01 基本データ
※ ブックマークが非常に多いため、全 68,173 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30,000件、真の総数68,173件。活動18.2年、活動日1,818日、稼働率96.1%。コメント率20.6%、中央値46字、総スター3,969、平均0.13。取得上限に達しているため、表示総数は真の総数を優先する。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
投稿の山は23時9.0%、22時8.5%、8時8.1%。曜日では火曜16.6%、金曜15.0%が上位。時間帯は生活属性を断定する材料ではないが、巡回がどこへ集中するかは比較的はっきりしている。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
参照先はtogetter.com1,933件、www3.nhk.or.jp1,676件、www.itmedia.co.jp1,663件、gigazine.net1,546件が上位。上位媒体の組み合わせから、匿名投稿・SNSまとめ・報道・専門媒体のどこへ重心があるかが見える。媒体名だけで立場を決めず、実際の巡回件数として読むのが妥当だ。
04 主要テーマ・関心
主要テーマはAI/IT/技術36.9%、メディア/報道27.7%、ネット/SNS17.3%、学術/教育12.2%。スター平均が高い領域は生活/社会0.40、メディア/報道0.21、経済/労働0.20。よく読むテーマと反応されやすいテーマは必ずしも一致しないので、量とスター効率を分けて見ると輪郭が出る。
05 頻出語
頻出語は「日本、時間、データ、開発、生成、企業」など。タグ・名詞では「AI、戦争、研究、映画」も反復する。単語だけで思想や属性を決めつけることはできないが、主要テーマと重ねると、繰り返し追う対象を具体化する補助線になる。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 2,436 |
| 引用括弧「」を含む | 1,317 |
| 長文コメント（100字以上） | 776 |
| 感嘆符を含む | 503 |
| 疑問符を含む | 406 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 400 |
| w/草/笑を含む | 57 |
| URL提示・資料参照を含む | 42 |
| そもそも型 | 26 |
| というか型 | 17 |
| むしろ型 | 15 |
| idコールを含む | 1 |
短文2,436件、長文776件、引用1,317件、疑問符406件。攻撃候補行率は1.5%だが、候補語には引用・否定・比喩・対象が人でない用例も混じるため、継続的な対人攻撃とまでは判定せず attack は出していない。
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）
68,173件の巨大保存履歴に対し、スター付き率3.9%、平均0.13で、スターはこの使い方の主役ではない。nekomask（73）、pikopikopan（64）、gwmp0000（62）が上位だが、総3,969スターの中で一人へ集中してはいない。生活/社会0.40が他テーマよりやや高く、人間側の使い勝手や被害へ一言添えた時に反応が出やすい。本人からの大口付与先は逆引きで確認できない。
08 思想・政治傾向
関心の地図では外交/安全保障12.0%、政治/政党8.5%、医療/健康5.1%が確認でき、AI/IT/技術36.9%、メディア/報道27.7%、ネット/SNS17.3%も上位にある。頻出語・タグでは「AI、戦争、研究、映画」が見える。これは社会的な争点を継続して読む傾向の材料にはなるが、テーマ比率や語彙だけから左右、支持政党、価値観、属性を断定することはできない。ここでは記事ごとに評価や補足を置く関心傾向として扱う。
09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較
m-kawatoとはIT・ニュースを長く追い、必要な場面だけ短い警戒を置く点が近い。ただしm-kawatoはコメント率39.2%で政治・メディアにも継続的に声を出すのに対し、nagggはまず大量保存が本体で、発言は選択的である。otanuftはさらに無言寄りの技術リンク倉庫で、nagggはその中間に位置し、技術資料棚へ時折「人がどう受けるか」の付箋を貼る。
10 総合評価
nagggの本体はまず大量の保存で、コメントは必要な記事にだけ付く。その一言は、技術なら使い勝手や説明の分かりやすさ、ニュースなら安全・被害・責任といった「人がどう受けるか」に寄ることが多い。引用した一節を目印にして感情や違和感を添えるため、後から読み返す索引としても機能する。短評中心なので、立場や根拠まで書かないコメントを全体的な思想として読むのは危険である。