01 基本データ
8.7年で3074件、コメント率12.4%。普段は保存中心だが、書く時は中央値47字で実務上の条件を足す。平均スター0.13と反応規模は小さい一方、運用や費用の盲点を具体化したコメントは数十スターまで伸びる。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
19時・22時が各7.0%、21時6.6%、20時6.5%で夜型。曜日は日17.5%、水16.1%、月14.8%。仕事や日中の情報を夜にまとめて確認する巡回に近い。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
Togetter721が突出し、note178、増田129、Qiita118、Posfie104。SNS上の主張を入口にしつつ、技術・業務・生活コストへ話を戻す。Qiita/Zennも厚く、IT実務が関心の地盤にある。
04 主要テーマ・関心
ネット/SNS38.8%、AI/IT22.3%が二本柱。生活8.9%、経済7.3%、報道6.4%が続く。平均スターは政治0.66、文化0.44、生活0.29で、普段の技術保存より公共・生活テーマの短評が相対的に反応される。
05 頻出語
日本27、データ17、時間15、情報12、仕事12、現場9、目的9。抽象的な陣営語より、データ・現場・目的・対応のような運用語が多く、「実際に回るのか」を見る語彙になっている。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 125 |
| 引用括弧「」を含む | 45 |
| 疑問符を含む | 28 |
| URL提示・資料参照を含む | 22 |
| 長文コメント（100字以上） | 20 |
| w/草/笑を含む | 12 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 11 |
| 感嘆符を含む | 2 |
| そもそも型 | 2 |
| というか型 | 1 |
短文125、引用45、疑問符28、資料参照22。候補率3.1%で、高重みの「死ね」は「生き残れない」の語尾誤検出、「人間じゃない」は仮定引用。粗い「バカ」は散発するが、継続的攻撃とは判定しない。
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）
Anonymous2000 9、dragoon-in-the-aqua7、cazxxx6が上位。テーマ別では政治0.66、文化0.44、生活0.29。スター授受は薄く、コミュニティ内の応援合戦より記事そのものへの実務コメントが中心である。
08 思想・政治傾向
政治的所属を推定できる材料ではなく、技術・業務・生活制度を「誰がコストを払うか」「現場で実装できるか」で見る傾向が強い。低所得層、暑熱対策、地方の雇用などでは、個人努力より制度・環境側の条件へ視線が向く。
10 総合評価
pwobieは、Togetterの雑談から技術記事まで大量に保存し、必要な時だけ「運用すると何が起きるか」を短く差し込む現場検証型である。強みは実装・費用・母数を意識すること。弱みは発言率が低く、良い観察が断片のまま終わりやすい点。もう一行根拠を残すと記録価値が上がる。