01 基本データ
※ ブックマークが非常に多いため、全 31,119 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）。
解析対象は直近3万件、真の総数3万1119件、活動18.1年。コメント率82.7%、総スター4万9828、平均1.66。科学・医療・報道へ高密度で検証コメントを残す。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
10〜11時と18〜22時がやや厚いが、曜日は13〜15%台で均等。特定ニュースの瞬発反応だけでなく、ほぼ毎日資料を読み続ける常設型である。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
Twitter6736件、はてブ内4461件、増田967件、旧Yahoo927件。一次研究、専門家発言、メディア報道、ブコメの反応を往復し、主張の伝播過程まで検証する。
04 主要テーマ・関心
ネット45.3%、学術26.7%、医療26.2%、報道17.3%。平均スターはジェンダー3.97、経済2.97、報道2.78が高く、科学的方法を制度・権利へ適用した時に広く支持される。
05 頻出語
検診2399、科学1725、診断1513、がん1288、過剰1271、効果1181、研究738、疫学550。単語頻度だけで専門領域が明瞭な、過剰診断・検診研究の長期記録である。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 8,519 |
| 長文コメント（100字以上） | 6,614 |
| 引用括弧「」を含む | 5,547 |
| 疑問符を含む | 1,986 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 1,712 |
| URL提示・資料参照を含む | 1,203 |
| そもそも型 | 532 |
| idコールを含む | 482 |
| というか型 | 381 |
| 感嘆符を含む | 299 |
| w/草/笑を含む | 265 |
| むしろ型 | 137 |
短文8519件と長文6614件を使い分け、引用5547件、疑問符1986件、URL1203件。候補率2.2%で、重語の多くは引用、否定、科学用語、語尾の部分一致だった。
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）
quick_past1901、hi_kmd715、seven_cz707、hokuto-hei657、objectO651。科学・差別・報道の検証圏から大きな反応があり、長期論争を共有する読者層が形成されている。
08 思想・政治傾向
エビデンスの質、交絡、逆因果、アウトカム、検査の利益と害を区別し、医療を善意や恐怖だけで語らない。労働では有休や適正なシフトを権利として扱い、障害者の公表では差別とプライバシーを分ける。政治的陣営より、主張が検証可能か、弱い立場の権利を余計な推測で侵害していないかを重視する。論敵の誤りへ厳しいが、過激語を引用して咎める側であることが多い。
09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較
スター反応では、ネット上の差別・権力を高速監視するquick_past、制度の言い換えを検査するhi_kmd、資料で被害者責任論を止めるseven_czに近い。ublftboはその中でも、がん検診、過剰診断、疫学設計という専門軸が突出し、政治や報道も研究レビューの手続きで読む。
10 総合評価
著名人の感染を流行指標にできない理由、性別ではなく野球経験を条件にすべき理由、運動メソッドと減量アウトカムを分ける理由を、定義と研究設計で説明できる。強みは査読の手順を公開すること。一方、「愚者」「意味が分からない」で締めると、正しい指摘が入門者への門前払いに見える。誤りと修正手順を並べれば、専門知がさらに届く。