01 基本データ
2007年から2026年まで19.4年、10,594件。活動日は3,351日、期間内稼働率は47.4%である。コメント率41.1%は選んだ記事の一部にだけコメントを足す選択型を示し、中央値38字からコメントは一段落以内の中距離が中心。総スター5,618、1件平均0.53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8.3%で、次いで12時8.1%、0時7.3%。日中9〜17時は27.3%、18〜23時は37.7%、深夜0〜5時は22.8%で、仕事・学校後に当たる夕方以降へ寄る。曜日は日曜17.1%が最多、金曜11.8%が最少。土日合計30.8%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www.lifehacker.jp 604件、anond.hatelabo.jp 459件、togetter.com 448件、d.hatena.ne.jp 418件。上位2媒体でも10.0%で、参照先は比較的分散している。媒体種別ではその他→ネット言論→技術の順で、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AI/IT/技術 23.0%（開発・エンジニア・AI）、ネット/SNS 15.7%（はてな・Twitter・増田）、生活/社会 11.6%、メディア/報道 9.6%。量の首位はAI/IT/技術だが、反応効率は事件/司法の平均2.05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「AI」75回、「データ」36回、「開発」36回、「Google」31回、「学習」55回、「勉強」31回。単語を束ねるとIT・開発（AI・データ・開発・Google）、研究・教育（学習・勉強）、事件・司法（責任）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） | 1,742 |
| 疑問符を含む | 727 |
| 引用括弧「」を含む | 533 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 400 |
| 感嘆符を含む | 207 |
| 長文コメント（100字以上） | 121 |
| URL提示・資料参照を含む | 63 |
| w/草/笑を含む | 46 |
| というか型 | 30 |
| そもそも型 | 19 |
| idコールを含む | 11 |
| むしろ型 | 5 |
主調は疑問形検査型で、疑問形で前提や例外を洗い直す。定量マーカーは短文40.0%、長文2.8%、引用12.3%、疑問符16.7%、コメント中央値38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。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sauvage 160、togusa5 52、guldeen 43、theNULLPO 40。上位5人の合計は総スターの5.8%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 2.05、政治/政党 1.65、ジェンダー/家族 1.56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IT・技術、ネット・SNS、生活・社会、報道を巡回するが、語彙を一段掘るとIT・開発（AI・データ・開発）、研究・教育（学習・勉強）、事件・司法（責任）が反復する。代表コメントでは制度運用の穴に反応する読み方が目立ち、疑問形で前提や例外を洗い直す。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: ledsunとは、AI・ITと学術・教育への比重が近いうえ、『プロジェクト・テスト・作業』周辺の語も重なる。本人は疑問形検査型、ledsunは引用切り返し型で、関心が近くても結論までの運び方は異なる。ただし、本人は学術・教育へ、ledsunは文化・表現へ相対的に広がる。上位スター付与者記録では両者間に計20スター（本人が受領20・付与0）が確認できる。
10 総合評価
jacobyの10,594件には、AI・データ・開発・Googleが何度も戻ってくる。強みはIT・開発と研究・教育の制度運用の穴を、疑問形で前提や例外を洗い直す力で、見出しだけでは落ちる責任・運用・例外をコメント欄へ戻すこと。一方、問いを重ねるほど本人の結論が見えにくくなる危うさも同じ技法の裏側にある。関心分野の数より、何を『故障の徴候』として拾うかに個性が出るブックマーカーである。