01 基本データ
18.5年で5988件、コメント率35.4%。総スター2930、平均0.49。大量発話型ではなく、仕様上の違和感がある記事だけに判定を置く。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
21時台10.0%、22時台9.2%、20・23時台各8.1%の夜型。曜日は土曜17.2%が最多。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
朝日684件、旧はてなダイアリー249件、Qiita245件、読売192件。技術記事、報道、ネット史を長期保存する。
04 主要テーマ・関心
IT24.8%、報道24.0%、文化19.1%。ネット/SNSは11.4%ながら平均1.11で、仕様や言葉の誤用を指摘する発言が比較的伸びる。
05 頻出語
「言語」「理解」「設計」「名前」「言葉」「コード」「機能」。中身だけでなく名称、表記、比較条件まで仕様として扱う。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 927 |
| 引用括弧「」を含む | 376 |
| 疑問符を含む | 307 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 154 |
| そもそも型 | 34 |
| w/草/笑を含む | 31 |
| 感嘆符を含む | 25 |
| というか型 | 24 |
| 長文コメント（100字以上） | 23 |
| むしろ型 | 20 |
| URL提示・資料参照を含む | 18 |
| idコールを含む | 8 |
短文927件、引用376件、疑問符307件。「そもそも」「何を比べているのか」で前提を洗う。攻撃候補は2.5%で、重い語は語尾一致や制度用語の誤検出。
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）
gachapining33、guldeen28、kana-kana_ceo27。政治1.46、ネット1.11、医療0.99で反応が高い。
08 思想・政治傾向
技術仕様、言語の慣例、データ比較、表現の正確さを重視する傾向がある。政治や社会問題でも、レッテルより定義と比較対象を明示することを求める。
09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較
既存プロフィールでは、ゲームとWeb仕様を検品するhosiken、技術・放送・ゲーム文化を横断するnezukuに近い。スター圏はgachapining、wisboot、rgfxなど技術と制度の不具合を読む層と重なる。
10 総合評価
生年月日を編集できる仕様、USBの呼称、大学英語名、統計の分母まで、曖昧な前提へ静かに赤線を引く。旧仮名づかいも含め、言葉をインターフェースとして扱う人である。一方、正確さの基準が共有されていない相手には「問題意識が共有できていない」と距離を置きがち。校正は鋭いが、利用者向けの説明も一行あるとさらに強い。