01 基本データ
11,471件を17.7年、コメント率91.2%で継続。中央値73字、総スター27,078個、平均2.36星。長文1,275件、引用3,981件と、短いリアクションより「用語を切り分けて説明する」比重が高い。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
時間帯は12時23.7%・9時11.6%・8時10.6%が上位。曜日は火曜19.8%が最多。突出した一時間だけに依存せず、日常の巡回として複数時間帯へ分散している。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
ITmedia1,173件を筆頭に、Qiita、@IT、CNET、Internet Watchが厚い。Togetter・増田・NHKも多く、技術ニュースを社会制度や報道の問題へ接続して読む構成。
04 主要テーマ・関心
AI/IT/技術42.0%が主軸。生活/社会31.4%、報道19.7%、学術14.7%、ネット14.2%と続き、技術だけに閉じない。政治は6.1%ながら平均4.12星、制度・行政の説明を解剖したコメントがよく読まれる。
05 頻出語
「情報」「パスワード」「対策」「リスク」「確認」「企業」「説明」「サーバ」「セキュリティ」が中心。用語の定義、脅威モデル、運用体制を分けて考える癖が強く、曖昧な見出しや因果関係にはすぐ補正を入れる。
06 文体の特徴
| 引用括弧「」を含む | 3,981 |
| 短文ツッコミ（30字以下） | 1,486 |
| 疑問符を含む | 1,399 |
| 長文コメント（100字以上） | 1,275 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 792 |
| そもそも型 | 319 |
| URL提示・資料参照を含む | 189 |
| というか型 | 154 |
| w/草/笑を含む | 132 |
| 感嘆符を含む | 130 |
| むしろ型 | 59 |
| idコールを含む | 10 |
候補率1.7%。高重み語は「可能性を排除」「陽性者を隔離」「例外投げて死ねばいい」など技術・制度・引用文脈が大半。批判は強いが、人格罵倒より定義・データ・論理を使って詰める文体である。
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）
上位付与者はwisbootから217個、zu2から158個、rgfxから131個、guldeenから129個。テーマ別ではジェンダー/家族平均4.20星、政治/政党平均4.12星が高い。スター数は単純な活動量だけでなく、特定領域の説明やツッコミに集中している。
08 思想・政治傾向
政治・社会でも、党派への忠誠より「説明は定義とデータに耐えるか」「制度のリスクを誰が負うか」を重視する傾向が見える。経済・行政・感染症でも、平均値や制度文言の使い方を細かく確認し、雑な一般化を嫌う。
09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較
既存図鑑では stealthinu とテーマ配分・媒体の使い方が近く、技術・セキュリティの仕組みに戻し、雑な説明や報道を監査する点が共通する。これは関心領域と既存プロフィールの照合による比較で、立場や人格まで同一視するものではない。
10 総合評価
セキュリティ屋の脅威モデルを社会ニュースにも持ち込む古参。強みは、見出しの言葉を鵜呑みにせず、定義・前提・運用体制まで分解すること。弱みは精密さゆえ、相手の雑な表現に反応しすぎて論点が枝分かれする時がある点。何を最優先で訂正するかを絞れば、解説力はさらに強い。