01 基本データ

2008年から2026年まで17.8年、5,629件。活動日は2,597日、期間内稼働率は40.0%である。コメント率67.8%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19字からコメントは短い判定文が中心。総スター10,023、1件平均1.78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22時の8.9%で、次いで23時8.2%、8時7.6%。日中9〜17時は37.0%、18〜23時は38.6%、深夜0〜5時は8.0%で、一日の複数帯に分散している。曜日は水曜16.0%が最多、日曜11.2%が最少。土日合計23.5%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anond.hatelabo.jp 380件、togetter.com 282件、headlines.yahoo.co.jp 156件、gigazine.net 137件。上位2媒体でも11.8%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→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

主要テーマはメディア/報道 17.6%（NHK・朝日新聞）、ネット/SNS 16.2%（はてな・Twitter・増田）、AI/IT/技術 12.4%、生活/社会 6.6%。量の首位はメディア/報道だが、反応効率は政治/政党の平均6.47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「大学」36回、「勉強」32回、「学校」11回、「子供」32回、「データ」15回、「AI」14回。単語を束ねると研究・教育（大学・勉強・学校）、家族・ジェンダー（子供）、IT・開発（データ・AI）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

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67.2%、長文0.9%、引用11.6%、疑問符7.3%、コメント中央値19字。さらに代表例の10/50件で数字を使用。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watto 103、wisboot 83、guldeen 58、ysync 54。上位5人の合計は総スターの3.5%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 6.47、医療/健康 6.45、ジェンダー/家族 5.46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

記事選択の中心は報道、ネット・SNS、IT・技術、生活・社会。その内側に研究・教育（大学・勉強・学校）、家族・ジェンダー（子供）、IT・開発（データ・AI）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: gorokumiとは、AI・ITと学術・教育への比重が近いうえ、『ワロタ・ごめん・テスト』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。ただし、本人は経済・労働へ、gorokumi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24スター（本人が受領24・付与0）が確認できる。

10 総合評価

JD30671011を特徴づけるのは、大学・勉強・学校・子供という題材そのものより、そこで研究・教育の責任の所在を、短い一言で論点の急所へ判定を置く力である。17.8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。