01 基本データ
12.6年で497件、コメント率50.5%、中央値87字、平均スター3.47。件数は少ないが、一件ごとの文章が長く、ファクト、判断、社会構造、経営意思決定を掘る。短い賛否より、数値が何を隠すかを説明する型となる。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
活動日368日、稼働率8.0%。十二年超のアカウントだが利用は散発的。書く時は長く、政策、科学、企業、医療へ条件を列挙する。低頻度ゆえ、時系列の一貫した思想史より個別コメントの質を重視すべきとなる。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
Togetter72件、note50件、増田47件、Posfie17件。個人解説とネット議論を読み、必要に応じて報道や技術記事へ移る。媒体量は小さく、特定メディアへの依存より論点選択が中心となる。
04 主要テーマ・関心
ネット42.1%、AI/IT14.7%、教育13.7%、医療13.1%、報道12.9%。教育の平均スター9.0が高い。犯罪統計、ロボット事業、感染症、科学コミュニケーションなど、判断材料の不足を指摘した時に支持される。
05 頻出語
「人間」「理解」「社会」「判断」「ファクト」が上位。中央値87字で、県別統計なら市区町村差や警察の認知差まで考える。抽象的な正しさより、意思決定に使える粒度かを問う。
06 文体の特徴
| 引用括弧「」を含む | 104 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 43 |
| 疑問符を含む | 40 |
| 長文コメント（100字以上） | 30 |
| 感嘆符を含む | 20 |
| 短文ツッコミ（30字以下） | 13 |
| w/草/笑を含む | 10 |
| そもそも型 | 6 |
| というか型 | 5 |
| むしろ型 | 5 |
| URL提示・資料参照を含む | 1 |
候補率4.4%。排除は福祉事業者の制度上の選別、サイコパスは仮説的分類、死ねは一件。継続的な罵倒や集団攻撃は確認できず、攻撃型とはしない。
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）
高スターは戦争前夜の歴史視点、首相の美徳観、犯罪統計の粒度、パクるという語の教育影響へ集まる。眼前の事件を一段上の構造へ置いた時に反応が大きい。
08 思想・政治傾向
歴史、科学、制度、経営を長期的な意思決定として見る。善悪のラベルより、数値の粒度、責任主体、将来への影響を問う。福祉の不正排除は必要でも費用抑制を先行させるなと区別し、制度目的と手段の逆転を嫌う。
10 総合評価
五百件未満の寡作ながら、コメントは平均的なブコメより長く、統計の粒度、歴史的挙動、経営判断を構造化する。市区町村差や認知件数の歪みまで見るため、数字をそのまま信じない。強みは判断条件の明示、弱点は構造説明が整いすぎて、当事者の感情や偶然をモデル外へ置きやすいこと。12.6年で497件、コメント率50.5%、中央値87字、平均スター3.47。排除は福祉事業者の制度上の選別、サイコパスは仮説的分類、死ねは一件。ネット42.1%、AI/IT14.7%、教育13.7%、医療13.1%、報道12.9%。高スターは戦争前夜の歴史視点、首相の美徳観、犯罪統計の粒度、パクるという語の教育影響へ集まる。Togetter72件、note50件、増田47件、Posfie17件。