01 基本データ
※ ブックマークが非常に多いため、全 39,063 件のうち直近 30,000 件を分析対象としています（統計値は分析対象の集計です）。
解析対象は取得上限の30,000件で、真の総数は39,063件。対象期間は2015年以降11.1年だが、真の初回は2009年で活動17.5年。コメント率79.8%、総スター79,805個・平均2.66星。巨大な巡回量の割に中央値39字で、実務的な補足を短く置く。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
時間帯は9時6.6%・7時6.2%・8時6.2%が上位。曜日は水曜16.2%が最多。長期ログなので単発の生活リズムより、複数年にわたる投稿の偏りとして読むのが妥当。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
Togetter4,841件、増田2,364件、NHK1,708件、Yahoo!1,176件、朝日1,006件、日経794件、ITmedia654件。ネット話題・一般報道・IT媒体を日常的に横断し、技術と社会制度を同じ棚で扱う。
04 主要テーマ・関心
ネット/SNS29.0%、報道28.3%、AI/IT11.0%、経済10.7%、外交10.4%、生活9.6%、医療9.2%、教育8.6%と非常に分散。政治平均4.16星、司法4.55星、家族5.40星と、制度が生活へ届く話題ほど反応が上がる。
05 頻出語
『日本』『会社』『海外』『企業』『政府』『中国』『仕事』『情報』『技術』『子供』『国民』『コロナ』が上位。個人の好悪より、会社・行政・技術・国際関係の運用を短く説明する語彙が強い。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 9,031 |
| 疑問符を含む | 1,477 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 887 |
| URL提示・資料参照を含む | 565 |
| 長文コメント（100字以上） | 543 |
| 引用括弧「」を含む | 455 |
| というか型 | 371 |
| w/草/笑を含む | 319 |
| 感嘆符を含む | 244 |
| そもそも型 | 226 |
| idコールを含む | 15 |
| むしろ型 | 2 |
攻撃候補率3.0%。『死ね』145件の多くは『〜だしね』の誤検出で、排除は製品仕様や社会的排除、駆除は害獣文脈が中心。工作員・ナマポ等の粗い語も単発ではあるが、23,928コメント全体で攻撃を主用途とする率ではない。短文9,031件が主流。
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wisbootから714個、sds-pageから507個、pikopikopanから435個、ysyncから403個。テーマ別ではジェンダー/家族平均5.40星、事件/司法平均4.55星、政治/政党平均4.16星が高い。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。
08 思想・政治傾向
特定の政治的所属は断定しない。報道の根拠、行政の制度設計、労働市場、研究結果、クラウドやセキュリティの実務リスクなどで、理念より『現実にどう運用されるか』を重視する傾向がある。政治記事でも政策が生活や企業へ与える具体的影響を先に見る。
09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較
既存図鑑では no-cool と、報道・国際・ITを長期巡回し、制度の説明不足へ短い補助線を引く点が近い。no-cool が時折むき出しの悪態を返すのに対し、kenchan3 は3万件規模でも攻撃候補率3.0%に留まり、実務情報の追記が主流。
10 総合評価
約3.9万件の巨大ログを、ニュース・IT・経済・外交の実務補助線として使うタイプ。記者署名、クラウド安全性、給付の所得制限など、記事の大枠から見落とされる条件を一行で足す力が強い。一方、短文量が膨大なため前提共有なしの断定も混ざる。重要論点だけ出典や条件を一つ残すと、巨大アーカイブの再利用性がさらに上がる。