id:kakaku01 のアイコン
id:kakaku01
外交・戦争と政治・行政を疑問形で前提や例外を洗い直す一方、語気までアクセル全開になる論客
ネット・SNS 報道 辛口論争 公平性チェック
基礎 全員共通・0-20
活動量
12
影響力
14
特性 この人の個性
ネット文化度
10
粘り強さ
10
攻撃力
9
報道追随度
8

01 基本データ

16,054
総ブックマーク
13.5年
活動期間
3,464
アクティブ日数
70.0%
期間内の稼働率
88.2%
コメント付き率
55字
コメント中央値
90,934
総スター数
56.1%
スター付き率
5.66
平均スター

2013年から2026年まで13.5年、16,054件。活動日は3,464日、期間内稼働率は70.0%である。コメント率88.2%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55字からコメントは一段落以内の中距離が中心。総スター90,934、1件平均5.66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8時の14.6%で、次いで9時12.0%、13時11.8%。日中9〜17時は74.0%、18〜23時は8.2%、深夜0〜5時は0.8%で、日中の巡回が明確に厚い。曜日は金曜19.3%が最多、日曜2.7%が最少。土日合計7.2%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

anond.hatelabo.jp
3,490
togetter.com
1,429
www3.nhk.or.jp
934
www.asahi.com
775
twitter.com
456
news.yahoo.co.jp
405
mainichi.jp
325
www.nikkei.com
294
headlines.yahoo.co.jp
280
note.com
211

ほか計30媒体

上位媒体はanond.hatelabo.jp 3,490件、togetter.com 1,429件、www3.nhk.or.jp 934件、www.asahi.com 775件。上位2媒体で30.6%を占め、定番の入口がはっきりしている。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
39.4%
メディア/報道
27.8%
生活/社会
13.1%
政治/政党
12.6%
外交/安全保障
12.0%
経済/労働
11.0%
文化/表現/オタク
10.5%
学術/教育
9.8%
ジェンダー/家族
6.3%
事件/司法
6.1%
医療/健康
5.6%
AI/IT/技術
5.2%

主要テーマはネット/SNS 39.4%(Twitter・ブコメ・はてな)、メディア/報道 27.8%(NHK・朝日新聞)、生活/社会 13.1%、政治/政党 12.6%。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8.31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 日本 仕事 子供 ゲーム アメリカ 世界 社会 主義 時間 関係 企業 アホ バカ ロシア ダメ 責任 批判 会社 国民 日本人 理解 個人 中国 戦争 政治 自由 労働 政府 経済 時代 政治家 左翼 主張 支持 はてな 時点 女性 政権 大学 ネット 情報 言葉 無理 価値 増田 行為 オタク 投資 攻撃 可能性 現代 組織 男性 認識 実際 生活 教育 国家 トランプ ニュース 失敗 判断 イスラエル 表現 嫌い 能力 アニメ 絶対 自己 自民党 思想 韓国 事実 警察 大人 評価 漫画 今まで リスク 全て 否定 政治的 しょう 差別 右翼 扱い 歴史 首相 議論 異常 賃金 映画 報道 勉強 規制 作品 インターネット 過去 権力 ネトウヨ 選挙 東京 消費 制度 ウクライナ 市民 範囲 米国 対応 結婚 人口 案件 コーヒー 馬鹿 現在 発生 人生 カネ 最高

特徴語は「アメリカ」232回、「ロシア」170回、「中国」153回、「戦争」152回、「トランプ」104回、「国民」158回。単語を束ねると外交・戦争(アメリカ・ロシア・中国・戦争)、政治・行政(国民・政府・政治家・政権)、作品・娯楽(ゲーム・オタク・アニメ・漫画)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)3,056
疑問符を含む1,424
引用括弧「」を含む1,352
一人称(俺・私・自分)を含む1,215
感嘆符を含む962
長文コメント(100字以上)313
w/草/笑を含む202
URL提示・資料参照を含む141
むしろ型136
そもそも型134
というか型107
idコールを含む9

攻撃的な語

死ね くたばれ 殺せ キチガイ 土人 反日 サイコパス フェミ 頭が悪い 愚か マウント 無知

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21.6%、長文2.2%、引用9.5%、疑問符10.1%、コメント中央値55字。さらに代表例の14/62件で数字を使用。直接的な攻撃表現も実文で確認でき、論点批判と人物・集団への判決が接近する場面がある。

お酌する側も面倒くさいし、される側も勝手に注がれて面倒くさい。マナーとか言い出した奴は酒豪の新入社員三人に囲まれて一生お酌されて死ね。ごっこ遊びとしては風情があっていいんだけど。
こういう時にいつも「いや、自民党は貧者の味方だ」と主張する人間が一人も出てこないことが興味深い。つまり支持者は重々承知の上で支持していて、そのことをあまり重視していないのかもしれない。
そんな言葉を国政の場で言う政治家は長らく見ていなかったので思わず「オッ」と思ってしまったが、何にせよ政治家は言うことよりやることが大切なので引き続き警戒はしておく。
2025-03-13 ・ ★187 ・ www.jiji.com
アメリカで黒人だけ警察に絡まれるのと何が違うんだ?不安だとか心配だとか、優しげな言葉で差別をオブラートに包むな
2019-06-08 ・ ★259 ・ twitter.com
その昔、グリーンピースの浮いた不思議な醤油ラーメンを海外で食ったが料理人は確かに日本人だった。「この方がここの人には受けるので…」とのこと。中国人だって日本でエビチリ作ってくれるもんな。
2024-02-13 ・ ★178 ・ togetter.com
論点の発見は鋭い。問題は、死ね、くたばれ、殺せ、キチガイが結論になると『何が問題か』より『誰を嫌っているか』が読後に残ることだ。批判対象を主張・制度・行為へ固定し、害の因果を示すところで止めれば、辛口のまま批評としての精度を保てる。

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
8.31
事件/司法
8.06
ネット/SNS
6.82
生活/社会
6.39
政治/政党
6.02
学術/教育
5.75
経済/労働
5.58
外交/安全保障
5.57
医療/健康
5.44
メディア/報道
5.19
文化/表現/オタク
4.97
AI/IT/技術
4.45

上位スター付与者はsds-page 524、whkr 457、ysync 442、pikopikopan 426。上位5人の合計は総スターの2.5%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 8.31、事件/司法 8.06、ネット/SNS 6.82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

外交・戦争(アメリカ・ロシア・中国)、政治・行政(国民・政府・政治家)、作品・娯楽(ゲーム・オタク・アニメ)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、生活・社会、政治・政党にまたがるが、代表例では公平性のずれに反応する視線が共通し、疑問形で前提や例外を洗い直す。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: filinionとは、政治・政党と外交・安全保障への比重が近い。本人は中距離コメント型、filinionは長文解説型で、関心が近くても結論までの運び方は異なる。ただし、本人は外交・安全保障へ、filinion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184スター(本人が受領184・付与0)が確認できる。

10 総合評価

kakaku01の16,054件には、アメリカ・ロシア・中国・戦争が何度も戻ってくる。強みは外交・戦争と政治・行政の公平性のずれを、疑問形で前提や例外を洗い直す力で、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、批判対象の行為より相手への判決が前面に出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。