01 基本データ
2018-10-04〜2026-07-30の解析対象は5,210件、コメント約5,194件（99.7%）、平均スター6.64。取得上限には達していない。 解析対象は5,210件で、コメント推定件数は約5,194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
21時台の投稿比率が最大で、曜日では水曜が最多。生活時間そのものではなく、観測期間内の投稿分布として扱う。 21時台と水曜に投稿が集まる。時間帯は記事公開時刻や話題の流速にも左右されるため、「夜型」などの人物属性より、反応しやすいニュースサイクルとして読む方が安全だ。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
上位媒体はtogetter.com、anond.hatelabo.jp、news.yahoo.co.jp。媒体構成は関心だけでなく、保存用途や巡回経路も反映する。 togetter.com、anond.hatelabo.jp、news.yahoo.co.jpへの集中は情報の入口を示すが、評価の方向までは示さない。同じ媒体でも批判、補足、保存目的が混在するため、コメントとセットで読む必要がある。
04 主要テーマ・関心
主要テーマはメディア/報道、ネット/SNS、政治/政党。各記事は複数テーマへ重複分類されるため、比率合計は100%にならない。 メディア/報道、ネット/SNS、政治/政党が主要な関心圏を形づくる。最上位の「メディア/報道」だけに閉じず、隣接テーマへ移動する場面にこのユーザー固有の視点が出ている。
05 頻出語
頻出語は日本、選挙、子供、会社、企業。コメント量が少ないユーザーでは、語彙傾向の一般化に注意が必要。 頻出語は日本、選挙、子供、会社。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） | 873 |
| 引用括弧「」を含む | 644 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 443 |
| 感嘆符を含む | 324 |
| 疑問符を含む | 322 |
| 長文コメント（100字以上） | 204 |
| w/草/笑を含む | 63 |
| そもそも型 | 37 |
| URL提示・資料参照を含む | 29 |
| むしろ型 | 27 |
| というか型 | 13 |
コメント中央値は60字。styleStatsは機械的に数えられる表記特徴のみで、皮肉や攻撃性は実文の文脈から判定した。 60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6.64。上位付与者はpikopikopan（299）、graynora（165）、number917（160）。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である。 上位付与者はpikopikopan（299）、graynora（165）、number917（160）。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「ジェンダー/家族」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
投票行動、再分配、子育て支援、行政責任への関心が強い。個人の努力論より制度設計を重視し、世代・家族類型の対立を煽る言説には慎重な傾向が見える。 記事選択ではメディア/報道、ネット/SNSが目立つが、見えているのは「何に反応したか」であって、所属や信条の断定ではない。制度の整合性、説明責任、当事者への影響のどこに比重を置くかが、この人らしさを作っている。
10 総合評価
選挙、社会保障、子育て、医療を、生活者の損得と制度の因果で説明するタイプ。具体例から政策へ橋を架けるため支持が厚く、平均6.64スターはこの説明力の結果。一方、確信が強い場面では反対者を想像力不足として処理し、橋の入口に検問所を置く。 記事の要点を早く掴み、短い言葉でも読者が引っかかる箇所を残せる。もっとも、蓄積の厚さがそのまま確信の強さに変わると、例外や留保が後景に退きやすい。