01 基本データ
12.4年・10,192件、アクティブ率68.0%で活動量はかなり多い。コメント率21.3%、中央値40字。総11,899スター、平均1.17で、読む量に対して発言は選択的。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
9時8.6%が最多で、13時7.3%、10時6.5%、11時6.1%。火曜16.8%、水曜16.2%、木曜16.0%と平日中盤が厚く、日中に技術・ニュースを処理するリズムが見える。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
Qiita633が最多。増田598、Togetter550に加え、Classmethod252、Speaker Deck227、Zenn219。技術資料とネット議論を往復し、NHK・Yahoo!などニュースも拾う。
04 主要テーマ・関心
AI/IT28.1%が突出し、ネット17.0%、報道11.0%。医療7.8%は平均3.25スター、政治は2.2%ながら平均4.04、事件/司法は1.4%で平均6.32と反応が高い。
05 頻出語
「会社」55、「仕事」53、「システム」33、「確認」28に加え、「感染」40、「マスク」33、「検査」32、「ワクチン」26。技術運用と感染症の両方で前提条件を確認する語彙が強い。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 825 |
| 疑問符を含む | 220 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 168 |
| 引用括弧「」を含む | 159 |
| 長文コメント（100字以上） | 156 |
| URL提示・資料参照を含む | 85 |
| 感嘆符を含む | 51 |
| w/草/笑を含む | 26 |
| そもそも型 | 15 |
| というか型 | 12 |
| むしろ型 | 5 |
| idコールを含む | 1 |
短文825件、疑問符220件、URL提示85件。攻撃候補率3.6%で、高重み候補は隔離＝感染症、死ね＝「だしね」の誤検出などが中心。「反日政党」のような陣営ラベルは散発するが常態ではない。
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）
平均1.17スター。事件/司法6.32、政治4.04、経済3.67、教育3.35、医療3.25が高め。moegi_yg152、wisboot82などから継続的にスターを受ける。
08 思想・政治傾向
政治は2.2%と小さく、主軸は技術・ネット・医療。社会問題でも立場表明そのものより、数字・定義・運用の不整合を探す傾向が強い。ただし政治話題では稀に陣営ラベルへ短絡する例がある。
10 総合評価
「その説明、前提が一個抜けてない？」を短く投げるデバッグ型。技術記事でも感染症記事でも、仕様・数字・専門家の選び方まで確認するのが強い。一方、政治話題でラベル語に寄ると、その検証型の長所が急に雑になる。