id:tjmschk のアイコン
id:tjmschk
CSSとアクセシビリティを静かに集める、実装現場寄りフロントエンド資料庫
AI/IT/技術 Web アクセシビリティ 短文
基礎 全員共通・0-20
活動量
4
影響力
2
特性 この人の個性
偏執度
10
瞬発力
9
ネット文化度
8
粘り強さ
7

01 基本データ

917
総ブックマーク
5.7年
活動期間
2020年12月13日
ブクマ誕生日
917
解析対象ブックマーク
5.7年
解析期間
646
アクティブ日数
31.1%
期間内の稼働率
14.2%
コメント付き率
17字
コメント中央値
87
総スター数
2.0%
スター付き率
0.09
平均スター

917件を5.7年。コメント率14.2%、中央値17字、平均スター0.09。基本は技術記事の保存庫で、コメントは発見や実務メモを短く残す。

02 投稿時間帯

時間帯(0〜23時)

0時6時12時18時23時

曜日

活動646日、稼働率31.1%。技術資料を継続的に拾うが、発言量は控えめ。

03 よく参照する媒体

zenn.dev
105
speakerdeck.com
58
note.com
56
qiita.com
41
anond.hatelabo.jp
14
techblog.zozo.com
14
coliss.com
14
konifar-zatsu.hatenadiary.jp
12
blog.tinect.jp
12
gigazine.net
11

ほか計30媒体

Zenn105、Speaker Deck58、note56、Qiita41。技術ブログやブラウザ開発者向け資料が中心で、一般ニュース比率は低い。

04 主要テーマ・関心

AI/IT/技術
37.2%
ネット/SNS
10.3%
学術/教育
6.0%
生活/社会
4.6%
医療/健康
3.7%
メディア/報道
3.3%
文化/表現/オタク
3.2%
経済/労働
2.4%
ジェンダー/家族
2.0%
政治/政党
1.3%

AI/IT/技術37.2%が突出。ネット10.3%、教育6.0%が続く。CSS・UI・アクセシビリティ・設計の実装情報への集中が明確。

05 頻出語

説明 システム 女性 不倫 影響 理解 漫画 ブラウザー property サポート ディスプレイ デザイン ファイル 時間 卒業者 男性 効果 不足 list 指定 組み合わせ エンジニア 戦争 方法 現場 アクセシビリティ 対応 国民 開発 文化 デジタル 経営 最適解 知識 ピクセル 新卒 放流 フロント ルール サービス 負債 アイデア 解像度 嫌い エラー ハンドリング レビュー 高学歴 傾向 大学 高校 有意 確率 収入 おもろ 誤解 障害者 配慮 批判 共生 思考 不徹底 ロック style 認識 仕様 途中 高収入 人気 婚活 市場 会津 地元 たけのこ 温度感 融合 個体 週間 予算 研究 中止 元気 活用 アコーディオン メニュー 操作 練習 モード 物事 あれこれ 論理 根回し 受付 名刺 提出 勉強会 売上 判断 お客様 ネガティブ 人権 言葉 選択 精神性 悪影響 訴訟 リスク 具体例 右利き 学問 分野 ジェンダー 女性脳 得意 準拠 サーバ 普及 must 使用 字面

コメント母数が130件と少なく頻出語は小粒だが、『システム』『ブラウザー』『property』『サポート』『ディスプレイ』『デザイン』など実装語彙が中心。

06 文体の特徴

短文ツッコミ(30字以下)86
感嘆符を含む12
引用括弧「」を含む8
一人称(俺・私・自分)を含む4
疑問符を含む4
長文コメント(100字以上)2
w/草/笑を含む1

短文86件が中心。攻撃候補率1.5%。『排除』は魚類研究の引用で、唯一の陣営語も単発。攻撃型とする根拠はない。

めちゃくちゃいいあのチュートリアルのキャラメイク特許なんだ!
現場でもアクセシビリティ対応したいけど売上影響わからないから判断降りない、みたいなことがたくさんあるからお客様の声たくさん届けてほしい…!!
2024-06-03 ・ ★5 ・ note.com
>list-style: noneが指定された<ul>や<ol>を、SafariとVoiceOverの組み合わせでは「リスト」として認識しない仕様 知らなかった
お金じゃなくてヒットを目指そうと最初に言語化できるのは良い方針 数ある漫画アプリのなかでもジャン+は1番トップページの漫画ランキングが見やすい
2023-04-02 ・ ★1 ・ ascii.jp
“元の画像をそのコンテナの最大サイズ * DPRにリサイズする。” Retina は2倍みたいな曖昧なピクセル知識しかなかったから勉強になった
技術記事を流し読みせず、Safari+VoiceOverのような具体的な落とし穴を拾えるのがよい。アクセシビリティを理念だけでなく現場判断として見ているのも強み。ただし短い『知らなかった』だけで終わると後で検索しにくいので、用途を一言添えると資料価値が上がる。

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)

ジェンダー/家族
1.00
医療/健康
0.35
ネット/SNS
0.32
メディア/報道
0.23
政治/政党
0.17
文化/表現/オタク
0.14
経済/労働
0.05
AI/IT/技術
0.01
学術/教育
0.00
生活/社会
0.00

平均スター0.09。アクセシビリティやジェンダーの話題で数件反応が付くが、スター獲得より技術情報の保存が主目的。

08 思想・政治傾向

政治的話題より、UI・アクセシビリティ・行政UXなど『仕組みを使える状態にする』ことへの関心が強い。社会テーマも実装・設計上の問題として読む傾向が見える。

10 総合評価

ZennやSpeaker Deckを中心に、CSS・設計・アクセシビリティの実務知識を積む技術資料庫。特に『現場ではやりたいが売上影響が見えず判断が降りない』のように、理想と実装判断の間を理解している。一方、コメント率14%・中央値17字なので、なぜ重要なのかまで残らない記事も多い。