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作品・娯楽と雇用・組織を巡回し、疑問形で前提や例外を洗い直すブックマーカー
ネット・SNS 報道 疑問形検査型 矛盾検出
基礎 全員共通・0-20
活動量
10
影響力
4
特性 この人の個性
ネット文化度
10
粘り強さ
9
質問魔
9
雑食度
6

01 基本データ

7,421
総ブックマーク
7.6年
活動期間
2,402
アクティブ日数
86.8%
期間内の稼働率
99.2%
コメント付き率
43字
コメント中央値
6,724
総スター数
32.5%
スター付き率
0.91
平均スター

2018年から2026年まで7.6年、7,421件。活動日は2,402日、期間内稼働率は86.8%である。コメント率99.2%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43字からコメントは一段落以内の中距離が中心。総スター6,724、1件平均0.91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7時の19.9%で、次いで6時16.6%、18時9.1%。日中9〜17時は37.5%、18〜23時は16.7%、深夜0〜5時は1.4%で、日中の巡回が明確に厚い。曜日は火曜15.1%が最多、金曜13.4%が最少。土日合計28.1%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
2,240
anond.hatelabo.jp
1,195
note.com
214
news.yahoo.co.jp
212
www3.nhk.or.jp
182
posfie.com
172
blog.tinect.jp
136
www.asahi.com
120
www.itmedia.co.jp
117
www.nikkei.com
111

ほか計30媒体

上位媒体はtogetter.com 2,240件、anond.hatelabo.jp 1,195件、note.com 214件、news.yahoo.co.jp 212件。上位2媒体だけで46.3%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
55.0%
メディア/報道
16.7%
経済/労働
16.0%
生活/社会
13.6%
文化/表現/オタク
13.5%
AI/IT/技術
11.2%
学術/教育
7.8%
医療/健康
7.8%
ジェンダー/家族
7.7%
事件/司法
7.4%
政治/政党
4.9%
外交/安全保障
3.1%

主要テーマはネット/SNS 55.0%(増田・Twitter・SNS)、メディア/報道 16.7%(NHK・朝日新聞)、経済/労働 16.0%、生活/社会 13.6%。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1.48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

仕事 人間 会社 時間 マンガ 日本 参考 ゲーム 給料 勉強 ダメ 増田 関係 子供 生活 文章 障害 企業 情報 賃金 失敗 時代 作品 個人 発達 知識 税金 絵師 行動 理解 投資 能力 いま 無理 女性 可能性 解決 お金 無能 社会 上司 タイプ 世界 言葉 創作 判断 保険 責任 イラスト 結婚 努力 生成 毒親 家族 意見 経験 労働 アニメ 国民 金持ち 個人的 対策 リスク 大人 不足 環境 対応 保護 商品 無料 家庭 従業員 サービス バイト 先生 広告 政治家 性格 海外 嫌い 説明 収入 思考 警察 クリエイター 批判 制度 幸せ 趣味 コメ スマホ 成功 改善 立場 残業 将来 ポスト キャラ 副業 原因 ネット コンテンツ 事業 経営者 絶対 会社員 スキル 必須 作業 人生 成長 契約 余裕 転職 パターン ストレス 言語化 無駄 イメージ

特徴語は「漫画」209回、「ゲーム」166回、「アニメ」56回、「給料」163回、「賃金」94回、「上司」63回。単語を束ねると作品・娯楽(漫画・ゲーム・アニメ)、雇用・組織(給料・賃金・上司・労働)、家族・ジェンダー(子供・女性・結婚・家族)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

疑問符を含む2,207
短文ツッコミ(30字以下)2,135
一人称(俺・私・自分)を含む1,279
引用括弧「」を含む346
感嘆符を含む321
w/草/笑を含む161
そもそも型31
長文コメント(100字以上)27
というか型18
むしろ型12
URL提示・資料参照を含む2

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29.0%、長文0.4%、引用4.7%、疑問符30.0%、コメント中央値43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。

完全な10:0ではないし、この夫婦の態度にもよるが書いてる内容が事実であれば怖いな→子供の頃、年下とのケンカ(相手から手を出してきた)で向こうの親から一方的に責められた経験から。
知っているけど、描くのが面倒だった説
2022-10-15 ・ ★123 ・ togetter.com
「ちょっといい入浴剤」とか「デパコスのリップ」とか、彼女が好きそうな景品を仕込んでおいた>ほかの人も書いてるが、こういう気遣いが出来るから上手く行ったんやで増田
この教えてくれてる元放置子の言葉が痛い。これ書くのも辛いでしょうに。
2024-01-19 ・ ★84 ・ togetter.com
取り調べ受けてる人へのプライバシーは配慮する必要あるが、検察は公開されても問題ない取り調べしろよ
作品・娯楽と雇用・組織の言行不一致を、疑問形で前提や例外を洗い直す力が安定しており、見落とされた前提や例外を拾える。反面、問いを重ねるほど本人の結論が見えにくくなる可能性がある。問いの後に暫定的な答えを一つ添えると、読者が論点を持ち帰りやすい。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
1.48
政治/政党
1.47
事件/司法
1.24
医療/健康
1.07
メディア/報道
1.04
ネット/SNS
0.91
経済/労働
0.90
生活/社会
0.88
文化/表現/オタク
0.83
AI/IT/技術
0.78
学術/教育
0.76
外交/安全保障
0.57

上位スター付与者はiiko_1115 273、pikopikopan 155、togusa5 120、uratora 71。上位5人の合計は総スターの10.0%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 1.48、政治/政党 1.47、事件/司法 1.24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

記事選択の中心はネット・SNS、報道、経済・労働、生活・社会。その内側に作品・娯楽(漫画・ゲーム・アニメ)、雇用・組織(給料・賃金・上司)、家族・ジェンダー(子供・女性・結婚)という具体的な束があり、言行不一致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: nainyとは、経済・労働と文化・表現への比重が近いうえ、『発達・金持ち・スキル』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、本人は経済・労働へ、nainyは学術・教育へ相対的に広がる。上位スター付与者は14人重なる。

10 総合評価

kawabata100を特徴づけるのは、漫画・ゲーム・アニメ・給料という題材そのものより、そこで作品・娯楽と雇用・組織の言行不一致を、疑問形で前提や例外を洗い直す力である。7.6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。