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十万件超を十三年保存し、Togetter・技術・文化の海から気に入った一文だけを引用する、超巨大アーカイブ型の低発話ブックマーカー
超大量保存 Togetter巡回 AI・IT 文化・生活
基礎 全員共通・0-20
活動量
20
影響力
4
特性 この人の個性
超高蓄積度
10
低発話度
10
ネット文化度
10
技術資料度
9

01 基本データ

104,936
総ブックマーク
13.9年
活動期間
2012年8月16日
ブクマ誕生日
30,000
解析対象ブックマーク
3.8年
解析期間
1,370
アクティブ日数
99.9%
期間内の稼働率
1.1%
コメント付き率
23字
コメント中央値
896
総スター数
0.5%
スター付き率
0.03
平均スター

※ ブックマークが非常に多いため、全 104,936 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)。

真の総数104936件、活動13.9年。解析対象は上限の直近30000件で、ほぼ毎日活動する。一方コメント率は1.1%、中央値23字。巨大な保存庫が本体で、発言は気に入った引用や短い感想に限定される。

02 投稿時間帯

時間帯(0〜23時)

0時6時12時18時23時

曜日

18時8.2%、17時7.2%、19時6.7%が中心で、朝8時と昼12〜13時にも山がある。平日は各14〜16%、土日は約11%。ほぼ全日稼働だが、直近3万件の分布であり、十三年全体の生活時間を断定はできない。

03 よく参照する媒体

togetter.com
8,583
anond.hatelabo.jp
1,886
note.com
1,323
qiita.com
680
zenn.dev
608
dailyportalz.jp
582
twitter.com
523
www.itmedia.co.jp
496
speakerdeck.com
466
automaton-media.com
456

ほか計30媒体

Togetter8583、増田1886、note1323、Qiita680、Zenn608。DPZ582、Twitter523、ITmedia496、Speaker Deck466、AUTOMATON456も多い。ネット話題、技術資料、ゲーム、生活記事を巨大な後読みに統合する。

04 主要テーマ・関心

ネット/SNS
42.9%
AI/IT/技術
15.6%
文化/表現/オタク
9.6%
メディア/報道
8.4%
学術/教育
7.8%
生活/社会
6.7%
経済/労働
3.8%
外交/安全保障
2.8%
医療/健康
2.7%
事件/司法
2.1%
ジェンダー/家族
2.0%
政治/政党
1.7%

ネット42.9%、AI/IT15.6%、文化9.6%、報道8.4%、教育7.8%。テーマ別平均スターは医療0.13が最高でも全体的に小さい。これは関心の弱さではなく、3万件の大半が無言保存であることによる。

05 頻出語

名前 時間 人間 ファン 人生 表現 写真 言葉 チーム 情報 経験 今まで 最高 用語 日本 山形県 今日 試合 漫画 増田 世界 仙台 記録 仕事 バルタン 紹介 豆腐 幸せ アニメ 商品 関係 プレイ 価値 便利 子供 大人 半分 正直 お店 タイプ 説明 いま 建築 許可 渡辺 自由 魔法 値上げ いつも カレー 倶楽部 資料 switch 販売 だいたい コマ 広告 絶対 イベント 一瞬 セット ゼクシィ 直後 モーモーカントリー 時点 料理 ダメ パン Japan 来日 スマホ 社会 付箋 カツ ドル テンション 予定 延長 宝塚 参考書 勉強 最寄り 店舗 データ 反映 手芸 レンチン 消毒 意見 解約 企画 出場 ウェーブ モニター 噛み 山形 リーグ 通称 使用 思い出 受話器 本文 ライター 調理 コーナー 学生 伊勢 うどん 分離 強化 ホースメン 開発者 受験 近隣 一度 チバ おかげ 先生 縫物

コメント345件に対し総保存3万件なので、名前・時間各7、人間・ファン各6が最多でも頻度は低い。引用した言葉、作品名、山形・仙台、チーム、写真、用語など、個別記事の細部が並び、固定した口癖は形成されない。

06 文体の特徴

短文ツッコミ(30字以下)212
引用括弧「」を含む63
一人称(俺・私・自分)を含む34
疑問符を含む17
長文コメント(100字以上)11
感嘆符を含む8
w/草/笑を含む7
というか型2
URL提示・資料参照を含む2
むしろ型1
そもそも型1

短文212件、引用括弧63件、一人称34件。気に入った箇所を引用し、「好き」「嬉しい」「へー」と最小限の反応を添える。候補率2.3%で「死ね」は資本主義批判の引用、他も引用・語義説明が中心のため攻撃型ではない。

“なんとLUSHにも行ける。”←すごい分かりやすい例えで好き
あの雪だるまが大大大好きなの私だけじゃなかったんだなって嬉しい
2025-02-07 ・ ★76 ・ togetter.com
“❶新幹線SworkPシート““これの利点は大人1名でしか買えない、団体なしお子様なしってとこなんだよ!”
2025-01-01 ・ ★73 ・ togetter.com
完成しただけで本当に立派だと思う
最後の最後に本気で稼ぎに来たな、って印象。Suicaペンギンは大好きなんで買います。
“縫物の経験がそれほどない”のによくぞここまで…。/“縫物用のクリップ”は「仮止めクリップ」という名前で各社から出てる。ここで使っているのはクロバーの先細タイプのやつだと思う。便利。
十万件超という量を、発言欲ではなく保存に使い続けている。Togetter、増田、Qiita、Zenn、Speaker Deck、ゲーム、報道、生活記事を十三年にわたり同じ棚へ積む継続力は突出している。コメントする時も、記事全体を雑に要約せず、説明力の高い一文や具体的な名称を選ぶ。「LUSHにも行ける」は生活水準の例えとして分かりやすい、「仮止めクリップ」は各社から出ており写真はクロバーの先細型らしい、といった補足は、読者が記事を理解・再利用する助けになる。作品やキャラクターへの反応も、雪だるまが好きだった人が自分以外にもいたことを喜ぶ、完成しただけで立派と制作をねぎらうなど、対象への愛着が先に立つ。美点の裏返しは、量が大きすぎて無言の一件が何のために残されたか判別できないことだ。特に技術記事は古くなりやすく、未読、試す、採用、非採用、古いの五分類だけでも価値が大きく変わる。文化記事なら好き、引用、記録、購入候補で足りる。長文コメントを増やす必要はない。現在の短い引用選択をタグへ拡張し、十万件を単なる流入ログから、後で取り出せる個人知識庫へ変えるのが最も自然な改善である。

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)

医療/健康
0.13
メディア/報道
0.06
政治/政党
0.06
生活/社会
0.05
ネット/SNS
0.03
文化/表現/オタク
0.03
事件/司法
0.03
ジェンダー/家族
0.03
AI/IT/技術
0.01
経済/労働
0.01
外交/安全保障
0.01
学術/教育
0.00

pikopikopan12、kaeru2022 10、ysync・tomi_kun各8。固定読者は薄く、100スターのLUSH比喩、76スターの雪だるま、73スターのS Work Pシートなど、共感しやすい引用選択が単発で伸びる。

08 思想・政治傾向

十万件を超える保存量に対して本人のコメントは極端に少なく、政治的・思想的立場を断定できない。直近三万件のテーマはネット、AI・IT、文化、報道、教育へ広がるが、保存は賛同、批判、後読みに分けられていない。コメントから比較的確かに見えるのは、記事の中で説明力の高い一文、愛着のあるキャラクター、制作の努力、実用的な細部を拾う傾向である。「なんとLUSHにも行ける」という例えを分かりやすいと評価し、好きだった雪だるまへの他者の愛着を喜び、S Work Pシートの「大人一名、団体なし、子どもなし」という利点を引用する。縫い物記事では仮止めクリップの商品名と形状を補い、Suicaペンギンの商品展開には最後に本気で稼ぎに来たと反応する。ロシアで活動を続ける人物の言葉や、選択的夫婦別姓をめぐる法的説明も引用しており、社会記事でも自分の大きな主張を展開するより、記事内の核心的な表現を保存する。価値観としては、分かりやすさ、具体性、作り手の努力、長く愛された文化への親しみを重視する傾向が見えるが、体系的な思想像を作るには発言材料が足りない。

09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較

利用形態は、はてなとWebを軽く刺す古参Hamachiya2、技術とネット言論を短文で判定するhaml888、Togetterを毎日渡るaoiyotsuba、技術記事と物語を同じ解像度で読むmitz_008に近い。ただしNSTanechanは総数104936件で、比較候補の中でも保存量が桁違いである。発言の少なさを含めると、論客より検索可能な個人アーカイブに近い。スター付与者には生活実務のpikopikopan、IT事故を見るwisboot、仕様を点検するnaglfar、短文ツッコミのmobile_neko、漫画・ゲームの矛盾を拾うHelfardがいる。反応圏も技術、生活、文化へ分散する。idコールはなく、個人関係ではなく記事の一文を引用することでコミュニケーションが成立している。

10 総合評価

十三年で十万件超を保存する巨大アーカイブ。発言は1.1%に絞り、分かりやすい比喩、好きなキャラクター、制作の努力、実用品の名称を引用で残す。選球眼は見えるが、無言保存が多すぎて賛否・目的・検証状況は分からない。技術記事に「試す」、文化記事に「好き」、資料に「根拠」程度のタグを加えるだけで、量が知識庫へ変わる。