01 基本データ
8,618件を17.1年、2,632日活動。コメント率80.7%で、長期の高頻度発言型。平均スター0.86と一件あたりは控えめだが、総スター7,438で反応の蓄積は大きい。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
稼働率42.2%。17年にわたり断続的に高頻度で書き続けており、一時期だけの芸風ではなく長期のコメント習慣がある。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
増田1,044件、Togetter683件が突出。Twitter179件、NHK166件と続き、ネット内輪話と一般ニュースを行き来する。
04 主要テーマ・関心
ネット/SNS28.4%が最多で、文化13.9%、AI/IT13.5%、報道14.4%が並ぶ。ゲーム646件ヒットを核に、サービス・アプリ・言葉・社会論へ広げる。
05 頻出語
「ゲーム」371回が突出し、「サービス」「言葉」「アプリ」「情報」が続く。趣味の話でも、機能や運用、言葉の使い方へ話を持っていく傾向が強い。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 2,433 |
| 感嘆符を含む | 1,768 |
| 疑問符を含む | 1,611 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 626 |
| 引用括弧「」を含む | 603 |
| w/草/笑を含む | 444 |
| 長文コメント（100字以上） | 213 |
| というか型 | 95 |
| URL提示・資料参照を含む | 63 |
| そもそも型 | 16 |
| むしろ型 | 16 |
| idコールを含む | 5 |
攻撃的な語
短文2,433件に対して長文213件。感嘆符・疑問符が非常に多く、反射的なツッコミと説明型の両方を使う。攻撃候補率は3.7%と低めだが、直接の死ね、健康状態を侮蔑語として使う例などは看過できない。
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）
ジェンダー2.47、ネット1.73、医療1.83などで相対的に星が付きやすい。高スター例は、制度やネット議論を一段抽象化して言い換えるコメントに集中する。
08 思想・政治傾向
ネット上の集団化やラベル貼りを警戒し、『観測範囲』『人間を記号化しすぎる』といった方向から単純化を疑う関心が強い。一方で自身も論争時には相手を能力・精神状態の語で切ることがあり、反ラベリングの論理と実際の言葉遣いが衝突する場面がある。
10 総合評価
ゲーム、SNS、技術、報道を17年追い続けるネット文化の古参論客。反例をすぐ出し、制度や言葉の穴を突く速さは強い。だが、その速さが苛立ちと結びつくと『死ね』『統失』など相手を議論の外へ押し出す語まで出る。論の芯はあるだけに、罵倒が混ざると自分で説得力を値引きするタイプ。