01 基本データ
2014-05-29〜2026-07-29の解析対象は4,999件、コメント約1,395件（27.9%）、総スター5,118、平均スター1.02。取得上限には達していない。 活動期間は12.2年、稼働率53.8%。総量、発言密度、反応量を分け、小標本・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
10時台の投稿比率が最大で、曜日では木曜が最多。投稿時刻は職業、家族構成、健康状態の証拠ではないため、活動リズムとしてのみ扱う。長期ユーザーでは複数時期の生活変化が平均化されている点にも注意が必要である。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
上位媒体はanond.hatelabo.jp、togetter.com、note.com、zenn.dev。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、思想や立場の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
主要テーマはネット/SNS、AI/IT/技術、文化/表現/オタク、メディア/報道。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、媒体ドメイン由来の一致は実コメントと照合して解釈した。
05 頻出語
頻出語は映画、アニメ、作品、人間、日本、仕事、ドラマ。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、文脈を確認した。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 765 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 114 |
| 疑問符を含む | 70 |
| 引用括弧「」を含む | 33 |
| 感嘆符を含む | 32 |
| w/草/笑を含む | 20 |
| 長文コメント（100字以上） | 13 |
| URL提示・資料参照を含む | 12 |
| そもそも型 | 8 |
| というか型 | 3 |
| むしろ型 | 1 |
| idコールを含む | 1 |
コメント中央値は28字。styleStatsは入力値をそのまま使用した。攻撃候補は引用、反語、自虐、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、本人の直接表現と長期的な反復性を確認した。
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1.02、スター付き率12.7%。上位付与者はpikopikopan（42）、kaalbhairava（33）、sds-page（29）、wisboot（29）。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
増田、note、Zenn、Speaker Deck、Qiitaを通じ、ソフトウェア開発、AI、仕事、映画、アニメ、家族、国際情勢を追う。技術記事だけでなく、受信料徴収の不信、ロシアと日本の過去の行動、ロックダウン解除、弱者男性言説、スマートフォン選択まで扱う。立場を体系的に論じるより、記事の主張を既知の事例や日常の選択へ接続し、短い一言で矛盾や既視感を示す傾向が強い。
10 総合評価
12.2年で4,999件、コメント率27.9%、平均1.02スター。技術資料を大量に保存しつつ、最も反応を得たのはニュースや増田への短評である。「人を刺しておいて殺すつもりはなかったようなもの」「会社を買って結局自分のインプレッションを増やす」と、複雑な出来事を既視感のある構図へ圧縮するのが強み。映画や大河ドラマでは、自分が見続けた経験を簡潔に補足できる。一方、短評中心なので、比喩の前提や反証可能性が省略されやすく、保存した技術記事の多くは評価が不明である。攻撃候補率1.8%。「死ね」は引用や慣用表現、「排除」は制度説明で、継続的な直接攻撃は確認できない。技術カンファレンスの資料棚の横で、ニュースへ一行だけ付箋を貼る読者である。