01 基本データ
※ ブックマークが非常に多いため、全 33,501 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33,501件。活動19.2年、活動日3,517日、稼働率56.7%。コメント率10.1%、中央値37字、総スター1,330、平均0.04。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11時14.2%、10時13.8%、15時10.2%。曜日では火曜20.2%、木曜20.2%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www.bloomberg.com2,086件、www.asahi.com1,750件、www.yomiuri.co.jp1,312件、www.nikkei.com1,311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
主要テーマはメディア/報道34.6%、経済/労働14.8%、生活/社会8.0%、政治/政党6.9%。スター平均が高い領域は生活/社会0.14、ネット/SNS0.14、学術/教育0.13。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、会社、時間、東京、可能性、関係」など。タグ・名詞では「会社、東京、可能性、企業」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
| 引用括弧「」を含む | 1,809 |
| 短文ツッコミ（30字以下） | 1,247 |
| 疑問符を含む | 287 |
| 長文コメント（100字以上） | 117 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 97 |
| URL提示・資料参照を含む | 58 |
| 感嘆符を含む | 36 |
| w/草/笑を含む | 23 |
| そもそも型 | 13 |
| というか型 | 5 |
| むしろ型 | 4 |
| idコールを含む | 1 |
短文1,247件、長文117件、引用1,809件、疑問符287件。攻撃候補行率は0.8%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）
33,501件に対し総1,330スター、平均0.04。gwmp0000（17）、ryo_zin（15）、zu2（13）、DG-Law（11）と上位は小さく分散し、長期保存量の割にスター関係は薄い。生活/社会0.14、ネット/SNS0.14、学術/教育0.13が相対的に高いが絶対値は小さい。一方、具体条件を詰めたコメントには98・86スターの例もあり、固定支持より「実務の穴を突いた時だけ伸びる」型。本人の大口付与先は確認できない。
08 思想・政治傾向
関心の地図では政治/政党6.9%、外交/安全保障4.0%が確認でき、メディア/報道34.6%、経済/労働14.8%、生活/社会8.0%も上位にある。頻出語・タグでは「会社、東京、可能性、企業」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
hmmmとは新聞を長く読み、教育・行政・制度へ短い注釈を置く点が近い。hmmmは29字前後で組織責任を静かに引き直し、o-miyaは37字前後で「買う人と使う人は同じか」のような運用条件を具体化する。一方miqkunは同じニュース中心でもコメントが実質ゼロの純粋なクリップ棚。o-miyaは巨大保存型ながら、必要な記事だけ現場条件を検査する中間位置にいる。
10 総合評価
ニュースを大づかみに評するより、フォーク配布、背の順、再開発、鉄道運用のような具体条件を拾い、「その説明で現場は回るのか」を確かめるタイプ。引用した一文へ短く補助線を引くので論点が具体的で、制度や商習慣の穴も見つけやすい。反面、記事本文を共有している前提が強く、コメント単体では意図が伝わりにくいこともある。