01 基本データ
4,757件を10.7年保存し、コメント率15.4%。普段は収集型だが、書く時は中央値72字と比較的長く、総スター4,916個・平均1.03星。発言量よりも、学校・家族・仕事などで「その言い方は現場でどう響くか」を具体例へ戻すコメントに反応が集まる。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
時間帯は13時9.1%・19時7.4%・8時6.7%が上位。曜日は水曜15.7%が最多。単一時間帯への極端な集中ではなく、長期利用者ほど複数時間へ分散している。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
Togetter776件、増田548件が大きく、note・Twitterに続いてYahoo!、NHK、朝日も上位。ネット上の体験談を入口にしつつ、教育・医療・政治の話題では一般報道へも広げる構成で、個人の語りと制度記事を同じ棚で照合している。
04 主要テーマ・関心
ネット/SNS36.2%が最大で、報道14.8%、生活11.9%、学術/教育11.4%、文化10.7%、AI/IT10.2%、医療/健康8.4%と広い。wordFreqでは子供・先生・保護者・学校が目立ち、件数以上に教育・家庭・弱い立場への言葉の作用が人物像を作っている。
05 頻出語
「子供」「先生」「保険」「保護者」「学校」「家族」「障害」「母親」「発達」「仕事」が上位。抽象的な正論より、学校、家庭、職場、制度の中で当事者が実際にどう扱われるかへ論点を戻す語彙が強い。
06 文体の特徴
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 135 |
| 短文ツッコミ（30字以下） | 110 |
| 疑問符を含む | 110 |
| 引用括弧「」を含む | 107 |
| URL提示・資料参照を含む | 69 |
| 長文コメント（100字以上） | 56 |
| 感嘆符を含む | 11 |
| w/草/笑を含む | 8 |
| というか型 | 4 |
| むしろ型 | 2 |
| idコールを含む | 1 |
| そもそも型 | 1 |
攻撃候補率4.5%。「死ね」「殺せ」「排除」は、いじめや差別的言動の引用、排除への恐怖、他者の暴言を紹介する文脈が中心で本人の攻撃ではない。短文110件に対し長文56件、引用107件・疑問符110件で、体験や条件を補ってから問い返す文体が中心。
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yamadasatowから34個、yumenoaから30個、zakusunから27個、pikopikopanから26個。テーマ別では政治/政党平均3.62星、事件/司法平均3.14星、メディア/報道平均2.71星が高い。総スター数だけでなく、誰から反応され、どの話題で平均が上がるかを見ると支持の輪郭が出る。 他ユーザーのtopGivers上では目立つ付与先が確認できず、受け取る側の関係ほど外向きの太いスター線は見えにくい。
08 思想・政治傾向
政治的所属を断定できる材料はない。確認できるのは、努力不足論や自己責任論、学校・家庭・職場での排除や格付けに強く反応し、制度や言葉が弱い立場へ与える実害を重く見る傾向である。政治記事でも陣営より、生活者にどう響くかを先に見る。
09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較
既存図鑑の Rlee1984 は、ネット上の言葉が当事者へ与える作用を丁寧に読み直す点で近い。Rlee1984 が言葉そのものの含意や制度上の位置を校正する比重が高いのに対し、kashi0023 は学校・家庭・仕事の具体例へ降ろして「言われた側で何が起きるか」を確かめる比重が高い。
10 総合評価
生活相談や社会記事を「言われた側ではどう見えるか」へ戻す観察力が強い。努力不足、学校内の序列、親同士の圧力など、表面上の正論が現場で暴力化する瞬間を具体化できる。一方、経験例の密度が高いぶん、一つの厳しい事例が社会全体の代表に見えやすい。条件差を一言添えると、経験の説得力を保ったまま一般化の精度が上がる。