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食品安全・表示・科学情報を十八年追い続ける、巨大なファクトチェック型資料庫
メディア/報道 医療/健康 学術/教育 食品安全
基礎 全員共通・0-20
活動量
10
影響力
7
特性 この人の個性
活動量
10
食品安全集中度
10
資料参照力
10
コメント密度
8

01 基本データ

20,851
総ブックマーク
18.0年
活動期間
2008年9月6日
ブクマ誕生日
20,848
解析対象ブックマーク
18.0年
解析期間
4,064
アクティブ日数
61.9%
期間内の稼働率
68.7%
コメント付き率
37字
コメント中央値
22,132
総スター数
23.2%
スター付き率
1.06
平均スター

18.0年で20,848件、活動4,064日。コメント率68.7%、総22,132スター・平均1.06で、長期・大量・高発言の大型アカウント。

02 投稿時間帯

時間帯(0〜23時)

0時6時12時18時23時

曜日

時間帯では9時(11.9%)、10時(8.2%)、11時(7.9%)が上位。曜日は火曜18.1%、水曜17.8%が高い。

03 よく参照する媒体

d.hatena.ne.jp
1,190
togetter.com
994
mainichi.jp
710
www.asahi.com
561
sankei.jp.msn.com
530
www.maff.go.jp
400
www.yomiuri.co.jp
363
anond.hatelabo.jp
343
www3.nhk.or.jp
320
headlines.yahoo.co.jp
292

ほか計30媒体

旧はてな日記1,190件、Togetter994件、毎日710件、朝日561件、旧産経530件に加え、農林水産省400件。一般報道と一次的な行政資料を併用する構成が特徴的。

04 主要テーマ・関心

メディア/報道
26.0%
医療/健康
13.1%
学術/教育
12.3%
生活/社会
10.3%
ネット/SNS
9.8%
経済/労働
5.3%
AI/IT/技術
5.0%
政治/政党
4.1%
外交/安全保障
3.3%
文化/表現/オタク
2.6%

報道26.0%、医療/健康13.1%、学術/教育12.3%、生活10.3%、ネット9.8%が中心。頻出語では「食品」1,246、「表示」830、「安全」493、「消費者」393、「添加物」279と食品安全・表示制度が際立つ。

05 頻出語

食品 表示 日本 安全 消費者 情報 遺伝子 リスク 健康 基準 添加物 検査 食中毒 意見 影響 参考 資料 管理 農薬 対応 使用 先生 平成 調査 確認 輸入 物質 子供 提供 対策 批判 報道 放射線 科学 医療 規制 衛生 検出 委員会 販売 原因 関係 大学 評価 あり 可能性 生活 発生 解説 研究 汚染 ダメ 安全性 事実 理解 紹介 実際 放射性 原料 被害 給食 説明 根拠 事故 脂肪酸 加工 時間 制度 環境 国内 商品 製造 福島 効果 栽培 注意 指摘 生食 講演 判断 トランス 現在 組み換え 事例 方法 学校 関連 東京 海外 アレルギー センター 過去 開催 安心 団体 流通 作物 ホメオパシー 危険 不安 議論 科学的 栄養 野菜 記者 農業 データ 一般 誤解 主張 検証 世界 報告 製品 基準値 調理 対象 技術 予防 農家

「食品」「表示」「安全」「消費者」「遺伝子」「リスク」「健康」「基準」「添加物」「検査」「食中毒」「農薬」「資料」「放射線」「科学」など、リスク評価・表示・公衆衛生をめぐる語彙が極めて濃い。

06 文体の特徴

短文ツッコミ(30字以下)6,029
引用括弧「」を含む2,908
疑問符を含む2,280
URL提示・資料参照を含む879
感嘆符を含む586
一人称(俺・私・自分)を含む531
長文コメント(100字以上)396
idコールを含む142
w/草/笑を含む76
そもそも型63
というか型33
むしろ型31

短文6,029件に加え、引用2,908件、疑問符2,280件、資料参照879件。攻撃候補は190件・1.3%だが、高スコアの「害虫」「寄生虫」「駆除」は農業・食品衛生上の文字通りの用法が大半。「死ね」も「〜しね」誤検出や引用が中心で attack は不採用。

道災害対策本部には、なぜそのような判断をしたのかの説明責任があると思う。
注にあるが、食用としての利用率が低いだけで、9割は飼料や飼料に使われているなら、それなりに有益に使われているのではないか?
2022-09-30 ・ ★268 ・ toyokeizai.net
トイレのふたはノロウイルスまで含めると不必要とは言えないと思いますが、どうでしょう。
一般論としてだが、歯の詰め物などは勘違いによる異物クレームの定番 /硬質異物ならX線で検知できそうだが、マクドくらいなら設置してても良さそう。
2015-01-07 ・ ★215 ・ news.tbs.co.jp
「前のデータを元に以前私はこう発言したが、間違った見解だった」>こういう発表の仕方、日本でも取り入れて欲しい。
「ネットで出回っている情報と合致する死亡例はない」「確認作業をしたが、デマだった。迷惑なのでやめてほしい」
食品や医療の不安を、単純な安全/危険で処理せず、条件・データ・制度・一次資料に戻して考える。長期ログの厚みと検証姿勢が強く結びついている。

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)

政治/政党
2.56
ネット/SNS
1.70
メディア/報道
1.61
文化/表現/オタク
1.55
生活/社会
1.51
経済/労働
1.30
医療/健康
1.27
外交/安全保障
1.07
学術/教育
0.94
AI/IT/技術
0.55

平均1.06スター。政治2.56、ジェンダー1.76、ネット1.70、報道1.61と社会争点でやや高い。食品安全に関する具体的な補足も、数十〜数百スターを得る例がある。

08 思想・政治傾向

政治的陣営より、根拠、リスク比較、規制の実効性、行政の説明責任を重視する発言が中心。食品・医療・環境の話題では、危険をゼロか百かで語らず、条件・濃度・管理方法・一次情報を確認する姿勢が一貫している。

10 総合評価

食品安全、表示制度、農薬、遺伝子組換え、食中毒、放射線、医療情報を十八年追い続ける巨大な資料庫型ユーザー。報道記事だけでなく行政資料や技術的な根拠を参照し、煽りや誤解を条件分解して補正する。攻撃候補の自動集計は大きく見えるが、実際には科学用語の誤検出が大量に含まれ、主特徴は攻撃性ではなく検証・リスク評価。