析対象4,596件、真の総数4,597件。活動14.9年、活動日2,319日、稼働率42.5%。コメント率6.4%、中央値19字、総スター338、平均0.07。

02 投稿時間帯

時間帯（0〜23時）

曜日

投稿の山は19時15.8%、12時10.7%、18時8.5%。曜日では水曜16.8%、火曜15.8%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www3.nhk.or.jp172件、note.com170件、qiita.com168件、news.yahoo.co.jp145件が上位。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27.0%、メディア/報道19.3%、ネット/SNS8.9%、経済/労働8.2%。スター平均が高い領域は医療/健康0.22、文化/表現/オタク0.16、学術/教育0.15。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「電池、ゲーム、時間、電圧、日本、リチウム」など。タグ・名詞では「COVID-19、ゲーム、Python、労働」も反復する。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224件、長文0件、引用3件、疑問符12件。攻撃候補行率は2.0%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338、スター付き率2.5%。togusa5（9）、ponyoponyokun（8）、zu2（7）、sds-page・wisboot（各6）と、ニュース・技術・短評系の読者に小さく分散している。医療/健康0.22、文化/表現/オタク0.16、学術/教育0.15がAI/IT/技術0.08を上回り、技術保存そのものより「実装した時の安全や運用」を具体的に問うコメントの方が反応されやすい。固定スター圏より論点単位の拾われ方である。

08 思想・政治傾向

関心の地図では医療/健康7.4%、政治/政党6.0%、外交/安全保障4.8%が確認でき、AI/IT/技術27.0%、メディア/報道19.3%、ネット/SNS8.9%も上位にある。頻出語・タグでは「COVID-19、ゲーム、Python、労働」が見える。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

k_oshimaは、IT・生活実務の記事で「運用するとどこが詰まるか」を短文で判定する点が近い。idainahikikomori153はそこへ科学・医療の安全条件や処理後の行き先まで問い、故障点を先に探す。対照的なのはee83jaige。同じ技術・経営の不備を疑うが、短期標本でほぼ全件を長文・高火力の断罪へ変える。こちらが故障診断なら、ee83jaigeは故障報告から責任者まで焼く。

10 総合評価

電池、AI、感染症、制度まで題材は広いが、コメントの芯は「理屈だけでなく実装すると何が起こるか」。科学的に問題ないことをどう示すのか、処理後の塩水をどこへ捨てるのか、軽症者の急変を誰が拾うのか、と運用の穴を小さく突く。短文ゆえ説明不足になることはあるが、賛否より先に故障点を探す視点が持ち味である。