01 基本データ

解析対象3,387件、真の総数3,391件。活動19.9年、活動日1,848日、稼働率25.5%。コメント率0.6%、中央値12字、総スター38、平均0.01。

02 投稿時間帯

時間帯（0〜23時）

曜日

投稿の山は0時9.1%、1時7.8%、23時7.7%。曜日では木曜17.7%、金曜16.8%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qiita.com238件、zenn.dev182件、speakerdeck.com130件、togetter.com113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AI/IT/技術39.1%、ネット/SNS11.2%、経済/労働6.5%、生活/社会6.3%。スター平均が高い領域は生活/社会0.07、学術/教育0.04、外交/安全保障0.04。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「通貨、トレーニング、トロメタミン、Advent、of、Code」など。タグ・名詞では「読み物、rails、ruby、プログラミング」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

短文19件、長文0件、引用1件、疑問符0件。攻撃候補行率は0.0%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）

3,391件に対して総38スター、平均0.01。santambo（14）が目立つ以外は1〜5スター程度で、コメント率0.6%の検索ラベル型ではスター網を論じられない。テーマ別平均も最大0.07で差に意味を持たせにくい。スターが少ないのは評価ではなく、意見をほぼ書かず技術資料を索引化する利用法の反映で、本人からの大口付与先も確認できない。

08 思想・政治傾向

関心の地図では医療/健康2.9%、外交/安全保障0.7%が確認でき、AI/IT/技術39.1%、ネット/SNS11.2%、経済/労働6.5%も上位にある。頻出語・タグでは「読み物、rails、ruby、プログラミング」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

toenobuとは、長年の技術資料へ短い検索語だけ置く学習アーカイブ型という点が近い。peweはコメント率0.6%、中央値12字でRails周辺の語を棚札のように使い、toenobuも低発話だが8.8%で時々十一文字の付箋を残す。ryskosnは同じ技術棚でも18.2%発言し誤記へ静かに赤ペンを入れるため、peweは校正者より純粋な索引係に寄る。

10 総合評価

ブックマークを意見表明ではなく索引として使うタイプ。初期の「広告」「トレーニング」から、Railsのプラグイン名や設定語まで、コメントというより後で探すためのラベルを残してきた。だから短文率の高さをツッコミ芸と読むのは完全に逆で、実態は整理棚に近い。長期の選書傾向は見えるが、本人の評価や思想を語る材料はほぼなく、沈黙を人格へ変換しないのが正しい読み方である。