01 基本データ

2005年から2026年まで20.8年、3,371件。活動日は1,643日、期間内稼働率は21.6%である。コメント率86.9%は保存より発言が主で、ほぼ毎回コメントを置く運用を示し、中央値74字からコメントは一段落以内の中距離が中心。総スター23,551、1件平均6.99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8時の10.8%で、次いで9時9.5%、10時7.7%。日中9〜17時は51.1%、18〜23時は24.9%、深夜0〜5時は7.2%で、日中の巡回が明確に厚い。曜日は金曜16.9%が最多、月曜12.2%が最少。土日合計28.3%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news.yahoo.co.jp 285件、www.asahi.com 239件、twitter.com 228件、togetter.com 222件。上位2媒体でも15.5%で、参照先は比較的分散している。媒体種別では報道→ネット言論→その他の順で、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 42.8%（朝日新聞・NHK）、政治/政党 29.8%（首相・政治・自民）、ネット/SNS 25.1%、学術/教育 17.7%。量の首位はメディア/報道だが、反応効率は医療/健康の平均11.14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「国民」127回、「政府」89回、「政権」82回、「議員」50回、「大臣」44回、「責任」155回。単語を束ねると政治・行政（国民・政府・政権・議員）、事件・司法（責任）、報道・情報流通（報道・記者）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

主調は引用切り返し型で、相手や記事の文言を抜き出し、矛盾を見せる。定量マーカーは短文14.9%、長文8.6%、引用33.5%、疑問符14.3%、コメント中央値74字。さらに10/60件で矛盾や逆転を指摘。背景条件を並べてから結論へ進む傾向も併存する。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。

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gwmp0000 190、zu2 149、m-kawato 140、pikopikopan 123。上位5人の合計は総スターの3.0%で、支持が特定少数に集中しているかも読める。テーマ別平均は医療/健康 11.14、メディア/報道 10.05、ジェンダー/家族 9.07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、政治・政党、ネット・SNS、学術・教育。その内側に政治・行政（国民・政府・政権）、事件・司法（責任）、報道・情報流通（報道・記者）という具体的な束があり、個人の善悪より制度や組織の運用を先に見る姿勢で読む傾向が見える。相手や記事の文言を抜き出し、矛盾を見せる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: budgerigars_budgiesとは、政治・政党と学術・教育への比重が近いうえ、『中止・内閣・トップ』周辺の語も重なる。両者とも前提や例外を積み上げる長文解説型である。上位スター付与者は18人重なる。

10 総合評価

jo_30の3,371件には、国民・政府・政権・議員が何度も戻ってくる。強みは政治・行政の制度運用の穴を、相手や記事の文言を抜き出し、矛盾を見せる力で、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、引用した相手の粗さに議論全体が引っ張られ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。