01 基本データ
8.3年間で206件と量は小さいが、コメント率100%、中央値95字。保存より発言そのものが目的のアカウントで、総414スター・平均2.01と母数の割に反応は厚い。少数の話題に長めの考察を置き、一件あたりの情報密度で存在感を出す型だ。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
活動日は175日、稼働率5.8%で常時巡回ではない。18〜19時がやや多く、水曜が17.0%で最多だが、206件規模なので生活リズムの断定は避けたい。関心のあるネット論争や作品・社会記事が出た時にまとまって書く選択型に見える。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
増田72件、Togetter51件で全体の約6割を占め、Twitter11件も続く。NHKや新聞も読むが、報道そのものよりネット上で発生した解釈・反応・紹介文を材料にする比重が高い。ニュース消費者というより、言説の二次流通を読む人だ。
04 主要テーマ・関心
ネット/SNS72.3%が突出し、文化/表現24.3%、報道13.6%、ジェンダー/家族9.2%が続く。漫画・小説・萌え絵から性別表象、児相、教育まで、個別テーマを『その言い方・見方は何を前提にしているか』へ戻して読む傾向がある。
05 頻出語
『女性』『漫画』『少年』『言葉』『意図』『人間』『思念』『表明』が上位。政策名や固有名詞より、表現が何を意味し、受け手がどう読むかを示す抽象語が多い。『嫌い』『ダメ』もあるが、単純な好き嫌いより語義や意図の解剖へ進むコメントが目立つ。
06 文体の特徴
| 長文コメント（100字以上） | 78 |
| 引用括弧「」を含む | 67 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 28 |
| 疑問符を含む | 27 |
| 短文ツッコミ（30字以下） | 15 |
| 感嘆符を含む | 14 |
| URL提示・資料参照を含む | 4 |
| むしろ型 | 3 |
| w/草/笑を含む | 3 |
| idコールを含む | 3 |
| というか型 | 1 |
100字以上78件、引用括弧67件、疑問符27件。短い断定より、相手の表現をいったん受け取ってから別の前提を差し込む。攻撃候補率6.3%だが、『バカ』の高スター例は引用、『キモ』も語そのものの議論や作品評が中心で、継続的な他者攻撃とは読めないため attack は出さない。
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）
dragoon-in-the-aquaから19スターが突出し、gwmp0000が5、KKElichika・death6coin・contrapunct・zu2が各4。テーマ平均では学術/教育5.86、ジェンダー/家族4.00、医療/健康3.78が高く、ネット小ネタより社会的前提を丁寧に組み直した時に反応が強い。
08 思想・政治傾向
政治よりも表現・ジェンダー・教育・ネット言説への関心が強く、立場をラベルで固定するより『その表現は何を性的と見なしているか』『個人のつぶやきに統計的厳密さを要求するのか』のように、規範の置き場所を問い直す傾向が見える。属性や作品を一括で善悪判定するより、状況・受け手・言葉の作用を分けて考える方向に寄っている。
09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較
既存図鑑では negimagi と関心構成が近く、どちらも増田・Togetterとオタク文化、ジェンダー周辺を横断する。ただし u_w_i_i_i は一行の共感や軽口より、引用と長文で『なぜそう見えるか』を解体する比重が高い。valvelde の連想型とも話題圏は重なるが、こちらは笑いより語義・意図・表象の校正が主役になる。
10 総合評価
増田とTogetterを中心に、漫画・萌え絵・ジェンダー・教育の言説を九十字超のコメントで読み直す少数精鋭型。言葉の意味と受け手の前提を分けるのが強く、学術・教育系ではスターも伸びる。一方、抽象語で条件を詰めるため、結論までの道筋がやや回りくどくなることもある。速断より再定義で勝負するブックマーカーだ。