01 基本データ
※ ブックマークが非常に多いため、全 40,110 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）。
2010-06-17〜2026-07-31の解析対象は30,000件、コメント約15,930件（53.1%）、総スター18,040、平均スター0.6。取得上限に達しており、直近30,000件中心の観測である。 活動期間は19.7年、稼働率86.7%。総量と反応密度を分け、小標本や低コメント率では人物像を広げすぎないよう評価した。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
22時台の投稿比率が最大で、曜日では水曜が最多。投稿分布は生活属性や職業の証拠ではないため、活動リズムとしてのみ扱う。長期ユーザーでは時期による生活変化も平均化されている点に注意が必要である。
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、www3.nhk.or.jp、blog.livedoor.jp。媒体構成にはニュース確認、後読保存、論争追跡、技術資料、娯楽が混在する。頻繁に保存する媒体への賛同を意味しないため、思想判断は実コメントがある材料に限定した。
04 主要テーマ・関心
主要テーマは生活/社会、メディア/報道、ネット/SNS、AI/IT/技術。themeCandidatesの機械集計から上位10テーマを採用し、count・ratio・avgStarsは改変していない。テーマは重複分類されるため合計比率は100%を超えうる。引用、否定、媒体由来の一致は実コメントとドメイン構成を見て解釈した。
05 頻出語
頻出語は日本、ゲーム、時間、情報、野党、世界、電子。回数は関心の入口であり、賛否や攻撃性を直接示さない。固有名詞、記事タイトル、引用、専門用語、本人の評価を可能な範囲で分けて読んだ。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 4,981 |
| 引用括弧「」を含む | 4,547 |
| 疑問符を含む | 1,179 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 1,005 |
| w/草/笑を含む | 818 |
| 感嘆符を含む | 603 |
| 長文コメント（100字以上） | 461 |
| そもそも型 | 134 |
| むしろ型 | 82 |
| というか型 | 42 |
| URL提示・資料参照を含む | 14 |
コメント中央値は50字。styleStatsは入力値をそのまま使用した。攻撃候補は引用、反語、作品名、制度・医療・技術上の通常用法、「〜だしね」の誤検出を除外し、本人の直接表現と反復性を確認した。短文では省略された前提、長文では結論の過剰化にも注意した。
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0.6、スター付き率13.1%。上位付与者はHige2323（340）、Werewolf（227）、gwmp0000（196）、KKElichika（130）。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。スター数を正しさの証明とはせず、どの話題・説明形式が支持されたかを見る材料にした。
08 思想・政治傾向
Togetter、増田、NHK、まとめサイト、ITmedia、朝日を横断し、生活事故、教育、行政、医療、技術、政治を長期保存する。コメントでは記事本文の一節を引用し、大豆アレルギーへの保健所対応、学校が被害生徒へ長時間の直接対話を強いたこと、自治体の給与論理など、組織の言葉が示す責任を短く引き出す。思想全体より、引用による責任箇所の特定が主要な芸風である。
10 総合評価
総40,110件、活動19.7年。解析対象は上限の直近30,000件で、コメント率53.1%、中央値50字。記事の一節を拾い、「これは怒らなくちゃいけない」「放置ではなく学校が加害者」と責任の所在を言い直す。強みは、長文記事のなかから制度の価値判断が露出する一文を選び、読者へ返せること。弱点は、引用の切れ味が高い分、原文の前後条件や反対解釈を省くと断罪が先に見えること。攻撃候補率3.1%、高重み語の絶対数は多いが、死ねは「だしね」や引用、駆除は害虫、排除は制度・設計上の通常用法が中心で attack は不要。四万件の地層から、組織が本音を漏らした一文だけを掘り出す採掘者である。