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ネット言論とIT・開発を巡回し、短評と説明を記事に応じて切り替えるブックマーカー
ネット・SNS 報道 中距離コメント型 制度検査
基礎 全員共通・0-20
活動量
4
影響力
14
特性 この人の個性
ネット文化度
10
報道追随度
6
粘り強さ
5
論戦力
5

01 基本データ

711
総ブックマーク
4.1年
活動期間
370
アクティブ日数
24.5%
期間内の稼働率
85.8%
コメント付き率
47字
コメント中央値
5,949
総スター数
51.1%
スター付き率
8.37
平均スター

2022年から2026年まで4.1年、711件。活動日は370日、期間内稼働率は24.5%である。コメント率85.8%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47字からコメントは一段落以内の中距離が中心。総スター5,949、1件平均8.37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)

0時6時12時18時23時

曜日

最多は12時の21.1%で、次いで16時9.3%、19時9.0%。日中9〜17時は63.2%、18〜23時は25.4%、深夜0〜5時は3.4%で、日中の巡回が明確に厚い。曜日は木曜19.7%が最多、日曜8.6%が最少。土日合計17.7%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

togetter.com
168
anond.hatelabo.jp
111
news.yahoo.co.jp
45
www.itmedia.co.jp
34
twitter.com
26
note.com
25
www3.nhk.or.jp
25
automaton-media.com
14
shonenjumpplus.com
11
gigazine.net
10

ほか計30媒体

上位媒体はtogetter.com 168件、anond.hatelabo.jp 111件、news.yahoo.co.jp 45件、www.itmedia.co.jp 34件。上位2媒体だけで39.2%を占め、入口の偏りはかなり強い。媒体種別ではネット言論→報道→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

ネット/SNS
49.2%
メディア/報道
19.5%
AI/IT/技術
12.4%
文化/表現/オタク
11.8%
生活/社会
10.4%
事件/司法
6.2%
経済/労働
5.9%
学術/教育
5.6%
ジェンダー/家族
4.6%
医療/健康
4.2%
外交/安全保障
3.2%
政治/政党
3.1%

主要テーマはネット/SNS 49.2%(Twitter・SNS・ブコメ)、メディア/報道 19.5%(NHK・テレビ)、AI/IT/技術 12.4%、文化/表現/オタク 11.8%。量の首位はネット/SNSだが、反応効率はジェンダー/家族の平均26.09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

人間 駄目 機能 便利 日本 情報 ゲーム 子供 仕事 毎回 適当 時間 名前 価格 ネット 実際 判断 発生 会社 おかげ 言葉 メーカー 様子 絶対 世界 実質 死亡 確認 検索 迷惑 行為 イメージ ヶ月 パン ニュース 投資 だいたい 映画 一度 自動 購入 思想 公式 方法 制度 リボ プレイ 案件 対策 スマホ 国会 想像 対応 いくら エネルギー スーパー メール 可能性 間違い コピー Edge メリット 評価 真似 ラスト はて 分散 不自由 先生 入り 途中 Amazon 環境 増田 無理 無し 議員 ブランド タレ 注文 規制 毎日 二人 製造 育児 チャンネル 説明 学校 テレビ 文字 電気 払い 実家 報道 条例 違反 積立 気絶 業務 タイミング 認証 湿度 調査 選挙 ライフ 運転 自社 収入 参考 シーン もったい 拷問 漫画 一言 お金 消化 手当 コメ 結論 負担

特徴語は「SNS」8回、「Twitter」7回、「aliexpress」5回、「検索」6回、「AI」5回、「ChatGPT」5回。単語を束ねるとネット言論(SNS・Twitter・aliexpress)、IT・開発(検索・AI・ChatGPT)、作品・娯楽(ゲーム・映画)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)152
疑問符を含む60
引用括弧「」を含む36
感嘆符を含む34
一人称(俺・私・自分)を含む33
長文コメント(100字以上)18
w/草/笑を含む14
そもそも型9
URL提示・資料参照を含む2
むしろ型2
というか型1

主調は中距離コメント型で、短評と説明を記事に応じて切り替える。定量マーカーは短文24.9%、長文3.0%、引用5.9%、疑問符9.8%、コメント中央値47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。

玉石混交のGoogleから必要な情報を探すより、適当にまとめてくれるBingAIのほうが便利だと感じてる。ChatGPTと違って一応参考としたサイトは提示されるし。ただ参考とされた方にも何かメリット無いと続かない気はしてる。
2023-02-13 ・ ★54 ・ note.com
これでまた初手SNSが一番有効なんだなと言う事例ができてしまった。結局SNSから始まるのは私刑でしかないからちゃんと法で裁かれる世になって欲しい。
いい話だった。割れ窓を修復していくタイプの増田。
育休中に家事育児しかしないのは甘え。だからお前は大した収入もない様なろくでもない仕事をしているのだ。ってドストレートに書いてあって胸糞悪くなりました。
2023-01-29 ・ ★298 ・ note.com
衣装を川に何日も漬けた上で泥の中に埋め、さらにそれを洗って軽石でこする作業を2か月続けたという七人の侍を見習え。
2023-08-31 ・ ★212 ・ togetter.com
ネット言論とIT・開発の制度運用の穴を、短評と説明を記事に応じて切り替える力が明確な美点である。反面、慎重な書き方のため重要な判断が埋もれる可能性は残る。結論・条件・例外のうち不足している一つを補うだけで、持ち味を変えずに読み手へ届く精度が上がる。反応の速さと慎重さのどちらを残すかが明確で、コメント欄に独自の補助線を引いている。

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)

ジェンダー/家族
26.09
事件/司法
12.89
学術/教育
11.40
ネット/SNS
11.19
外交/安全保障
11.17
医療/健康
9.03
AI/IT/技術
8.76
政治/政党
8.59
メディア/報道
8.46
生活/社会
6.58
文化/表現/オタク
5.40
経済/労働
4.40

上位スター付与者はpikopikopan 64、cartman0 36、number917 31、wisboot 30。上位5人の合計は総スターの3.2%で、支持が特定少数に集中しているかも読める。テーマ別平均はジェンダー/家族 26.09、事件/司法 12.89、学術/教育 11.40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

ネット言論(SNS・Twitter・aliexpress)、IT・開発(検索・AI・ChatGPT)、作品・娯楽(ゲーム・映画)が、このユーザーの関心を具体化する語群である。広いテーマではネット・SNS、報道、IT・技術、文化・表現にまたがるが、代表例では制度運用の穴に反応する視線が共通し、短評と説明を記事に応じて切り替える。これは賛否の陣営を示すものではなく、記事のどこに故障・矛盾・不公平を見つけるかを示す観察傾向である。

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: annindofuとは、AI・ITと文化・表現への比重が近いうえ、『メール・無し・タイミング』周辺の語も重なる。両者とも短評と説明を記事に応じて切り替える。ただし、本人は事件・司法へ、annindofuは経済・労働へ相対的に広がる。上位スター付与者は10人重なる。

10 総合評価

k-6200を特徴づけるのは、SNS・Twitter・aliexpress・検索という題材そのものより、そこでネット言論とIT・開発の制度運用の穴を、短評と説明を記事に応じて切り替える力である。4.1年の蓄積により観察軸は安定しているが、慎重な書き方のため重要な判断が埋もれ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。