01 基本データ
2005-11-19から2026-07-31までに18,970件。コメントは約9,049件（47.7%）で、平均スターは0.87。取得上限には達していない。 解析対象は18,970件で、コメント推定件数は約9,049件。量だけでなく、コメントを付ける頻度そのものがこのプロフィールの読み方を左右する。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
投稿比率は12時台が最大で、曜日では水曜が最多。生活時間の断定はせず、観測期間内の投稿分布として読むべきデータである。 最大は12時台、曜日では水曜。山の位置は明確でも、勤務形態や生活習慣まで断定できるデータではなく、あくまで投稿行動の偏りである。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
上位媒体はanond.hatelabo.jp, togetter.com, d.hatena.ne.jp。単一の新聞や専門誌だけでなく、ネット上の反応集積地を含む情報経路になっている。 上位にはanond.hatelabo.jp、togetter.com、d.hatena.ne.jpが並ぶ。媒体名だけで立場を決めつけるより、一次報道、まとめ、個人記録をどう組み合わせているかを見るべき構成である。
04 主要テーマ・関心
主要テーマはネット/SNS, メディア/報道, AI/IT/技術。テーマは重複分類のため、比率の合計は100%にならない。 テーマ上位はネット/SNS、メディア/報道、AI/IT/技術。分類は重複するため、単一ジャンルの専門家というより、同じ事件を複数の論点から読む傾向として解釈した方がよい。
05 頻出語
頻出語は子ども、増田、社会、関係、仕事。記事選択だけでなく、コメントで繰り返し使われた関心語が表れている。 頻出語は子ども、増田、社会、関係。語彙の反復はこのユーザーが記事から何を持ち帰るかを示すが、引用や固有名詞も含むため機械的な性格診断には向かない。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 3,941 |
| 引用括弧「」を含む | 2,119 |
| 疑問符を含む | 1,510 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 581 |
| というか型 | 327 |
| 長文コメント（100字以上） | 306 |
| 感嘆符を含む | 231 |
| そもそも型 | 187 |
| むしろ型 | 60 |
| w/草/笑を含む | 49 |
| URL提示・資料参照を含む | 9 |
| idコールを含む | 1 |
コメント中央値は35字。機械集計された文体指標では、短文・引用・疑問符などの使い方に特徴が出ている。 35字の中央値を軸に見ると、普段の説明密度が把握できる。機械集計の文体特徴は形式的な癖であり、皮肉や攻撃性は実文の矛先を確認して別途判断している。
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）
平均スターは0.87。上位スター付与者はysync（178）、pikopikopan（133）、sds-page（122）。これは本人が付けた星ではなく、このユーザーのコメントに付いた星の集計である。 上位付与者はysync（178）、pikopikopan（133）、sds-page（122）。固定的な交流圏がある可能性は示すが、賛同、補足、内輪反応の区別までは件数だけで分からない。 テーマ別では「ネット/SNS」の平均スターが相対的に高く、本人の関心と読者の反応が一致する領域として読める。
08 思想・政治傾向
ネット言説、報道、技術、生活問題を広く追う。特定テーマへの一極集中より、ネット上で論争や話題がどう形成されるかを継続観察する傾向が見える。 主要テーマはネット/SNS、メディア/報道、AI/IT/技術。賛否そのものより、根拠の弱さ、運用上の矛盾、語られ方の雑さへ反応する場面があり、単純な左右分類では取りこぼしが出る。
10 総合評価
増田、Togetter、報道を長期間巡回し、ネット上の空気と社会ニュースを同じ観測面に置く定点観測型。大量保存に対してコメント率は約半分で、語る記事と記録する記事を分けている。長期比較の強みがある一方、短評では前提が共有されていることを期待しすぎ、村外からは暗号に見える瞬間もある。 複数テーマを横断し、出来事を制度・文化・生活の別角度へ接続できる。ただし、得意な論点ほど判断が速くなり、反対側の事情を一段飛ばしてしまう危うさもある。