01 基本データ
11.3年で5,227件、コメント率22.2%。総1,501スター・平均0.29。大量に保存し、必要な記事だけ短くコメントする技術収集型。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
時間帯では13時（6.2%）、9時（6.0%）、11時（6.0%）が上位。曜日は火曜15.6%、月曜15.0%が高い。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
Qiita480件が最多で、増田181件、Togetter155件、Speaker Deck120件、SlideShare103件。技術資料と一般ネット記事を併用する。
04 主要テーマ・関心
AI/IT/技術33.2%が中心で、ネット11.7%、教育10.5%、報道9.6%、経済6.1%が続く。プログラミングだけでなく学習、仕様、社会制度へ関心が広がる。
05 頻出語
「言語」「プログラミング」「学習」「サービス」「勉強」「開発」が多く、「埼玉」「東京」「人口」など地域・社会語も目立つ。技術と制度・地域の話題が同居する。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 594 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 68 |
| 引用括弧「」を含む | 67 |
| 疑問符を含む | 60 |
| 長文コメント（100字以上） | 18 |
| そもそも型 | 14 |
| w/草/笑を含む | 11 |
| というか型 | 8 |
| 感嘆符を含む | 8 |
| URL提示・資料参照を含む | 8 |
| むしろ型 | 4 |
| idコールを含む | 3 |
短文594件、引用67件、疑問符60件。攻撃候補率1.7%で、「死ね」は全件「〜しね」の誤検出。「ネトウヨ」「デマ」も批判対象の語として扱う例が多く、attack は不採用。
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）
平均0.29スター。ネット0.80、生活0.71、経済0.69、政治0.68と、技術テーマそのものより社会・制度へのコメントの方がやや反応されやすい。
08 思想・政治傾向
公開コメントでは、プログラミングや学習に関して「仕様を明文化する」「裏を取る」「継続して学ぶ」といった実務的な基準が目立つ。政治的な党派性より、情報の信頼性と制度・運用の妥当性を気にする傾向が強い。
10 総合評価
Qiitaや登壇資料を長く大量に保存し、仕様・言語・学習方法に短くコメントする技術系収集型。地域差別やデマ拡散に対しても「雑に他者を叩かない」という基準が見える。荒い単語の候補はあるが、多くが誤検出や引用・批判文脈で、中心は実務・学習・情報検証。