01 基本データ
18.3年で19103件、コメント率19.8%。平均スター0.38で、大量保存の中から必要な記事だけ短く検証する。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
20時10.0%、23時8.2%、19時7.2%。夜間巡回が明確で、火〜木にやや多い。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
Internet Watch887、Togetter825、ITmedia746、増田570、NHK547。技術報道と社会ニュースを長期収集する。
04 主要テーマ・関心
報道23.7%、IT15.1%、ネット11.8%、医療10.7%。政治は6.5%ながら平均スター1.56で、制度批評が反応される。
05 頻出語
「感染」「医療」「コロナ」「検査」「対策」「可能性」「統計」。流行の因果と報道表現を継続的に点検する。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 1,413 |
| 疑問符を含む | 836 |
| 引用括弧「」を含む | 533 |
| 感嘆符を含む | 154 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 141 |
| 長文コメント（100字以上） | 120 |
| w/草/笑を含む | 29 |
| というか型 | 8 |
| そもそも型 | 7 |
| URL提示・資料参照を含む | 4 |
| むしろ型 | 1 |
短文1413件、疑問符836件、引用533件。見出しとデータの差を一文で訂正し、必要な時だけ背景を補う。
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）
watto97、旧Twitter由来56、yumenoa50。公共情報、医療・福祉、ニュース検証の読者から反応される。
08 思想・政治傾向
感染症、公衆衛生、統計、労働、政治過程、地方、メディア見出しへの関心が強い。弱者への自己責任論を警戒し、元データと記事の結論が一致しているかを重視する傾向がある。
09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較
ニュースを大量収集し必要時だけ訂正する点はzu2やyauaaに近く、感染症と制度を追う部分はcasmやYou-meとも重なる。スター圏も公共情報型が中心。
10 総合評価
手術件数を心奇形率と混同する記事、若者だけを感染源にする説明、統計の元データ改変、センセーショナルな見出しを止める。「高齢者だから」ではなく労災申請できない構造を見る視点も堅い。一方、疑念を「忖度」「誘導意図」まで進める際は証拠が薄いこともある。数字の訂正と動機推定を分ければ、長期検査員としてさらに信頼される。