01 基本データ
※ ブックマークが非常に多いため、全 55,538 件のうち直近 30,000 件を分析対象としています（統計値は分析対象の集計です）。
解析対象30,000件、活動19.4年、コメント率49.2%。実総数は55,538件で、解析上限の影響を受ける。実総数五万五千件超、解析上限三万件という巨大履歴で、十九年分の技術産業史が圧縮されている。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
十九年、解析対象だけでも三万件。日々の技術・産業ニュースが巨大な年表を形成する。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
上位媒体はwww.itmedia.co.jp、www.nikkei.com、pc.watch.impress.co.jp、www3.nhk.or.jp。技術メディア、新聞、企業記事を横断し、製品と組織判断を同じ履歴へ収める。
04 主要テーマ・関心
上位テーマはAI/IT/技術、メディア/報道、経済/労働、ネット/SNS。技術が最多で、経済、報道、ネット、文化が産業史の周辺領域として接続する。
05 頻出語
技術、ゲーム、製造業、労働、政治危機を長期に追い、個人の英雄譚より組織設計とコミュニケーションを重視する。災害や感染症では、指導者が何を説明し、専門家へどう権限を渡したかを見る。企業記事でも製品の出来だけでなく、発注、サポート、現場負担の連鎖を読む。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 5,555 |
| 引用括弧「」を含む | 2,174 |
| 長文コメント（100字以上） | 1,436 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 574 |
| 疑問符を含む | 386 |
| w/草/笑を含む | 291 |
| 感嘆符を含む | 224 |
| URL提示・資料参照を含む | 81 |
| というか型 | 61 |
| そもそも型 | 41 |
| むしろ型 | 15 |
| idコールを含む | 2 |
危機対応を評価する際、首相が毎日説明したか、専門家が自分の言葉で補足したかという具体的なコミュニケーション行動を見る。政党名だけでなく、現場で何が伝達されたかを記録している。 情報量が圧倒的なため、一部の高反応例だけで全体の立場を代表させにくい。「クソ」など製品・組織への強語は多いが、引用や技術用語も混在し、人物排除の反復とは異なる。
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）
総スター60,964、平均2.03。危機時の説明責任、リモートワーク、企業取材など、組織運営を具体的に読む文章が伸びる。
08 思想・政治傾向
技術、ゲーム、製造業、労働、政治危機を長期に追い、個人の英雄譚より組織設計とコミュニケーションを重視する。災害や感染症では、指導者が何を説明し、専門家へどう権限を渡したかを見る。企業記事でも製品の出来だけでなく、発注、サポート、現場負担の連鎖を読む。
10 総合評価
実総数五万五千件超、解析上限三万件という巨大履歴で、十九年分の技術産業史が圧縮されている。高反応コメントは、危機時の説明責任や組織の失敗を具体的な場面で捉えたものが多い。製品レビュー、経営史、災害記録を同じ年表へ並べるアーキビストだ。十九年分の製品、企業、政権、災害対応を一つの巨大な変更履歴に記録する産業Git管理者。反応分布まで確かめると、解析対象30,000件、活動19.4年、コメント率49.2%。実総数は55,538件で、解析上限の影響を受ける。総スター60,964、平均2.03。危機時の説明責任、リモートワーク、企業取材など、組織運営を具体的に読む文章が伸びる。上位媒体はwww.itmedia.co.jp、www.nikkei.com、pc.watch.impress.co.jp、www3.nhk.or.jp。