01 基本データ
※ ブックマークが非常に多いため、全 73,263 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）。
2022-09-22〜2026-07-30の解析対象は30,000件、コメント約1,950件（6.5%）、平均スター0.16。取得上限に達し、直近30,000件を分析。 解析対象は30,000件で、コメント推定件数は約1,950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。 なお取得上限に達しているため、定性記述は全活動史ではなく取得できた直近側の標本に強く依存する。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
13時台が最大、曜日は土曜が最多。観測期間内の投稿分布として読む。 13時台と土曜に投稿が集まる。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、note.com。媒体構成は関心と保存用途の双方を反映する。 上位にはtogetter.com、anond.hatelabo.jp、note.comが並ぶ。媒体名だけで立場を決めつけるより、一次報道、まとめ、個人記録をどう組み合わせているかを見るべき構成である。
04 主要テーマ・関心
主要テーマはネット/SNS、AI/IT/技術、メディア/報道。重複分類のため比率合計は100%にならない。 「ネット/SNS」を軸に「AI/IT/技術」へ接続する構造がある。関心の強さはテーマ件数で確認できるが、思想上の賛否までは件数から確定しない。
05 頻出語
頻出語は増田、日本、文章、ネット、言葉。コメント量に応じて一般化の範囲を限定した。 頻出語は増田、日本、文章、ネット。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） | 1,119 |
| 引用括弧「」を含む | 332 |
| 疑問符を含む | 217 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 166 |
| というか型 | 50 |
| 長文コメント（100字以上） | 39 |
| w/草/笑を含む | 35 |
| 感嘆符を含む | 34 |
| むしろ型 | 10 |
| URL提示・資料参照を含む | 9 |
| そもそも型 | 5 |
| idコールを含む | 3 |
コメント中央値は27字。機械集計の表記特徴と実コメントの文脈を分けて評価した。 27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0.16。上位付与者はtogusa5（46）、naoto_moroboshi（43）、ysync（41）。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togusa5（46）、naoto_moroboshi（43）、ysync（41）。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
ネット文化、技術、仕事、教育、生活への関心が中心である。コメント率6.5%のため、保存傾向以上の思想的立場を広く断定することはできない。 主要テーマはネット/SNS、AI/IT/技術、メディア/報道。賛否そのものより、根拠の弱さ、運用上の矛盾、語られ方の雑さへ反応する場面があり、単純な左右分類では取りこぼしが出る。
10 総合評価
増田とTogetterを中心に七万件超を蓄積する超大型ネット生活アーカイブ。少ないコメントでは、技術マウンティングや特権性への違和感を率直に示す。選書の広さは圧倒的だが、人物像を語るには発話率が低く、図鑑が勝手に七万件分しゃべらせてはいけない。 継続的な蓄積から、単発の話題に流されない観察軸を持っている。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。 取得上限のため、古い時期を含む全活動像ではなく直近標本の評価である。