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id:j_naito
研究・教育と家族・ジェンダーを巡回し、短い一言で論点の急所へ判定を置くブックマーカー
ネット・SNS 報道 短文判定型 責任追跡
基礎 全員共通・0-20
活動量
7
影響力
3
特性 この人の個性
瞬発力
10
粘り強さ
10
ネット文化度
8
雑食度
6

01 基本データ

4,365
総ブックマーク
12.7年
活動期間
2,019
アクティブ日数
43.4%
期間内の稼働率
49.3%
コメント付き率
17字
コメント中央値
2,118
総スター数
16.0%
スター付き率
0.49
平均スター

2013年から2026年まで12.7年、4,365件。活動日は2,019日、期間内稼働率は43.4%である。コメント率49.3%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17字からコメントは短い判定文が中心。総スター2,118、1件平均0.49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)

0時6時12時18時23時

曜日

最多は8時の11.2%で、次いで0時7.3%、23時6.2%。日中9〜17時は39.3%、18〜23時は29.3%、深夜0〜5時は14.7%で、日中の巡回が明確に厚い。曜日は日曜17.5%が最多、火曜11.9%が最少。土日合計33.2%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

anond.hatelabo.jp
564
togetter.com
436
blog.livedoor.jp
122
note.com
105
www3.nhk.or.jp
81
qiita.com
60
gigazine.net
56
zenn.dev
54
news.yahoo.co.jp
46
twitter.com
46

ほか計30媒体

上位媒体はanond.hatelabo.jp 564件、togetter.com 436件、blog.livedoor.jp 122件、note.com 105件。上位2媒体で22.9%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

ネット/SNS
29.7%
メディア/報道
12.4%
AI/IT/技術
11.1%
学術/教育
7.5%
生活/社会
6.9%
文化/表現/オタク
6.8%
経済/労働
5.8%
医療/健康
4.1%
ジェンダー/家族
4.0%
事件/司法
2.1%
外交/安全保障
1.7%
政治/政党
1.5%

主要テーマはネット/SNS 29.7%(Twitter・はてな・ブコメ)、メディア/報道 12.4%(NHK・朝日新聞)、AI/IT/技術 11.1%、学術/教育 7.5%。量の首位はネット/SNSだが、反応効率は政治/政党の平均1.15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

会社 ネタ 勉強 虚構 関係 参考 新聞 個人的 情報 判断 言葉 女性 東京 仕事 人間 大学 評価 絶対 増田 アニメ 時間 広告 理解 案件 日本 世界 ダメ 事実 時代 確認 リスト 期待 コンテンツ 名古屋 新卒 写真 説明 対応 未来 漫画 子ども 先生 方法 炎上 関西 うどん 尊敬 言語化 最強 感謝 てんかん 文化 お子さん 教科書 障害 陰謀 人生 結婚 文章 愛知 間違い プレイ 利用 時々 出身 共有 毎回 ゲーム ふたり 認識 一度 他人事 経験 自己 表現 何度 成功 具体的 バイト 友人 納得 文句 企業 テレビ 手法 料理 渋谷 国家 立場 発言 旅行 名前 マインド 検索 周り スライド 過去 文字 責任 コミュニケーション 努力 統一 アプリ Kindle 意図 期間 意見 営業 組織 無理 日本語 友だち センス 先輩 メガネ ベルセルク 大阪 おすすめ 思想

特徴語は「勉強」20回、「大学」12回、「女性」14回、「子供」8回、「結婚」7回、「アニメ」11回。単語を束ねると研究・教育(勉強・大学)、家族・ジェンダー(女性・子供・結婚)、作品・娯楽(アニメ・漫画・ゲーム)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)1,599
疑問符を含む338
一人称(俺・私・自分)を含む200
w/草/笑を含む135
感嘆符を含む102
引用括弧「」を含む30
というか型10
URL提示・資料参照を含む8
長文コメント(100字以上)5
そもそも型3
むしろ型1

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74.2%、長文0.2%、引用1.4%、疑問符15.7%、コメント中央値17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。疑問形で前提や例外を洗い直す傾向も併存する。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。

よく見つけてくる。はてぶは勉強になる
こんな女性とは結婚したくないが、うちの親父はこんな女性と結婚してる。他人事ではない見抜ける方法を教えて欲しい
"ただ、僕はまず「もちつけ」、いえ「落ち着け」と言いたい。"中盤のこれでもう読まなくていいかと判断してしまった。
2020-01-23 ・ ★61 ・ bunshun.jp
アプリはひどいだから使いもしなかった。あとしれっと本体のボイスで広告みたいなものを入れるのも正直許せない。だが、調理家電としては手放すことができない品。このままだと後発に負けるときが来るだろうね。
2021-05-05 ・ ★51 ・ smhn.info
ラグビーワールドカップレビューは入らないのか?
研究・教育と家族・ジェンダーの責任の所在を、短い一言で論点の急所へ判定を置く力が美点で、長い記事でも一言で焦点を作れる。反面、前提条件や例外が省かれ、判定だけが独立する可能性がある。短さは維持したまま、条件か例外を一つだけ添えると判定の精度が上がる。単なる賛否ではなく、読者が次に確認すべき点を残せるところに価値がある。

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)

政治/政党
1.15
ジェンダー/家族
0.97
メディア/報道
0.81
ネット/SNS
0.77
文化/表現/オタク
0.72
経済/労働
0.66
学術/教育
0.48
生活/社会
0.47
外交/安全保障
0.45
AI/IT/技術
0.28
医療/健康
0.28
事件/司法
0.26

上位スター付与者はsomei337 30、ledsun 19、pikopikopan 16、wisboot 15。上位5人の合計は総スターの4.4%で、支持が特定少数に集中しているかも読める。テーマ別平均は政治/政党 1.15、ジェンダー/家族 0.97、メディア/報道 0.81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、報道、IT・技術、学術・教育。その内側に研究・教育(勉強・大学)、家族・ジェンダー(女性・子供・結婚)、作品・娯楽(アニメ・漫画・ゲーム)という具体的な束があり、責任の所在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: bocbqcmnとは、AI・ITと学術・教育への比重が近いうえ、『尊敬・出身・渋谷』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。上位スター付与者記録では両者間に計7スター(本人が受領7・付与0)が確認できる。

10 総合評価

j_naitoを特徴づけるのは、勉強・大学・女性・子供という題材そのものより、そこで研究・教育と家族・ジェンダーの責任の所在を、短い一言で論点の急所へ判定を置く力である。12.7年の蓄積により観察軸は安定しているが、前提条件や例外が省かれ、判定だけが独立す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。