01 基本データ
930件を12.4年で蓄積する低頻度型だが、平均スター1.94・スター付き率23.5%と反応は強い。コメント率33.2%、中央値46字で、書く時は一段理由を添える。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
活動率15.8%で常駐型ではない。記事を大量保存するより、気になったテーマにだけコメントを置き、その一言が比較的よく評価されるタイプ。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
増田135件が最大で、Togetter、HotPepper、noteが続く。生活・ネット論争・学術記事を横断し、媒体より論点で拾う傾向が強い。
04 主要テーマ・関心
ネット/SNS26.1%、生活14.4%、学術/教育13.9%。学術は研究・論文・大学が中心で、ジェンダー/家族は4.6%ながら平均4.30スターと反応が非常に高い。
05 頻出語
「仕事」「人生」「学生」「論文」「ルール」「研究者」が上位。人や組織を評価する時も、感想だけでなく制度・定義・研究上の手順へ戻そうとする語彙が目立つ。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 104 |
| 引用括弧「」を含む | 59 |
| 疑問符を含む | 44 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 43 |
| 長文コメント（100字以上） | 18 |
| 感嘆符を含む | 15 |
| URL提示・資料参照を含む | 10 |
| w/草/笑を含む | 6 |
| idコールを含む | 4 |
| むしろ型 | 3 |
| そもそも型 | 3 |
| というか型 | 1 |
短文104件、引用59件、疑問符44件。相手の主張から定義のズレを拾い、「それはルールの問題」「IFは雑誌の指標」と切り返す型が強い。一方、結論が固い時に「バカ」「クソ」まで足してしまう荒さがある。
07 スター分析
上位スター付与者
スターを送った相手（収録ユーザー分のみ・計 15,889 個 / 2,612 人）
スターが付きやすい領域（平均スター）
Signetから59スター。高スター例では「not for me」で批判を封じない、理工系の多様性は創造力のため、IFは論文個別の信頼性ではない、といった概念整理が支持されている。
08 思想・政治傾向
政治関心は1.6%と薄く、主な軸は学術・教育・職場ルール・ネット論争。多様性や批判の正当性については、立場より「その主張は何に基づくか」を重視する傾向がある。価値判断よりルールや定義を先に置くが、その確信が強い場面では相手への能力評価が混ざる。
10 総合評価
論文指標、大学教育、職場ルール、批判の作法を「用語の意味と制度上の線引き」で整える理屈屋。頻度は低いが平均スター1.94と反応が良く、概念整理の精度が持ち味。一方、「バカ」「クソ」を足す場面では、せっかくの定義の正確さが単なる勝ち負けの言葉に見えやすい。