01 基本データ
2013年から2026年まで13.3年、12,805件。活動日は3,728日、期間内稼働率は76.5%である。コメント率30.3%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35字からコメントは一段落以内の中距離が中心。総スター16,535、1件平均1.29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7.2%で、次いで9時7.0%、18時6.5%。日中9〜17時は46.6%、18〜23時は24.1%、深夜0〜5時は11.2%で、日中の巡回が明確に厚い。曜日は水曜16.3%が最多、日曜10.7%が最少。土日合計23.6%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www3.nhk.or.jp 2,015件、anond.hatelabo.jp 891件、togetter.com 582件、www.asahi.com 545件。上位2媒体で22.7%を占め、定番の入口がはっきりしている。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 35.5%（NHK・朝日新聞）、医療/健康 20.0%（コロナ・感染・ワクチン）、ネット/SNS 18.8%、AI/IT/技術 12.8%。量の首位はメディア/報道だが、反応効率はジェンダー/家族の平均3.04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「アプリ」43回、「開発」30回、「AI」24回、「データ」23回、「ゲーム」36回、「映画」29回。単語を束ねるとIT・開発（アプリ・開発・AI・データ）、作品・娯楽（ゲーム・映画・アニメ・漫画）、家族・ジェンダー（子供・女性）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） | 1,648 |
| 疑問符を含む | 592 |
| 引用括弧「」を含む | 334 |
| 感嘆符を含む | 209 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 177 |
| 長文コメント（100字以上） | 115 |
| URL提示・資料参照を含む | 73 |
| そもそも型 | 49 |
| w/草/笑を含む | 30 |
| というか型 | 29 |
| むしろ型 | 15 |
| idコールを含む | 9 |
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42.5%、長文3.0%、引用8.6%、疑問符15.3%、コメント中央値35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wisboot 135、whkr 125、sds-page 116、mur2 89。上位5人の合計は総スターの3.3%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 3.04、ネット/SNS 2.84、生活/社会 2.16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、医療・健康、ネット・SNS、IT・技術。その内側にIT・開発（アプリ・開発・AI）、作品・娯楽（ゲーム・映画・アニメ）、家族・ジェンダー（子供・女性）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。疑問形で前提や例外を洗い直す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: y-kawazとは、AI・ITと文化・表現への比重が近いうえ、『ブラウザ・実装・仕様』周辺の語も重なる。両者とも疑問形で記事の前提を洗い直す。ただし、本人は医療・健康へ、y-kawazは学術・教育へ相対的に広がる。上位スター付与者記録では両者間に計60スター（本人が受領60・付与0）が確認できる。
10 総合評価
kabochatoriを特徴づけるのは、アプリ・開発・AI・データという題材そのものより、そこでIT・開発と作品・娯楽の責任の所在を、疑問形で前提や例外を洗い直す力である。13.3年の蓄積により観察軸は安定しているが、問いを重ねるほど本人の結論が見えにくくな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。