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家族・ジェンダーを巡回し、追加資料や参照先で記事の不足を補うブックマーカー
IT・技術 ネット・SNS 資料補助線型 運用レビュー
基礎 全員共通・0-20
活動量
5
影響力
3
特性 この人の個性
粘り強さ
10
資料参照力
10
雑食度
6
論戦力
5

01 基本データ

2,742
総ブックマーク
16.4年
活動期間
1,305
アクティブ日数
21.8%
期間内の稼働率
12.1%
コメント付き率
62字
コメント中央値
1,085
総スター数
5.9%
スター付き率
0.40
平均スター

2010年から2026年まで16.4年、2,742件。活動日は1,305日、期間内稼働率は21.8%である。コメント率12.1%は記事保存が主で、コメントは必要な場面に絞る運用を示し、中央値62字からコメントは一段落以内の中距離が中心。総スター1,085、1件平均0.40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10時の10.0%で、次いで11時10.0%、9時9.0%。日中9〜17時は53.3%、18〜23時は32.9%、深夜0〜5時は10.8%で、日中の巡回が明確に厚い。曜日は水曜17.9%が最多、日曜8.1%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

qiita.com
200
www.slideshare.net
85
anond.hatelabo.jp
84
d.hatena.ne.jp
82
togetter.com
81
speakerdeck.com
77
note.mu
45
techlife.cookpad.com
43
news.denfaminicogamer.jp
36
www.itmedia.co.jp
33

ほか計30媒体

上位媒体はqiita.com 200件、www.slideshare.net 85件、anond.hatelabo.jp 84件、d.hatena.ne.jp 82件。上位2媒体でも10.4%で、参照先は比較的分散している。媒体種別ではその他→技術→ネット言論の順で、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

AI/IT/技術
28.0%
ネット/SNS
10.1%
メディア/報道
7.3%
学術/教育
5.0%
文化/表現/オタク
4.7%
生活/社会
4.3%
経済/労働
3.8%
医療/健康
3.5%
外交/安全保障
2.7%
事件/司法
2.6%
ジェンダー/家族
2.6%
政治/政党
1.5%

主要テーマはAI/IT/技術 28.0%(開発・エンジニア・プログラ)、ネット/SNS 10.1%(はてな・Twitter・炎上)、メディア/報道 7.3%、学術/教育 5.0%。量の首位はAI/IT/技術だが、反応効率は外交/安全保障の平均4.54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

治療 配慮 保険 日本 女性 期待 男女 複数 家族 子供 改善 判断 時間 参考 指摘 調査 言葉 制度 病院 個人的 説明 対策 違法 回答 高額 方法 経験 意見 アメリカ 効果 作品 負担 事件 周り 生活 情報 腸内 電車 責任 適用 範囲 否定 個人 コロナ 便利 登録 世界 男性 論文 サービス ゲーム 小説 可能性 不満 政策 流れ パターン 通院 売春 田舎 同意 お金 義務 seahorse 表現 キャラ 年齢 細菌 糖尿病 都内 スーパー 利用 ダイエット カロリー 介護 生活費 行動 禁止 カップル チップ 基準 批判 電話 機能 リスク 全員 被害者 社会 第三者 健康 不快 コード エビデンス 選択 弥助 未来 アニメ おかげ 研究 自然 コントロール 開発 教育 安全 拒否 上乗せ 療養費 証拠 ダメ 主張 注意 技術 マイナス サポート 関係 ホルモン 検診 楽しみ 影響 そのまま

特徴語は「女性」9回、「家族」8回、「子供」8回、「男性」4回、「ゲーム」4回、「小説」4回。単語を束ねると家族・ジェンダー(女性・家族・子供・男性)、作品・娯楽(ゲーム・小説・キャラ)、医療・健康(病院・コロナ)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)87
一人称(俺・私・自分)を含む37
長文コメント(100字以上)33
URL提示・資料参照を含む30
引用括弧「」を含む26
疑問符を含む22
感嘆符を含む13
そもそも型6
w/草/笑を含む4
idコールを含む2

主調は資料補助線型で、追加資料や参照先で記事の不足を補う。定量マーカーは短文26.2%、長文9.9%、引用7.8%、疑問符6.6%、コメント中央値62字。さらに代表例の8/32件で数字を使用。数字や具体例で抽象論を地面へ下ろす傾向も併存する。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。

氷河期世代は今か数年先に親の介護が待っていて、負担増にするとまた割を食うかもねえ。親を扶養家族にしないという手が残されるとは思うが…。政策は複数パターンをシミュレーションして提示して欲しいところ
2024-10-26 ・ ★10 ・ note.com
支持者ではないが穏当な回答で良いと思ったかな。ここでハッキリとした物言いをする方が印象は良いのかもだけど無責任だと思っちゃう
2026-03-03 ・ ★212 ・ jisin.jp
この質の高い記事のおかげでざっと経緯が把握できた。
2026-01-04 ・ ★103 ・ www.ide.go.jp
データとして観測していない部分にも大事なことがあって、そこをよく考え見つけて改善する必要があるってのが感性なのかな?システム開発でも似た面はあるよね。メトリクス化してない部分に何かが潜んでる
私も気になってた部分だし、この指摘は正しいと思った。ただ主題ではなく技術的な部分へのみの指摘で、今のチームみらいの構造的な問題点はそう変わらないのではとも思った
2026-02-10 ・ ★48 ・ note.com
家族・ジェンダーの実装・運用の甘さを、追加資料や参照先で記事の不足を補う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)

外交/安全保障
4.54
政治/政党
4.10
医療/健康
1.68
経済/労働
1.57
生活/社会
1.44
ネット/SNS
1.23
学術/教育
1.16
ジェンダー/家族
1.13
メディア/報道
0.89
事件/司法
0.89
文化/表現/オタク
0.36
AI/IT/技術
0.25

上位スター付与者はgwmp0000 12、pikopikopan 11、togusa5 10、m-kawato 10。上位5人の合計は総スターの4.9%で、支持が特定少数に集中しているかも読める。テーマ別平均は外交/安全保障 4.54、政治/政党 4.10、医療/健康 1.68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

大枠ではIT・技術、ネット・SNS、報道、学術・教育を巡回するが、語彙を一段掘ると家族・ジェンダー(女性・家族・子供)、作品・娯楽(ゲーム・小説・キャラ)、医療・健康(病院・コロナ)が反復する。代表コメントでは実装・運用の甘さに反応する読み方が目立ち、追加資料や参照先で記事の不足を補う。ここから言えるのは思想所属ではなく、どの種類の破綻を見逃しにくいかという関心の癖までである。テーマごとに評価が変わる余地は残る。

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: ugo_uozumiとは、AI・ITと学術・教育への比重が近いうえ、『高額・拒否』周辺の語も重なる。本人は中距離コメント型、ugo_uozumiは疑問形検査型で、関心が近くても結論までの運び方は異なる。ただし、本人は文化・表現へ、ugo_uozumiは経済・労働へ相対的に広がる。上位スター付与者は9人重なる。

10 総合評価

kadzuyaを特徴づけるのは、女性・家族・子供・男性という題材そのものより、そこで家族・ジェンダーの実装・運用の甘さを、追加資料や参照先で記事の不足を補う力である。16.4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。