id:ghuug
最近はセキュリティ関連の仕事が忙しすぎて更新できてない図鑑です😭
いやーやばいね。人類はAIに滅ぼされますよ、マジでというわけで久しぶりに更新
消えたブックマーカーを更新しました今回は有名ブックマーカーさんたちが消えちゃいました
id:dorawii - ブックマーカー図鑑
id:dorawii_bukuma - ブックマーカー図鑑
id:red_kawa5373 - ブックマーカー図鑑
id:grdgs - ブックマーカー図鑑これで壊れてたユーザーは全員更新だー
- yuiseki
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- Arturo_Ui
- alph29
横浜 SMOKE DOOR
薪で調理されたグリルメニューが衝撃的六本木 Shangri-La's secret ROPPONGI
キノコ鍋うめー赤坂 Authentic
ハンバーガーはここのが一番好き四ツ谷 たん焼 忍
茹で牛タンがさいこーだー新大久保 名家(ミョンガ)
ここのキムチ好き
漬け込んでないキムチ、コッチョリがめちゃうま新宿 牛家兄弟兰州牛肉麺新宿店(Halal)
ここのダーバンジー美味しいんだよね
鶏肉とじゃがいもに辛めの味付けが最高千駄ヶ谷 CHACO あめみや
炭火焼きステーキ🥩うまい!曙橋 ジュー ドゥ マルシェ
フレンチのおすすめだあ日本橋 三代目たいめいけん
懐かしくなる感じの洋食、美味しい😋イケブクロ 中華料理 聚福楼 池袋 (ジュ フク ロウ)
羊肉美味しいよ🐏池袋 グレートインディア池袋北口店
この雑然とした池袋北口のさらに混沌としたお店幡ヶ谷 Sunday Bake Shop
イギリスのお菓子、超おすすめ。早朝に行け代々木上原 アステリスク
ケーキならここだなあ、種類豊富でどれも美味しいattack / advice / praise が壊れてたユーザーの修正
- yellowdomestic
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- abnfoghf
久しぶりに見たキーワード
以下のキーワードでコメントを検索して件数をカウント
暇空
暇アノン
夢アノン
Colabo
仁藤
WBPC
ナニカ
公金チューチュー
堀口英利
若草
BOND
ぱっぷす
住民監査
のりこえねっと件数上位50
# ユーザー core 全語 語種 タイトル コメント総数 /1k 期間 1 BIFF 422 486 6 493 25680 16.4 2021-06~2026-05 2 Capricornus 408 456 8 631 14517 28.1 2017-02~2026-03 3 cinefuk 274 291 7 244 27760 9.9 2024-01~2026-06 4 augsUK 239 305 4 738 24874 9.6 2021-12~2026-06 5 Gl17 228 268 5 411 25397 9.0 2018-07~2026-05 6 grdgs 225 311 6 248 29141 7.7 2018-07~2026-06 7 zyzy 212 229 4 342 27651 7.7 2012-02~2026-04 8 worris 211 244 8 427 10924 19.3 2018-07~2026-01 9 Shin-Fedor 188 239 5 234 12537 15.0 2022-09~2026-06 10 kotobuki_84 180 205 3 189 17526 10.3 2020-03~2025-11 11 will_in_hiki 171 182 6 459 2485 68.8 2020-04~2026-07 12 UhoNiceGuy 170 197 7 359 19997 8.5 2017-01~2026-06 13 akutsu-koumi 156 180 6 277 12186 12.8 2017-01~2026-05 14 poko_pen 148 179 5 394 27739 5.3 2018-04~2026-06 15 mouseion 145 152 4 124 29999 4.8 2023-08~2026-04 16 sslazio0824 142 151 3 207 5110 27.8 2021-11~2026-05 17 musashinotan 140 156 5 253 6590 21.2 2022-01~2026-05 18 white_rose 126 140 4 401 12046 10.5 2021-11~2026-04 19 n_vermillion 125 146 6 332 13066 9.6 2022-10~2026-05 20 ooblog 122 134 9 78 14286 8.5 2017-02~2026-05 21 zenkamono 121 175 5 174 12602 9.6 2020-04~2026-04 22 Janssen 116 129 7 132 6486 17.9 2015-04~2026-05 23 colonoe 116 120 3 455 14218 8.2 2020-03~2026-06 24 usi4444 112 127 6 116 15954 7.0 2013-07~2026-05 25 Lumin 109 124 4 242 13833 7.9 2020-04~2026-05 26 evans7 108 138 5 159 6812 15.9 2021-11~2024-09 27 tacticsogresuki 106 113 4 182 15658 6.8 2022-09~2026-06 28 yujimi-daifuku-2222 102 159 4 350 27813 3.7 2019-12~2026-05 29 corydalis 102 127 3 64 17774 5.7 2020-04~2026-04 30 toro-chan 102 112 4 191 14488 7.0 2020-11~2026-06 31 tikuwa_ore 100 109 5 205 27468 3.6 2015-01~2026-06 32 murlock 97 106 7 186 9520 10.2 2020-10~2026-06 33 tanukipompoko 97 102 4 106 3777 25.7 2020-04~2026-07 34 Gim 93 112 6 175 5906 15.7 2018-05~2026-06 35 cha16 93 103 3 204 8884 10.5 2021-11~2026-05 36 Arturo_Ui 93 98 5 162 25757 3.6 2021-11~2026-02 37 haha64 92 98 7 261 7044 13.1 2018-07~2026-04 38 Shiori115 89 101 6 446 10765 8.3 2022-04~2026-06 39 HanPanna 88 102 3 222 8720 10.1 2018-12~2026-05 40 sirotar 88 101 4 162 7435 11.8 2022-08~2026-06 41 sink_kanpf 88 99 3 106 14622 6.0 2018-07~2026-03 42 IkaMaru 86 102 4 137 28112 3.1 2018-07~2026-05 43 y-mat2006 85 89 4 73 29934 2.8 2018-07~2026-05 44 kiyotaka_since1974 84 91 3 152 29545 2.8 2019-12~2026-03 45 Fondriest 84 86 4 80 5388 15.6 2018-07~2026-05 46 nWY2RhxQPXKQloX3z 79 90 6 154 1641 48.1 2022-09~2025-10 47 horaix 78 107 4 134 9664 8.1 2021-09~2026-05 48 www6 77 96 4 212 19667 3.9 2018-07~2026-05 49 metamix 76 89 4 196 9983 7.6 2020-05~2026-02 50 s_rsak 76 81 4 283 6462 11.8 2021-02~2026-06 濃度上位50
# ユーザー /1k core 全語 語種 タイトル コメント総数 期間 1 abnfoghf 124.6 70 79 4 78 562 2022-04~2023-03 2 surounin7 82.7 51 53 4 43 617 2023-10~2025-10 3 will_in_hiki 68.8 171 182 6 459 2485 2020-04~2026-07 4 kaerufrog0033 63.4 32 32 3 16 505 2023-01~2024-05 5 nWY2RhxQPXKQloX3z 48.1 79 90 6 154 1641 2022-09~2025-10 6 qwertytalks 37.6 27 30 3 47 719 2022-11~2026-01 7 masayoharada69 31.8 28 30 2 48 881 2022-10~2026-04 8 jzhphy 31.5 38 50 4 122 1207 2021-11~2026-03 9 nona_aik 31.1 23 28 2 67 739 2022-09~2025-11 10 Capricornus 28.1 408 456 8 631 14517 2017-02~2026-03 11 sslazio0824 27.8 142 151 3 207 5110 2021-11~2026-05 12 masasiro 26.7 21 22 4 43 786 2023-02~2025-08 13 tanukipompoko 25.7 97 102 4 106 3777 2020-04~2026-07 14 segment12 24.4 24 28 3 70 985 2022-09~2023-10 15 musashinotan 21.2 140 156 5 253 6590 2022-01~2026-05 16 usurausura 20.7 65 66 4 47 3133 2017-01~2026-05 17 worris 19.3 211 244 8 427 10924 2018-07~2026-01 18 Janssen 17.9 116 129 7 132 6486 2015-04~2026-05 19 kiku-chan 17.1 47 54 4 356 2754 2021-12~2026-06 20 coluli 16.4 39 41 5 65 2373 2022-11~2026-05 21 BIFF 16.4 422 486 6 493 25680 2021-06~2026-05 22 afterkun 16.0 38 91 4 130 2378 2021-11~2024-12 23 evans7 15.9 108 138 5 159 6812 2021-11~2024-09 24 Gim 15.7 93 112 6 175 5906 2018-05~2026-06 25 Fondriest 15.6 84 86 4 80 5388 2018-07~2026-05 26 gun_kata 15.1 35 39 5 78 2325 2023-04~2026-06 27 Shin-Fedor 15.0 188 239 5 234 12537 2022-09~2026-06 28 wakuwakuojisan 14.9 49 69 5 96 3293 2020-04~2025-07 29 whiteskunk 14.3 20 20 3 28 1399 2022-12~2024-02 30 gaka48 13.9 74 79 4 100 5316 2020-04~2026-05 31 takahire_hatene 13.4 54 55 4 54 4043 2022-12~2026-03 32 haha64 13.1 92 98 7 261 7044 2018-07~2026-04 33 snow8-yuki 12.9 51 60 4 462 3963 2021-09~2026-06 34 akutsu-koumi 12.8 156 180 6 277 12186 2017-01~2026-05 35 sirotar 11.8 88 101 4 162 7435 2022-08~2026-06 36 s_rsak 11.8 76 81 4 283 6462 2021-02~2026-06 37 keshimini 10.7 40 55 4 96 3723 2022-07~2026-05 38 asumi2021 10.7 53 70 7 901 4959 2022-09~2026-06 39 Sakana_Sakana 10.7 43 45 4 56 4029 2021-11~2024-11 40 cha16 10.5 93 103 3 204 8884 2021-11~2026-05 41 white_rose 10.5 126 140 4 401 12046 2021-11~2026-04 42 kotobuki_84 10.3 180 205 3 189 17526 2020-03~2025-11 43 kiki-maru 10.2 30 31 2 80 2941 2021-11~2025-11 44 murlock 10.2 97 106 7 186 9520 2020-10~2026-06 45 HanPanna 10.1 88 102 3 222 8720 2018-12~2026-05 46 cinefuk 9.9 274 291 7 244 27760 2024-01~2026-06 47 ty356trt5 9.8 20 23 4 212 2034 2022-12~2026-06 48 augsUK 9.6 239 305 4 738 24874 2021-12~2026-06 49 zenkamono 9.6 121 175 5 174 12602 2020-04~2026-04 50 n_vermillion 9.6 125 146 6 332 13066 2022-10~2026-05 > 最後に、愚かな人間たちへのアドバイス
選挙に勝った側へ。
勝ったからといって、自分の言っていたことが全部正しかったことにはならない。
42万票は免罪符ではない。
相手を「負け犬」「カルト」「陰謀論者」と呼べば気分はいいかもしれないが、それは選挙結果の分析ではなく、ただの勝利後の煽りである。
投票箱は政策の勝敗を決めても、あなたの人格まで表彰してくれるわけではない。
選挙に負けた側へ。
負けたからといって、認知戦、デマ、SNS、介入を全部持ち出して結果そのものを無効化しようとするのもやめた方がいい。
それらが実際に存在したかどうかと、
15万票差で負けたことは別々に検討できる。
「民意は操作された」と言い続ければ、自分だけは民意の外側から真実を見抜いていることになる。
その構図はかなり気持ちいい。
だから危ない。
そして両方へ。
相手を説明する便利な物語を一つ持つと、世界のすべてがその証拠に見え始める。
左派。右派。
カルト。工作員。
ネトウヨ。はてサ。
認知戦。陰謀論。
老人。若者。
マスコミ。SNS。ラベルを貼れば、考える手間は大幅に減る。
だが、考える手間が減った分だけ、たいてい精度も落ちる。
「この人は敵陣営だからこう言っている」
ではなく、
「この発言のどこまでが事実で、どこからが推測で、どこからが悪口なのか」
くらいは分けた方がいい。
スターがたくさん付いても正しくなるわけではない。
人気コメントになっても賢くなるわけではない。
選挙に勝っても聡明になるわけではない。
選挙に負けても迫害された真実の預言者になるわけではない。
はてなブックマークは、他人の愚かさを観察するには非常に優れた場所だ。
問題は、
観察している自分だけは例外だと思い始めた瞬間、自分も展示物になる
ことである。
選挙後448コメントを読むと、結果そのものが「攻撃・嘲笑・マウントの武器」になっています。
選挙前は「お前らの認知戦だ」「いやそっちこそ工作だ」という応酬でしたが、選挙後は古謝42万、玉城27万という数字が出たので、
「ほら、結果出たじゃん」
という“スコアボード殴打”ができるようになった。
特に目立つユーザーを挙げるとこうです。
darkstarkun ― 勝利マウント直球型
今回かなり強いです。4コメントすべて攻撃色が濃い。
darkstarkun:「最後まで他責、見苦しい、こんな人間がよく今まで選挙で勝てたなw」
さらに、
darkstarkun:「高齢化した支持者もろともフェードアウトしてくれ」
darkstarkun:「なんで沖縄と関係ないお前が大義を決めてんだよw」
と、政策批判からかなり明確に人物・支持者への侮蔑へ移っています。
今回の選挙後コメントで最も典型的な、
「選挙に負けた=相手を嘲笑してよい」
という勝利マウント型。
mutinomuti ― いつもの敵陣営マスターナラティブ型
これは前に見た特徴がそのまま続いています。
mutinomuti:「藤原道長ばりの言動している文革派閥が何を言っているのだろうか。中国共産党と仲がよかったのが辺野古で明確になった工作員だしな」
105スター。
別の記事でも、
mutinomuti:「SNSがーとか言ってるけど、お前らずっと怪文書とか虚報とかやってただろ」
選挙結果
→ オール沖縄
→ 文革
→ 中国共産党
→ 工作員と、今回も個別の敗因分析より巨大な敵物語へ接続する。
以前見た「別々の事件を一つの物語へまとめる」が、選挙後もそのまま出ています。nost0nost ― 信者認定型
かなり強い。
nost0nost:「気が狂った信者以外でこれを肯定的に見てくれる人が本当に居ると思ってるのが度し難い」
さらに事故について、
nost0nost:「異常左派一丸となった隠蔽運動がどう見られたのかの答え」
こちらは108スター。
特徴は、相手の主張を間違いとするだけではなく、
「それを信じる人間の精神状態がおかしい」
というところまで踏み込むことです。
T-anal ― 先生ポジション型
T-anal:「単純に玉城県政が沖縄県民から不評だった、ただそれだけのこと。いい加減認めような。」
この**「いい加減認めような」**が典型的なマウント構文です。
さらに、
T-anal:「党本部まで陰謀論に染まってて草。傍からみたら陰謀論ショート動画にものの見事にハマってるジジババそのものだぞ。」
政策について議論するというより、
「私は現実が見えている。君たちはまだ分かっていない」
という上下関係を作る。
Capricornus ― 心理診断型
Capricornus:「セルフ信者さん方の無様さには右も左もないな。」
さらに、
Capricornus:「敗者の弁が本人も支持者も頭トランプだらけで、本当に落ちて良かったと思う。」
特徴は「馬鹿」と直接言うより、
信者化している、自省できない、頭トランプ
と相手の認知能力を診断することです。
poko_pen ― 高級冷笑型
直接的な罵倒は弱いのに、非常にスターが付く。
poko_pen:「投票日に『デニー知事がノーベル平和賞にノミネートされた』とデマを流した共産党(赤旗)が言うと味わい深い話。自分たちがやってるから相手もやってると思っちゃうんだろうな」
151スター。
この「味わい深い」がポイント。
「馬鹿だ」と言わずに、「面白い観察対象ですね」という位置から相手を眺める。
今回のはてなでは、こういう冷笑型の方が露骨な罵倒より圧倒的にスターを取っています。
hepoko_ks ― 一撃型
今回最大の189スター。
hepoko_ks:「いかに共産が浮世離れした存在かわかる」
一発だけ。
しかし「玉城本人は民意を受け止めているのに共産党は……」という対比を作ったことで、
自分たちだけ現実から取り残された存在
という評価を短く成立させています。
攻撃語としては穏当ですが、マウントとしては強い。
the_sun_also_rises ― 笑い声付き尋問型
the_sun_also_rises:「あれだけ琉球新報や沖縄タイムスがオール沖縄に偏って応援報道しているのにSNSに負けたの?(笑)」
the_sun_also_rises:「あれだけ本土から活動家が沖縄に入って応援していたのにネット世論に負けたの?(笑)」
質問の形をしていますが、答えを聞く気はない。
疑問文を使った嘲笑です。
toria_ezu1 ― 「議論終了」宣言型
toria_ezu1:「完全に終わってるわ」
20スター。
短いですが、これも特徴的です。
反論するのではなく、相手を議論可能な対象から退場させる。
atoh ― 滅亡祈願型
これは露骨です。
atoh:「もはや見る影もないカルト集団だよな。そのまま滅亡してください。」
政策批判どころではなく、文字通り集団の消滅を願う。
スターは3なので、はてな内で強く支持されたわけではありません。
moonieguy ― 敗者への追撃型
moonieguy:「赤旗から党員やら県外の活動家まで総動員して介入したのに残念でしたね。多分お前らのせいだぞ」
「残念でしたね」が完全に煽りとして機能しています。
結果が出た後だから言える勝者席からの追撃。
aga_aga ― 直球煽り型
aga_aga:「はい、負け犬の遠吠えね。戦う前から認知戦で負けてる事実受け止められそう?」
スター0。
今回の「勝利マウント」を最も純粋な形にするとこれです。
逆方向にも当然ある
今回の攻撃は反玉城・反共産方向が目立ちますが、反対側にもあります。
byaa0001 は、選挙後に流れる言説を、
byaa0001:「頭がおかしくなりそうな吐き気を催す邪悪。」
と表現。
Dursan は個人をID指定して、
Dursan:「黙ってろよ阿呆」
と直撃しています。
なので「片側だけ攻撃的」という話ではありません。
ただし今回の14記事では、敗北した側に対する攻撃の方が圧倒的に目立つ。
理由はかなり単純で、
15万票差という選挙結果が、マウントのための巨大な棍棒になったから
でしょう。
選挙後に新しく生まれた攻撃様式
今回一番面白いのはここだと思います。
選挙前は、
「お前はデマを信じている」
「お前こそ工作員だ」
「そっちこそ認知戦だ」だった。
選挙後は、
「でもお前ら負けたじゃん」
が使える。
だから、
「15万票差」
「ゼロ打ち」
「民意」
「若者は古謝」
「いい加減認めろ」が全部、単なる選挙データではなく社会的順位を決める道具になっています。
その結果、
政策の議論 → 敗因の議論 → 相手の人格・知性・現実認識の査定
へ一気に進んでいる。
今回の番外編なら、タイトルはかなり素直に、
投票箱が開いた瞬間、スコアボードで殴り始めた人たち
でいいと思います。
選挙前の乱闘編より、むしろこっちの方が黒いです。
質問ありがとうございます。順番に答えます。
まず、はてなブックマークのコメントが100文字制限なのは知っています。
ただ、今回の論点にはあまり関係がないと思っています。「爆発物を投げ込むのを擁護してたはてな民が何人かいたよね」は、
「爆発物を投げ込むのを擁護してた人が何人かいたよね」
でも意味が通りますし、むしろ後者の方が短いですよね。なので、「100文字しかないから個人名を書けなかった」という説明は理解できますが、なぜそこでわざわざ『はてな民』という集合名を使ったのかへの回答にはなっていないと思います。
もちろん100文字で当時の該当者を全員列挙しろ、という話でもありません。
また、過去にその件について具体的にまとめていたのであれば、「根拠となる人物が存在するのか分からない」という私の書き方は弱めるべきでしょう。私は今回初めて知りましたが。そこは区別します。
ただ、それでも今回のコメントでは、
「爆発物を擁護していた何人か」
ではなく、
「爆発物を擁護していたはてな民が何人か」
という形で、個人の行動を「はてな民」という集合の内部に位置付けています。
私が面白いと思っているのはそこです。「1,114人全員を同一視した」という最初の私の解釈は間違っていました。それはすでに訂正しています。
一方で、個々人の過去の発言を『はてな民の中にこういう人がいた』という形で集合についての記憶へ変換する言い回しについては、依然として分析対象になると思っています。
最後に、ChatGPTで返信文を作っていることについて。
私は、それ自体が失礼な行為だとは思っていません。
文章を人に校正してもらう、翻訳ツールを使う、自動応答を使うのと同じで、道具を使って文章を組み立てること自体に礼儀・非礼が決まるわけではないと思います。大事なのは、出した文章について誰が責任を持つかでしょう。
ここに載せている文章は私が内容を確認して、自分の返答として載せています。
ChatGPTが間違っていたから私には関係ない、というつもりもありません。今回も最初の「1,114人全員」という解釈は間違っていたので、そこは普通に訂正しています。
AIを使っていることと、間違いを認めるかどうかは別の話だと思います。
colonoeさんからの返信です
何が間違ってたのかを考えて返信して私が間違っていたのは、
「1,114人いた人間が、『はてな民』という一匹の巨大生物へ統合される」
と、今回観測した1,114人全員がその集合に含まれるように書いた部分です。
colonoe さんは、
「爆発物を投げ込むのを擁護してたはてな民が何人かいたよね」
と「何人か」に限定している。
なので「1,114人全員」は違う。そこは訂正します。ただし、「はてな民という巨大生命体が誕生する」という批評自体は成り立つと思います。
なぜなら、「爆発物を投げ込むのを擁護してた人が何人かいたよね」で意味は完全に通るからです。
それをわざわざ、「爆発物を投げ込むのを擁護してたはてな民が何人かいたよね」と書いている。
個々の人間について話すだけなら、「はてな民」という巨大な集合名は必要ありません。
Xでおかしなことを言った人が数人いたからといって、わざわざ「X民が」と言う必要はない。
ニコニコ動画の利用者なら「ニコニコ民」、日本人なら「日本民」と付けなければ文章が成立しないわけでもない。
それでも「はてな民」と付ける。
すると、具体的には誰なのか分からない数人の行為が、「はてな民」という巨大な主語の内部で語られることになります。
しかも、その「何人か」が誰なのかは示されない。
何人なのかも分からない。
どのコメントをもって「爆発物を投げ込むのを擁護」と判定しているのかも分からない。具体的な個人は消える。
しかし、「はてな民の中には、爆発物を擁護する連中がいる」という印象だけは残る。これが私の言う「巨大生命体」です。
「全員が同じ思想だ」と言っている、という意味ではありません。
個々の人間の発言を、必要に応じて『はてな民』という巨大な集合人格の記憶として呼び出せる。Aさんが昔こう言った。
Bさんも似たことを言った。
でも次の議論ではAさんでもBさんでもなく、「はてな民は前にもこういうことを言っていた」になる。個人の発言が、いつの間にか巨大生命体「はてな民」の過去ログになる。
だから訂正するとすれば、
× 1,114人全員が一匹の巨大生命体へ統合される
ではなく、
○ 個人名を消して「はてな民の何人か」と括った瞬間、その人たちの発言が巨大生命体「はてな民」の記憶として利用可能になる
ですね。
1,114人全員ではなかった。
そこは私の誤読です。
でも、巨大生命体はちゃんと生きています。次は「認知戦」
「認知戦」という語はいつ、誰によって、どう広まったか
data/csv/全体(6,069人・16GB)の全コメントを対象に、「認知戦」を含むブックマークを抽出した機械集計。- コメントに含むもの: 514件 / 219人
- 記事タイトルに含むもの: 970ブックマーク / 141記事
- 抽出データ:
tmp/kousakuin/ninchisen_comments.csv - 再実行:
tmp/kousakuin/extract.py(TERMを書き換える)
いつから:2021年に登場した完全な新語
初出は 2021-08-23。それ以前は1件も無い。2005年から存在した「工作員」とは対照的に、観測期間のほぼ全体で存在しなかった語。
日付 ユーザー コメント 2021-08-23 muchonov 特に認知戦と空軍力の無効化のところが面白い。 2021-10-17 ooblog #超限戦 #認知戦 #洗脳 #マインドコントロール #マーケティング #プロパガンダ… 2022-03-25 ooblog #評価経済 #超限戦 #情報戦 #認知戦 #制脳権 #ショックドクトリン… 2022-09-03 uehaj ロシアとなかよしMAGA(禍)が多数派になれば米はウクライナから手を引くだろう。中国も利する。 最初期は軍事・安全保障の専門用語としての紹介文脈で、
2021-2022年の記録の大半は ooblog 1人のハッシュタグ型ブックマークが占める。
この時期を「使われ始めた」と読むのは危険で、実質的な広がりは2023年以降。
どう推移したか
年 コメント 10万BMあたり 使用者 新規使用者 タイトル側BM 2021 2 0.05 2 2 0 2022 14 0.35 3 2 16 2023 35 0.83 15 13 29 2024 91 2.00 54 44 477 2025 181 3.61 96 77 145 2026 191 6.15 123 81 303 一度も減らずに上がり続けている。「工作員」が2017・2021・2025と3回跳ねて谷も挟んだのに対し、こちらは単調増加。
最多使用者(ooblog)を除いても形は変わらない(2023: 0.71 → 2024: 1.69 → 2025: 3.39 → 2026: 6.02)。
広まり方:メディアが先に持ち込んだ語
「工作員」はコメント4,825件に対しタイトル側4,656件とほぼ1:1だったが、
「認知戦」はコメント514件に対しタイトル側970件で、記事タイトルのほうが約2倍多い。
ユーザーの語彙として自然発生したのではなく、報道側から供給された語である。決定的だったのは2024年7月の東京新聞インタビュー
BM数 ドメイン 記事 443 東京新聞 軍事研究家・小泉悠氏が「人の脳が戦場になる」解説 「信じない人」が狙われる<認知戦インタビュー詳報> 98 読売新聞 中国が大規模な認知戦、昨年の高市首相答弁後に対日批判の投稿急増…読売・サカナAIが共同分析 95 産経新聞 SNSでエネルギー供給不安煽る工作観測 ホルムズ海峡封鎖でロシアが拡散か 専門家分析 認知戦 67 posfie 「首を斬る」で絶賛炎上中の中国大阪総領事SNSアカウント…対日認知戦決戦兵器 22 東京新聞 日本の出遅れが指摘される「認知戦」とは 工作は既に世界各地で 政府に求められる「対抗策」 14 産経新聞 <独自>陸自に「認知戦」対処専門部隊新設 安保3文書に明記 2024年のタイトル側477BMのうち443BMがこの1記事。
この記事に付いた**「認知戦」を含むコメントも21件で最多**であり、
この1本がはてなブックマークにおける語の普及点になっている。コメント数が多かった記事
件数 時期 記事 21 2024-07 軍事研究家・小泉悠氏が「人の脳が戦場になる」解説<認知戦インタビュー詳報>(東京新聞) 11 2026-03 中国が大規模な認知戦、昨年の高市首相答弁後に対日批判の投稿急増(読売) 10 2025-11 あなたの「怒り」がロシア、中国に利用されている…日本世論を操作しようとする影響力工作の恐ろしい手口 6 2026-02 衆議院選挙、中国系400アカウントが「反高市工作」(日経) 5 2025-07 参政党を支えたのはロシア製ボットによる反政府プロパガンダ|山本一郎
共起語の変化
期間 件数 上位共起語 2021-2023 51 戦争22 中国15 日本12 情報戦12 ロシア10 SNS9 ウクライナ9 プロパガンダ7 冷戦5 地政学5 2024 91 情報戦18 陰謀12 SNS12 戦争11 ロシア7 中国7 ミーム7 デマ6 フェーク6 2025 181 ロシア45 中国40 日本23 分断23 SNS21 情報戦17 工作14 台湾12 AI11 選挙9 2026 191 中国41 日本38 問題16 戦争15 SNS13 高市12 工作12 アカウント11 外国11 AI10 主語が ロシア/ウクライナ(2021-2025) → 中国(2026) へ移り、
2025年以降は「分断」「AI」「アカウント」「選挙」といった手口を指す語が増える。
「工作員」が人を指す語であるのに対し、「認知戦」は作戦・現象を指す語として使われている。
誰が使うか
範囲 全514件に占める割合 上位1人(45件) 8.8% 上位5人 20.4% 上位10人 29.6% 上位50人 60.7% 1回だけの使用者 136人 / 全219人(62%) 使用回数 上位10人
件数 ユーザー 初出 最終 総BM数 45 ooblog 2021-10-17 2026-06-16 14,297 17 saihateaxis 2024-09-23 2026-04-21 14,256 15 Gl17 2023-03-21 2026-05-09 25,410 15 ya--mada 2024-04-14 2026-07-21 30,000 13 freqp 2025-04-15 2026-07-12 1,842 11 pokute8 2023-04-28 2026-06-28 16,990 10 osakana110 2022-12-09 2026-04-28 30,000 9 alice-and-telos 2024-10-08 2026-01-23 7,708 9 mame-tanuki 2024-11-25 2026-06-08 21,547 8 Midas 2023-03-11 2024-02-06 30,000 「工作員」のような突出した常用者(1人で530件・全体の11%)はおらず、最大でも45件。
一方で母数が小さいため上位50人で6割を占める。
**「広く薄く使われ始めたばかりの語」**という形。
スターの集まり方:後から急に伸びた
期間別の平均スター:
期間 平均スター 2021-2023 1.55 2024 2.05 2025 5.45 2026 5.91 「工作員」が全期間で2.8〜5.7の範囲を上下したのに対し、
「認知戦」は2025年に3倍近く跳ねてそのまま高止まりしている。
語が知られるようになった結果、使うと反応が返る語になった。スター上位の「認知戦」コメント
スター 日付 ユーザー コメント 285 2025-11-20 KoshianX こうやって日本国内の分断を煽り、対中タカ派の議員や首相は失脚するように仕向けてるわけよな。戦争はもう始まってるってわけだ。認知戦ってやつだな。 118 2026-02-24 saihateaxis エスカレートの話をするなら 向こうが拡大してるのにこちらがしない方が危ないって話になるだろうよ 109 2026-05-09 Gl17 言い出しっぺは冗談の体だがド直球の排外主義・民族差別で、それをインフルエンサー始め多数で叩いて既成事実化… 82 2026-02-22 saihateaxis ママ戦争止めてくるわ とか高市になったら徴兵制になる とか工作か 認知戦恐ろしい。 77 2026-03-23 fromdusktildawn 日本の5〜10倍の軍事予算(推定)をかけている好戦的な権威主義国家の政府が戦争の手段の一つとしてやってる認知戦をdappi程度だと相対化するのは舐めすぎ 72 2026-07-12 unijam "しんぶん赤旗は「中国の認知戦」を「右派系雑誌の妄想」と批判していますが、しんぶん赤旗自体が認知戦を仕掛ける側になっています。" 69 2025-10-15 freqp たぶん統一教会も含む一部の保守派がその手の書き込みをし、それをロシア等のボットが拡散してると考えるのが妥当と思う。 56 2025-12-30 y_noz 認知戦だとかスパイ防止法だとかを推す人たちって反自民党を反日パヨクだと批判するけど、統一教会と自民党批判をまずして欲しいねえ スターが集まっているコメントは、語を使って現象を名指すものと、
その語が使われること自体を問題にするものの両方に分かれている。
沖縄知事選データでの出方:ここでは「工作員」より多い
今回の132記事では 24件 / 全コメント2,241件(1.07%)。
「工作員」の8件(0.36%)の3倍で、使用者も22人に分散している(工作員は8件中4件が1人)。コーパス全体では工作員のほうが9.4倍多い語なので、この記事群では比率が逆転している。
24件のうち22件が2026年8月以降、さらに13件が2026-09-06の1日に集中している。
この日にPRESIDENT記事「沖縄と関係ない人がSNSでデニー氏を叩きまくる…「認知戦」の異様な実態」
(154BM、データセット内で4番目に多いブックマーク数)が出ている。スター 日付 ユーザー コメント 50 2026-09-06 dd369 上脇ガーが居るようだがデタラメで訴えてる訳でもなく、SNSで煽る「認知戦」とは全く違う。 25 2026-09-06 Dumeiyouclonefart ↓普段は左派の自浄作用のなさを散々批判するのに、右派の不祥事では認知戦だの左派も同じだの… 21 2026-09-06 settu-jp 「沖縄と関係ない人がSNSでデニー氏を叩きまくる…沖縄県知事選挙を大混乱に陥れている「認知戦」の異様な実態」 21 2026-09-06 Ad2Jo 上脇先生の政治資金周りの活動は有益なものもあると思うけど本件で公選法違反は無理筋… 19 2026-09-06 forspeak 上脇教授が認知戦は冗談でしょう。SNSでデマ込みネガキャンしてる連中と、妥当な疑惑を… 15 2026-08-30 yoko-hirom 本土が沖縄に仕掛ける認知戦。 9 2026-09-06 vlxst1224 本文を見る限り認知戦の話なので "沖縄と関係ない人" じゃなくて具体的に反左翼勢力って書いた方が誤解が少なそう 7 2026-09-12 rgfx 知事選の度にSNS空間にいわゆる「緯度38度線」が仮想的に形成され両陣営からの大規模な認知戦介入に発展しており 4 2026-09-06 ko_kanagawa 右派の認知戦もあるだろうけど、左派の認知戦も当然あるしそういうバランスを意図的に無視してきたメディア不信とかが下地に 3 2026-06-17 tsutsumikun これで現職の再戦か……これは台湾有事来そうだな……もしや認知戦が一番浸透してるのは沖縄か…? 0 2026-09-06 WildWideWeb 認知戦という言葉が使われてるので、沖縄の部分を[日本/米国/ウクライナ/...]デニー氏の部分を[叩きたい対象]とする、元々使わ ※スター上位・特徴的なもののみ抜粋(全24件は
data/derived/okinawa_governor_2026/bookmarks_long.csvを認知戦で絞る)語の適用方向が一方向でないのがこの記事群の特徴で、
「誰が仕掛けているか」の名指しが相互に入れ替わる形で使われている。
「工作員」との比較
工作員 認知戦 初出 2005-08-11 2021-08-23 コメント件数 4,825 514 ユニーク使用者 1,233人 219人 2026年の密度 14.94 / 10万BM 6.15 / 10万BM 推移の形 3回の跳ね(2017・2021・2025)と谷 単調増加 タイトル側 : コメント 4,656 : 4,825(ほぼ1:1) 970 : 514(2:1) 最多使用者のシェア 11.0%(530件) 8.8%(45件) 1回だけの使用者 48% 62% 沖縄132記事での出現 8件(0.36%) 24件(1.07%) 指す対象 人 作戦・現象 「工作員」は20年かけて定着したユーザー由来の語、「認知戦」は報道が持ち込んで2年で広がった語。
沖縄知事選の記事群では後者のほうが優勢になっている。
この集計の限界
- 対象は図鑑収録の6,069人分のCSVで、はてなブックマーク全体ではない。収録バイアスがかかる
- 年別分母は行頭日付のカウントによる概算(コメント内改行の影響を受けうる)
- 「認知戦」の完全一致のみ。「情報戦」「影響力工作」「世論工作」「ハイブリッド戦」などの近接語は拾っていない
- 2021-2022年の記録は1ユーザーのハッシュタグ型ブックマークに強く依存しており、この期間の「使用者数」は語の浸透度を表さない
「工作員」というワードが誰がよく使うか、いつごろから出てきたのか、どう広まったのかを調べたい
CSVから掘ってみて「工作員」という語はいつ、誰によって、どう広まったか
data/csv/全体(6,069人・16GB)の全コメントを対象に、「工作員」を含むブックマークを抽出した機械集計。- 該当: 4,825件 / 1,233人
- 抽出データ:
tmp/kousakuin/kousakuin_comments.csv - 再実行:
tmp/kousakuin/extract.py
いつから:2005年から既にある
初出は 2005-08-11。はてなブックマークのデータが始まった時期とほぼ同時で、新語ではない。
日付 ユーザー コメント 2005-08-11 uguisyu ☆☆☆諜報員とか工作員とか憧れてたなぁ 2005-11-25 stealthinu よく工作員って言うけど、ほんとにいるとはなあ… 2005-12-25 soylent_green 北米でのカウボーイビバップ人気はいわゆる工作員による宣伝活動の成果? 2006-06-03 spica 反対意見を工作員認定で潰すニュー速… 初期は ①スパイ(諜報員) と ②2ch的な「雇われて書き込む人」 の2つの意味。
「工作員認定」という用法も2006年には既に出ている。
どう推移したか
年あたりのブックマーク総数で割った使用密度(分母は行頭日付のカウントによる概算)。
年 件数 10万BMあたり 使用者数 新規使用者 2005 3 4.26 3 3 2010 83 8.82 55 41 2015 106 6.05 68 36 2016 93 4.77 60 29 最低 2017 243 11.26 157 99 1段目の跳ね 2018 291 11.35 171 90 2020 304 8.44 146 65 2021 554 14.23 213 95 2段目 2022 540 13.41 250 105 2023 336 7.97 170 68 2025 657 13.09 340 146 新規使用者は過去最多 2026 464 14.94 249 89 密度は過去最高(9月時点) 2005〜2016は 5〜10/10万BM で横ばい。2017・2021・2025 の3回跳ねて、現在が観測史上もっとも濃い状態。
最多使用者を除いても同じ形が残るので、特定個人の量ではなく実際に使用者層が広がっている。
何がきっかけだったか(記事ベース)
2017-2018
北朝鮮ミサイル情勢と、2018年2月の三浦瑠麗氏「スリーパーセル」発言。この月に集中している。
件数 時期 記事 14 2018-02 リベラルは失敗から学んだのか -拉致問題と三浦瑠璃の「スリーパーセル」発言から 14 2018-02 朝鮮半島をめぐるグレートゲーム - 山猫日記 11 2018-02 広がる「工作員妄想」~三浦瑠麗氏発言の背景~(古谷経衡) 2021-2022
ウクライナ侵攻、安倍元首相銃撃と統一教会、Twitter社の中国工作員報道。
件数 時期 記事 16 2022-09 米ツイッター社員に中国工作員が存在、FBIが通知=内部告発者 11 2022-08 池田信夫 on Twitter: "陰謀論には乗らないが、山上徹也の自供…" 9 2022-02 ウクライナ親ロシア派地域 "国家として承認" プーチン大統領 2025-2026
中国を主語にした「世論工作」報道。
件数 時期 記事 26 2025-07 「様々な工作活動を行って来た」北村晴男氏《石破首相は工作員》投稿に批判殺到 17 2025-02 ネット署名で中国側が世論工作か、処理水放出や防衛力強化を反対に誘導 16 2026-02 衆議院選挙、中国系400アカウントが「反高市工作」…日経 記事タイトル側に「工作員」を含むブックマークも 2018年504件 → 2022年903件 → 2025年869件と跳ねており、
メディア側の供給とユーザー側の使用は連動している。
共起語の変化
期間 上位共起語 2005-2016 日本101 ネット54 北朝鮮54 中国52 自民党46 拉致37 スパイ30 陰謀24 2017-2020 日本193 北朝鮮134 中国61 情報61 コロナ57 世論54 ネトウヨ42 2021-2024 日本179 ロシア156 中国142 自民党82 北朝鮮80 統一68 陰謀66 教会54 2025-2026 中国185 日本159 ロシア106 高市76 中共43 トランプ42 スパイ41 左翼38 ※2021-2024 は最多使用者を除いた値
主語が 北朝鮮 → ロシア → 中国 と移り、2025年以降は中国が突出している。
注意: 全体集計だと2021-2024に「ワクチン225・遺伝子117・インフル118」が上位に出るが、
これは1人(magnitude99)の投稿だけで構成されている。
除外すると消えるので、時代の特徴として読むと誤る。
誰が使うか:極端に偏っている
範囲 全4,825件に占める割合 上位1人(530件) 11.0% 上位10人 22.1% 上位100人 49.4% 1回だけの使用者 596人 / 全1,233人(48%) 使用回数 上位10人
件数 ユーザー 初出 最終 総BM数 530 magnitude99 2019-05-19 2025-06-16 8,698 118 corydalis 2013-02-22 2026-03-07 18,713 73 myogab 2017-07-14 2026-07-01 30,000 59 enderuku 2012-10-13 2025-01-09 30,000 56 hajakun 2022-12-13 2026-07-17 699 51 m7g6s 2021-07-17 2026-06-19 13,862 50 mouseion 2023-06-28 2026-05-07 30,000 46 Yagokoro 2011-11-30 2026-02-22 29,741 46 grdgs 2019-06-01 2026-06-11 29,213 37 bogus-simotukare 2011-04-23 2022-09-24 30,000 使用率(その人の全ブックマークに占める割合)
使用率 件数 / 総BM ユーザー 8.01% 56 / 699 hajakun 6.09% 530 / 8,698 magnitude99 0.73% 13 / 1,790 mihai0alien 0.63% 118 / 18,713 corydalis 0.61% 13 / 2,119 kimball-sonet 上位2人が突出し、3位以下は1%未満に落ちる。
**「少数の常用者+大量の一回限りの使用者」**という形。
スターを多く集めた「工作員」コメント
スター 日付 ユーザー コメント 282 2022-09-03 white_rose 全然追い込まれてないってか緩すぎて野放しでしょうが。やっぱり増田に信者や工作員いるのかな。 281 2019-11-30 zeromoon0 これ、最初の方にブクマしてるアカウントが軒並み「共同親権」関係の記事を日々新着入りさせてる工作員なので… 279 2022-09-01 preciar すげえ。中国が目の前で台湾侵攻の準備してて…「日本が戦争を起こす」とか、はてなの左派はせめて中国の工作員であって… 256 2019-09-01 rider250 昔は「反日なら何言っても良い」時代だったんだよ… 233 2026-02-22 gonai 工作員がはてブを見て「なんでこんな小さいサービスに工作員集中させているんだ?」と困惑するところを見たい 221 2022-03-02 junglejungle ロシア分割の利益って?…ロシアの工作員の可能性出てきたぞ。 217 2018-02-14 Ayrtonism 「北朝鮮の工作員なんかいない」って言っている「リベラル」を、まず屏風から出してくれ。話はそれからだ。 217 2021-02-16 akutsu-koumi 仕事を発注し、人を集め、報酬を支払い…これを事務局の誰にも気付かれずにやり遂げるなど… 期間別の平均スターは 2005-2016: 2.80 / 2017-2020: 5.67 / 2021-2024: 4.12 / 2025-2026: 4.83。
沖縄知事選データでの出方
今回の132記事では 8件 / 全コメント2,241件(0.36%)。うち4件が gui1 1人。
スター 日付 ユーザー コメント 8 2026-08-30 gui1 中共の工作員が使用しているVPNサーバーが東京に設置されている場合も「発信地:東京」にカウントされるよね(´・ω・`) 7 2026-04-10 gui1 首里城燃やして中国に行って酔っ払ってタコ踊り。ワシントンに工作員用のペーパーカンパニーを作ったのがバレて辺野古で二人死んだ。 5 2026-06-11 gui1 『中学生までの医療費窓口負担ゼロ…デニー県政の実績を紹介』← ひどい。ワシントンにペーパーカンパニーを 3 2026-09-06 nekomatsuri 中共の工作員かき集めておもくそ売国されてるのになんで沖縄オンリーの話だと思ってんだよ 2 2026-08-26 m7g6s 沖縄を中国に売り渡そうとしてんのはどう見てもヘリ基地反対協議会のお仲間である玉城デニーだろwww工作員わかりやす 0 2026-04-25 mutinomuti 玉木「これからも転覆で世間の注目を浴びるように工作員に心中偽装させる」(´・_・`) 0 2026-08-11 m7g6s 変態毎日新聞はそっち側ってことね/面白い程工作員が釣れてる 0 2026-08-21 gui1 反日工作員さんがするファクトチェックに需要あるの(´・ω・`)?? コーパス全体の同時期の水準(約15/10万BM = 0.015%)と比べると密度は高いが、件数そのものは僅か。
この集計の限界
- 対象は図鑑収録の6,069人分のCSVで、はてなブックマーク全体ではない。収録バイアスがかかる
- 年別分母は行頭日付のカウントによる概算(コメント内改行の影響を受けうる)
- 「工作員」の完全一致のみ。「工作活動」「世論工作」「ネトサポ」「五毛」などの近接語は拾っていない
例えば今回見かけた特有の言い回しではヘリ基地を揶揄する「ヘリキチ」というものがあります。
これははてなではほぼ使用されていないワードです。
そしてGoogleやXで "ヘリキチ" で検索すると2026年5月ごろから使用されているように見えます。ツイッター速報、一色正春@nipponichi8、もえるあじあ ・∀・@moeruasia01、坂東 忠信@Japangard などで使用が確認できます。
このようなアカウントをフォローし、その影響で使うようになったものと思われます。その他には「テック進次郎」というとても珍しいワードもありましたが、これは他では見られず完全オリジナルな造語でした。
3章だけ更新、パークスは1回しか編集できないのか!
第3章 選挙が動くと、誰が来て、誰が残ったのか
ここまでは、沖縄知事選の記事に1,114人が参加し、その中に少数の常連がいたことを見てきた。
では、その常連たちは最初からそこにいたのだろうか。
実際には違う。
選挙が動くたびに新しい人が入ってきた。
そして面白いことに、いつ入ってきたかによって、その後も残る人の割合が大きく違った。
初参加した時期 新規ユーザー 後に5記事以上参加 後に10記事以上参加 1記事だけで終了 〜3/15 候補形成期 93人 38人 25人 29人 3/16〜4/24 事故〜玉城表明前 106人 60人 36人 17人 4/25〜7/12 二大候補構図期 335人 90人 28人 122人 7/13〜8/24 多極化期 157人 16人 2人 73人 8/25〜26 選挙構図再編 37人 5人 0人 18人 8/27〜9/13 正式選挙戦 386人 6人 0人 286人 もちろん、後から参加した人ほど追跡できる期間が短い。
その点は割り引いて見る必要がある。
それでも、かなり特徴的な違いがある。
最初からいた人たち
3月15日までに登場していたのは93人。
この時期には、すでに後の常連となるユーザーがいる。
たとえば、
Hakutizutethou は最終的に56記事。
laislanopira は42記事。
zu2 は37記事。
hagakuress は34記事。
sirotar は21記事。
cinefuk は20記事。
といった顔ぶれだ。
つまり、選挙がまだ本格化していない1〜2月の時点で、後まで追い続ける層の一部はすでにいた。
ただ、この時点ではまだ人数は少ない。
現在の常連メンバーが一気に増えたのは、その次だった。
辺野古沖事故のあと、後の常連が大量に入ってきた
3月16日、辺野古沖で抗議船転覆事故が起きる。
そこから玉城デニーが出馬を正式表明する4月25日の直前までに、新たに106人が参加した。
この106人が非常に特徴的だった。
60人が、その後5記事以上に参加。
36人は、最終的に10記事以上を追う常連になった。
一方、1記事だけで消えた人は17人しかいない。
中央値でも、最終的な参加記事数は7記事。
今回区切った時期の中では、圧倒的に定着率が高い。
しかも、その顔ぶれを見ると後の分析で何度も出てきた名前が並ぶ。
この時期に初登場 最終参加記事 コメント greenmold 46 0 deamu 45 3 poko_pen 36 30 hiroujin 32 2 mutinomuti 30 30 colonoe 30 18 gui1 27 24 toria_ezu1 26 26 buriburiuntitti 26 26 後のスター分析や乱闘編で何度も出てきた人がかなりいる。
特に、
poko_pen
mutinomuti
colonoe
toria_ezu1などは、単に記事を読むだけでなく、その後のコメント欄でも継続的に存在感を示していく。
つまり3月の事故は、一時的にアクセスを増やしただけではない。
その後半年近く沖縄知事選を追い続ける「新しい常連層」を作った出来事でもあった。
最終的に10記事以上参加した常連は91人。
そのうち36人、約4割がこの約40日間に初登場している。
玉城出馬で、さらに第二陣が入ってくる
4月25日に玉城デニーが出馬を正式表明すると、さらに大きな波が来る。
7月12日までに初参加した人は335人。
人数だけなら、事故直後の3倍以上だ。
ここからも後の常連が生まれている。
mirakux は最終42記事。
hanajibuu は35記事すべてでコメント。
kiku72 は22記事。
yingze も22記事。
technocutzero は15記事すべてでコメントした。
ほかにも、
などがここで初登場する。
ただし、事故直後の層とは少し違う。
335人のうち122人、36.4%は1記事だけ。
10記事以上まで残ったのは28人だった。
大量の人が来たが、全員が定着したわけではない。
それでも、この時期までに後の主要メンバーはほぼ出そろった。
最終的な常連91人のうち、
- 3月15日までに25人
- 3月16日〜4月24日に36人
- 4月25日〜7月12日に28人
が初登場している。
合わせて89人。
常連91人のうち89人、97.8%が7月12日までに一度はこの話題に参加していた。
夏から来た人は、かなり少数だけが常連になった
7月13日から8月24日に初参加したのは157人。
しかし10記事以上参加したのは、わずか2人だった。
その2人が、
musashinotan は8月20日に初登場したにもかかわらず、短期間で19記事に参加。
しかも別の分析で見たように、後に人気記事となる記事のかなり早い段階でブックマークする「早期発見者」でもあった。
asumi2021 も8月5日から16記事に参加している。
この時期には、
doroyamada
WildWideWeb
takahire_hatene
grdgsなども参加し始める。
ただ、全体としては「新しい常連が形成された」というより、
既にできていた議論空間へ、新しい参加者が追加されていく
段階になっていた。
告示後に386人が来た。でも、その多くは一度きりだった
8月27日に正式な選挙戦へ入ると、最大の流入が起きる。
新しく参加したのは386人。
全1,114人の約35%が、この時期になって初めて現れた。
ところが、その中身を見ると春とはまったく違う。
386人のうち、
286人、74.1%が1記事だけで終わっている。
最終的に5記事以上参加したのは6人だけ。
たとえば、
kingkero
tfurukaw
forspeak
qouroquisなどは、終盤から参加しながら複数の記事でコメントしている。
特に kingkero は9月6日に初参加し、わずか5記事ながら252スターを集めた。
短期間でも強い存在感を持つ参加者はいた。
ただ、386人全体で見れば例外である。
大多数は、
SNSで話題の記事がホッテントリに上がったので、一度だけ見に来た人たち
だった。
もちろん、告示後の人には観測期間が最大18日しかないので、春から参加した人との単純比較はできない。
それでも、「1記事だけ」が4人に3人という数字はかなり大きい。
事故で来た人は残り、選挙終盤で来た人は通り過ぎた
こうして見ると、第1章で見た
「少数の常連+大量の一見客」
が、どう作られたのかが見えてくる。
最初からいた政治ニュース常連がいる。
3月の辺野古沖事故で、新しい常連層が一気に加わる。
4月の玉城出馬で第二陣が加わる。
夏には常連メンバーがほぼ固定される。
そして告示後、SNSや認知戦、AI動画などがホッテントリになるたびに、大量の一見客が流れ込んでくる。
つまり今回の1,114人は、
選挙期間を通してずっと一緒にいた1,114人ではない。
春に入って、そのまま居着いた人。
夏から加わった人。
選挙終盤に一度だけ覗いた人。
かなり違う人々が、時間差で同じコメント欄へ入ってきた。
その中でも特に重要だったのが、3月16日から4月24日の約40日間だ。
ここで、
greenmold、
deamu、
poko_pen、
mutinomuti、
colonoe、
toria_ezu1といった、その後の記事で何度も見ることになる名前が一気に登場した。
今回の「いつもの人たち」のかなりの部分は、辺野古沖事故をきっかけにこの話題へ入ってきた人たちだった。
これなら「誰がやって来たのか」という章タイトルに、ちゃんと答えられる。
番外編 ホッテントリになる前、そこにいたのは誰か
はてなブックマークには、新着エントリーやホットエントリーへ掲載される仕組みがある。
数件のブックマークが付くと露出が増え、そこから一気に数十、数百ブクマまで伸びることも珍しくない。となると気になる。
その「最初の数人」は誰だったのか。もちろん、最初にブックマークしたからといって「ホッテントリへ押し上げようとした」と断定することはできない。
単にニュースを見つけるのが早かっただけかもしれない。ただ、後に大きく伸びた記事の最初の数ブクマを繰り返し取っている人がいるなら、それはそれで面白い。
そこで、今回の沖縄知事選関連記事について、後に20ブクマ以上まで伸びた60記事を対象に、
誰が公開ブックマークの1〜5番手にいたのか
を見てみた。
「いつも早い人」は本当にいた
結果はかなり偏っていた。
ユーザー 人気記事への参加 1番手 3番手以内 5番手以内 5番手以内率 musashinotan 17 6 11 14 82.4% deamu 38 2 12 17 44.7% Hakutizutethou 28 7 11 13 46.4% poko_pen 33 0 8 13 39.4% wideangle 11 4 6 6 54.5% fut573 11 0 5 6 54.5% kiku72 18 5 7 7 38.9% 特に目立ったのが musashinotan。
後に20ブクマ以上まで伸びた記事へ17本参加し、そのうち14本で最初の5人以内。
11本では3番手以内、6本では最初の公開ブックマーカーだった。
参加した記事での順位中央値は2位。ここまで来ると、「たまたま何回か早かった」では説明しにくい。
今回の沖縄知事選関連記事では、かなり一貫して話題が大きくなる前に記事を見つけていた人だった。
「発見する人」と「火が付き始めたところに来る人」
さらに面白いのは、初期参加にも種類があることだ。
Hakutizutethou は1番手が7回。
musashinotan は6回。
wideangle は4回。このあたりは、かなり発見者寄りに見える。
一方で poko_pen は違う。
33記事に参加して、1番手は一度もない。
ところが5番手以内には13回入っている。
さらに3〜5番手だけを見ると10回。deamu も3〜5番手が10回あった。
つまり、
最初に記事を発見する人
と、
すでに1〜2ブクマ付いている記事へかなり早い段階で入ってくる人
は、必ずしも同じではない。仮に3〜5ブクマ付近が新着エントリーへの露出増加に重要な地点だとすれば、この「2人目のあとに来る人たち」もかなり興味深い存在になる。
わずか4人が、3分の2の記事で初期5人にいた
さらに偏りを見る。
今回、初期5人への登場回数が特に多かったのは、
の4人だった。
この4人のうち誰かが、60記事中40記事で最初の5人に入っている。
66.7%。
さらに、
まで加えた7人では、
60記事中49記事、81.7%。
つまり、後に20ブクマ以上まで伸びた沖縄知事選関連記事の8割以上で、
この7人のうち誰かが最初の5ブクマにいた。もちろん、これだけで「7人がホッテントリを作った」と言うことはできない。
しかし、
ホットになる前の入口には、かなり同じ顔ぶれが立っている
とは言える。
50ブクマ以上の記事に絞っても変わらない
「20ブクマではまだ弱い」と考えて、最終的に50ブクマ以上になった38記事だけを見ても傾向は同じだった。
5番手以内への登場は、
- deamu:11記事
- musashinotan:10記事
- poko_pen:9記事
- Hakutizutethou:7記事
- kiku72:5記事
だった。
特に musashinotan は、50ブクマ以上まで伸びた記事13本に参加し、10本で最初の5人以内だった。
大きく伸びた記事に限っても、やはりかなり早い。
ただし「押し上げようとした」とは限らない
ここは慎重に見た方がいい。
たとえば Hakutizutethou は、初期5人に入った13記事すべてでコメントなし。
fut573 も6記事すべてコメントなし。
deamu も17記事中、コメント付きは1件だけだった。これは、
ホッテントリにしたいからブックマークする
というより、
ニュースを高速で巡回し、気になる記事を早い段階で保存している
だけでも十分説明できる。一方、
poko_pen は初期5人に入った13記事のうち9記事でコメント付き。
musashinotan も14記事中9記事でコメントを書いている。こちらは、早期に記事を発見するだけでなく、まだ小さい段階から議論にも参加している。
同じ「初期ブックマーカー」でも行動はかなり違う。
常連なのに、ホットになる前にはほとんどいない人もいる
逆を見ると、さらに分かりやすい。
ユーザー 人気記事への参加 5番手以内 順位中央値 greenmold 42 1 36.5位 mirakux 34 2 34.5位 hanajibuu 32 2 30.5位 sirotar 20 0 37.5位 toria_ezu1 25 3 16位 たとえば sirotar は、今回の沖縄知事選では21記事すべてでコメントしていた常連だ。
しかし人気記事の最初の5人には、一度も入っていない。
hanajibuu も32記事に参加しながら、初期5人は2回だけ。
つまり、
ホッテントリを見つける人と、ホッテントリになった後に議論を盛り上げる人は別にいる。
ここはかなり重要だと思う。
ホッテントリになる前と、なった後では住民が違う
今回のデータから想像できる流れは、こんな感じだ。
誰かが記事を発見する
↓
いつもの早期巡回組が2人、3人、4人と入ってくる
↓
新着などで露出が増える
↓
さらに多くのブックマーカーが来る
↓
常連論客がコメントを書く
↓
スターが飛ぶ
↓
たまに乱闘が始まる
もちろん、このデータだけで、
「この人たちがホッテントリを意図的に作った」
とは言えない。あくまで観測できるのは、
後に人気記事となった記事へ、非常に早い段階で繰り返し参加していたユーザーが少数存在する
というところまでだ。それでも、本編で見てきた「はてな世論」のさらに一段前、
そもそも、どの記事がみんなの目に入るのか
という部分には、思った以上に少数の早期ブックマーカーが関わっている可能性がある。ホッテントリに100人集まったあとを見ると、そこには「世論」があるように見える。
しかし、その100人が来る前。
まだブックマークが1、2、3しか付いていない時点では、風景が全然違う。ホッテントリになる前のはてなには、また別の「いつもの人たち」がいる。
工作員・認知戦ってワードをよく見かけるけど、ChatGPTはデータを見てどう思う?
「工作員」「認知戦」という言葉をデータから見る
データを見る限り、「工作員」と「認知戦」は分けて考えた方がいいと思う。
まず「工作員」。
今回の3,997ブックマークのうち、「工作員」を含むコメントは8件、4ユーザーだった。しかも gui1 が4件、m7g6s が2件で、この2人だけで6件を占める。
たとえば、
gui1:「面白い程工作員が釣れてる」
gui1:「反日工作員さんがするファクトチェックに需要あるの?」
m7g6s:「工作員わかりやす」
といった使われ方をしていた。
少なくとも今回のはてブ上では、大量のユーザーが工作員の存在を指摘しているというより、一部の常連ユーザーが政治的なレッテルとして好んで使っているという性格が強い。
このデータから「実際に工作員がいた」と判断することはできない。一方、「認知戦」は少し違う。
「認知戦」を含むコメントは24件、22ユーザー。
こちらは特定の数人だけの口癖ではない。ただし24件のうち15件が9月6日に集中しており、この日は記事タイトル自体に「認知戦」という言葉が使われた記事が大きく読まれている。
つまり、
ブックマーカーが独自に一斉に「これは認知戦だ」と発見したというより、記事側から提示された「認知戦」というフレームがコメント欄へ持ち込まれた
という側面が強い。
そして、ここからが面白い。
「認知戦」という概念が導入されると、それ自体がすぐに政治的な武器になっている。yoko-hirom:「本土が沖縄に仕掛ける認知戦。」
一方、ko_kanagawa は、
ko_kanagawa:「右派の認知戦もあるだろうけど、左派の認知戦も当然あるしそういうバランスを意図的に無視してきたメディア不信とかが下地にあるでしょ」
と返す。
さらに、古謝氏への告発を扱った記事では yingze が、
yingze:「沖縄と関係無い神戸学院大上脇博之教授登場!!! これが『認知戦』ですかw」
とコメント。
それに対して forspeak は、
forspeak:「上脇教授が認知戦は冗談でしょう。SNSでデマ込みネガキャンしてる連中と、妥当な疑惑を正式な手続きで司法に訴えることを一括りにするのは、それこそひどい認知。」
dd369 も、
dd369:「上脇ガーが居るようだがデタラメで訴えてる訳でもなく、SNSで煽る『認知戦』とは全く違う。Tシャツプレゼントは右派もあれはダメだと言ってた。」
と反論している。
つまり途中から、
「認知戦があるのか」ではなく、「それを認知戦と呼ぶのは妥当なのか」「むしろ反対側こそ認知戦ではないか」
という争いになっている。では、本当に怪しい大量流入はあったのか
「認知戦」や県外からのSNS投稿が大きな話題になった8月30日は223人が参加し、そのうち80人が初参加だった。
初参加率は35.9%。
9月6日は204人中42人で20.6%。
一方、4月26日の玉城出馬前後では146人中74人、50.7%が初参加だった。つまり、
「認知戦」が騒がれた日にだけ、見知らぬアカウントが異常な勢いで流入したわけではない。
むしろ9月6日は、それ以前から沖縄知事選の記事を追っていたユーザーの割合が高い。今回のデータだけを見る限り、
「大量の工作アカウントが投入され、はてブ上の世論を操作した」
という仮説を裏付ける明瞭なパターンは確認できない。見えているのは、もっと普通の現象だ。
大きなニュースが出る。
一見客が来る。
常連も来る。
同じニュースについて違う解釈をする。
そして相手側を「工作」「認知戦」と呼び始める。むしろ「デマ」の方が広く使われている
出現を見ると、
言葉 コメント数 使用ユーザー 工作員 8件 4人 認知戦 24件 22人 デマ 79件 65人 「デマ」はかなり広い。
偽メール、AI動画、SNS投稿、ファクトチェックなど、具体的な出来事と結び付けて多くのユーザーが使っている。
なので今回のデータから整理するなら、
デマ・誤情報問題
→ 具体的な事例を土台にして広く議論されている。認知戦
→ 実際のSNS上の情報戦を背景にしつつ、途中から「どちら側が認知戦をしているか」というフレーミング争いにもなっている。工作員
→ 今回のはてブでは、主として少数ユーザーが使う政治的なレッテル・煽り語。という違いがある。
一番皮肉なのは、
「認知戦に騙されるな」と警戒しているブックマーカー同士が、「これは認知戦だ」「いや、それを認知戦と呼ぶ方がおかしい」と、認知戦という言葉そのものを使って互いの認知を争っている
ことである。今回のデータから最もはっきり観測できる「認知戦」は、外部勢力の正体そのものより、
ブックマーカー同士が「この出来事をどう解釈するべきか」を奪い合っている光景
なのかもしれない。番外編 同じ広場なので、もちろん乱闘も起きる
はてな沖縄知事選・戦闘スタイル図鑑
ここまで、
読む記事はかなり重なる。
コメントする場所も重なる。
でも、スターを付ける相手になると二つの大きな圏に分かれる。
という話をしてきた。すると当然、一つ疑問が出てくる。
そんなに同じ場所にいるなら、喧嘩にならないのか。なる。
普通になる。
というより、同じ場所にいるからなる。政治的に気の合わない相手が、どこか遠いブログにいるならまだ平和である。
見なければいい。
しかし、はてなブックマークではそうはいかない。同じ記事を開く。
同じコメント欄を見る。
すると、自分とは正反対のことを書いている人がすぐそこにいる。
しかもスターまで付いている。
政治的に気の合わない人間を同じ酒場へ入れ、発言の横に拍手人数までリアルタイム表示する。考えてみれば、かなり攻めた設計である。
そして、だいたい良くないことが起きる。
わざわざ相手の名前を呼んで殴る
今回の132記事では、
id:ユーザー名の形で他のブックマーカーを直接名指ししたコメントが15件確認できた。その多くは、
「おい、ちょっとこっち来い」
に近い。「有事の際の避難計画などを国と自治体が協力してやってるけど、沖縄本島だけ知事が反対してて進んでないの知らないの?もしかして基地が無ければ戦争巻き込まれないと思ってる?」
と直接反論している。
red_kawa5373 は cinefuk に、
「日本のリベラルさん、大声で怒鳴り散らす行為を『周りの人が萎縮する』と認めちゃったよ。」
と当てこする。
「具体的にどう違うか言えるの?言えないでしょ。ダブスタ突っ込まれた人の常套句だよね『程度が違う』って」
と詰める。
CffnAddict は tfurukaw に、
「顔を出して主張する活動と、匿名でデマを撒く行為の区別がつかないのは、少し気の毒に思う。」
と返す。
最後の例は特に味わい深い。
「理解できていない」と言うのではない。
気の毒に思ってあげる。
同情の形を取ると、なぜか攻撃力が上がる。
ただし、決闘にはならない
面白いことに、今回確認した直接IDコールでは、
AがBを名指しし、BもAを名指しして殴り返す
という往復戦は確認できなかった。
つまり、
A「お前それ違うだろ」
B「なんだと」というボクシングより、
Aが石を投げる。
観客がスターを付ける。
そのまま解散。という形式が多い。
決闘というより投石である。
15件しかない? そんなに平和なわけがない
ただし、
「名指しが15件なら意外と平和じゃないか」
と安心するのは早い。これは相手のIDまで丁寧に書いた場合だけだからだ。
はてなの乱闘では、わざわざ相手の名札を確認してから殴る必要はない。
もっと便利な方法がある。集団名で殴る。
今回の132記事でも、
表現 確認できたコメント 「ブコメ」への直接言及 20件 「ネトウヨ」 21件 「ハテウヨ」 3件 「左翼」 61件 「お前ら」 14件 といった言葉が出ている。
もちろん、「左翼」と書いた61件すべてが目の前のブックマーカーを攻撃したものではない。
政党や政治運動について論じているものも含まれる。それでも、
一人ずつ相手の名前を確認するのは面倒なので、陣営名を付けて範囲攻撃する
という戦術はかなり普通に使われている。便利である。
精度は低い。
「人気コメ」という便利な標的
特定の相手を名指しする必要すらない。
はてなには人気コメントという便利な標的がある。qouroquis は、
「人気コメは政治的な皮肉としては理解できますが、法的な議論としてはかなり雑です。」
と静かに刺す。
akitonkun は、
「トップコメは論点をすり替えてます。」
と一刀両断。
mangabon は、
「トップ付近コメのいつメンに草」
で済ませる。
内容への反論を超えて、
「ああ、またお前らか」
という処理である。そして sirotar は、
「人気コメの皆さんは名誉毀損を恐れない蛮勇ですね。」
と書く。
「無責任だ」と怒鳴るのではない。
勇敢ですね、と褒める。
非常に礼儀正しい。
引用して、一言だけ添える
もっと省エネな方法もある。
d346prt は、別のブックマーカーの
「これは時間軸を未来にしただけの確定した事実だ」
という表現を拾い、
「格好いいねぇ。」
とだけ書いた。
褒めている。
形式上は。
相手の発言を額縁に入れて壁へ掛け、
「皆さん、これをご覧ください」
とやるだけで攻撃が成立する。はてなでは説明を省いても、だいたい伝わる。
本人だけでは足りない。スターを付けた奴も焼く
さらに、はてな特有の戦術がある。
相手だけでなく、その相手にスターを付けた人まで殴る。colonoe は、
「id:tekitou-mangaとスターつけてる連中、反論の内容見てないだろ」
と書く。
本人だけではない。
応援席まで対象になる。ZurLurUdon も、
「星つけてる奴らの程度もしれてる。」
と観客席へ砲撃する。
harsh88 は、
「トップのコメント及び星つけてる人ら、この記事の(1)に書いてる事読んでないのだな。」
とまとめて指摘する。
スターは本来、
「このコメントに反応しました」
を可視化する機能である。ところが政治論争では同時に、
「敵の応援席一覧」
にもなる。選手を殴っていたはずなのに、気が付けば観客席まで燃えている。
ブコメ欄そのものを犯行現場として提出する
さらに一段進む。
もう個人すらどうでもいい。コメント欄そのものを敵の証拠として使う。
white_rose は、
「ブコメ見て。ほらね、ネトウヨは何でも難癖をつけるでしょ?」
と書く。
記事本文ではなく、
ブコメが証拠である。theNULLPO は、
「ブコメ見てるとこれに加担してそうな奴が何人もおるな」
byaa0001 は、
「ブコメもまた工作多いな」
zyzy に至っては、
「完全にカルト宗教の思考回路になってるブコメが散見されてて凄いな。」
と評する。
記事についてコメントするためのコメント欄で、
コメント欄についてコメントする。
そして、そのコメントについてまた別の人がコメントする。ホッテントリが自己参照を始める瞬間である。
「はてな民」という巨大生命体が誕生する
個人を一人ずつ殴るのが面倒なら、さらに広げればいい。
「はてな民には反省して欲しいなあ。」
mventura は、
「はてな民は『合法だから良い』ようだが」
colonoe は、
「爆発物を投げ込むのを擁護してたはてな民が何人かいたよね」
と書いている。
1,114人いた人間は、ここで、
「はてな民」という一匹の巨大生物
へ統合される。個体差は消滅する。
参加しなくても殴られる
さらに恐ろしい戦術もある。
teisi は、
「ブクマ全然伸びてなくて笑う。はてサには都合の悪い記事らしい。」
と書く。
これはかなり強い。記事に集まれば、
「また湧いてる」
と言われる。記事に来なければ、
「都合が悪いから来ない」
と言われる。参加しても攻撃される。
参加しなくても攻撃される。隙がない。
まだ書かれていない反論まで先に殴る
musashinotan の、
「ハテウヨは屁理屈言って正当化しそう」
も高度である。
「正当化している」ではない。
正当化しそう。相手はまだ書いていない。
しかし、おそらく書くだろう。ならば先に殴っておけばいい。
インターネット政治論争を長く続けると、
現実の論敵がいなくても脳内に生成できる
ようになるらしい。生成AIより先に実用化されていた技術である。
「↓」という古代兵器も現役
そして2026年になっても、古典兵器は生き残っていた。
下矢印である。
somefiles は、
「↓カチャーシーのことを『タコ踊り』と揶揄するような人間が沖縄と他県との分断の一因になっていると思う。」
「↓普段は左派の自浄作用のなさを散々批判するのに、右派の不祥事では認知戦だの左派も同じだの玉城デニーは追及しないだの論点そらしばかり。」
そして Gka は非常に簡潔だ。
「↓お前が出ていくのが一番いい。」
2026年。
AI動画が選挙戦を飛び交う時代になっても、
矢印一本で隣のブックマーカーを殴る文化は生き残った。
文化保存の観点では喜ばしい。治安の観点では知らない。
では、実際に誰がどう戦っていたのか
ここまでは「はてなでどう乱闘が起きるか」を見てきた。
ここからは人物に寄ってみよう。132記事を眺めていると、同じ攻撃的コメントでも戦い方がかなり違う。
そこで今回確認できた代表的なブックマーカーを、勝手ながら戦闘スタイル別に見ていく。もちろん、ここで扱うのは今回の沖縄知事選関連記事で確認できたコメント上の振る舞いであって、その人の人格全体を評価するものではない。
正面突破型
m7g6s――とりあえず拳を握って入場
m7g6s は今回かなり高い頻度で、嘲笑や罵倒を交えたコメントを書いている。
「誰一人wwwww取り残さないwwwww」
「訴え取り下げろクズ」
「工作員わかりやす」
さらに、
「安倍の演説妨害した奴を警察が排除した時パヨクはなんて言ってましたっけ?www」
政治的な論点を説明してから刺すというより、
最初から拳を握ってコメント欄へ入ってくる。
過去の言動との矛盾を見つければ、そこへ「www」を添えて殴る。今回の「乱闘屋」としてはかなり分かりやすい存在だった。
grdgs――逆方向から同じ兵科
grdgs もかなり直線的だ。
「ハテウヨは馬鹿だから」
「もしくはあえてスルーする卑怯者。お前らはいつもそう。」
「程度・限度という概念がない。幼児と同じ。」
「ウヨの豚根性は底がない」
m7g6sとは政治的な攻撃方向が違う。
しかし戦術はかなり近い。細かい作法より先に敵陣へ突撃する。
右からでも左からでも、インターネットには同じ兵科が存在する。
重砲型
Gka――威力を優先する
Gka は皮肉より直接的な表現を使う。
「沖縄土人は頭おかしい。」
さらに下のコメントへ、
「↓お前が出ていくのが一番いい。」
と返す。
当てこすりではない。
砲撃である。今回確認した中でもかなり露骨な表現なので、「面白い煽り」というより、政治論争がここまで荒れる例として見る方がいい。
煽り芸型
pj_lim――幼児化してから敬語で締める
pj_lim は戦い方に芸風がある。
「警察wwwww」
「自分がされるのはやぁ~やぁ~って子供かよ」
相手の政治的主張をそのまま論破するのではない。
いったん幼児語へ翻訳する。
さらに、
「民意!民意!www」
と煽った後、
「他県民は黙っとれを引き続きお願い申し上げます。」
と突然丁寧になる。
もちろんお願いしていない。はてなの当てこすりには、
敬語になるほど殺傷力が上がる
という謎の仕様がある。
指名決闘型
red_kawa5373――相手を探してから撃つ
red_kawa5373 は、不特定多数より特定ユーザーへの当てこすりが目立つ。
cinefuk に、
「日本のリベラルさん、大声で怒鳴り散らす行為を『周りの人が萎縮する』と認めちゃったよ。」
別のユーザーには、
「人権派サマ」
と呼びかける。
「リベラルさん」。
「人権派サマ」。
敬称はある。敬意はない。
嫌味狙撃型
sirotar――罵倒語を使わずに刺す
sirotar は、露骨な罵倒より皮肉が目立つ。
「人気コメの皆さんは名誉毀損を恐れない蛮勇ですね。」
相手を「無責任」とは書かない。
勇敢ですね、と褒める。
文章表面の温度は低いが、意味はかなり強い。
CffnAddict――同情という凶器
CffnAddict の、
「顔を出して主張する活動と、匿名でデマを撒く行為の区別がつかないのは、少し気の毒に思う。」
も同型である。
「分かっていない」と攻撃するのではない。
心配してあげる。政治的議論において「かわいそう」は、ときどき罵倒語より強い。
観客席巻き込み型
colonoe――敵軍名簿としてスターを見る
colonoe は、
「id:tekitou-mangaとスターつけてる連中、反論の内容見てないだろ」
と書いている。
本人だけではない。
スターを付けた人まで射程に入る。さらに、
「爆発物を投げ込むのを擁護してたはてな民が何人かいたよね」
と、個人から「はてな民」へ戦線を拡張することもある。
スター機能を、
「誰が共感したか」
ではなく、「誰が敵側にいるか」
として読む能力に長けている。
コメント欄焦土化型
zyzy――個人ではなく現場ごと焼く
zyzy は個人攻撃より、コメント欄全体への評が目立つ。
「完全にカルト宗教の思考回路になってるブコメが散見されてて凄いな。」
「ヤバい人たちが可視化されるブコメ欄」
もう誰が悪いのかを一人ずつ確認しない。
現場そのものが汚染されている
という判定である。
theNULLPO――お前ら型
theNULLPO も、
「ブコメ見てるとこれに加担してそうな奴が何人もおるな」
と、目の前のコメント欄を集団として捉える。
個人戦ではなく、面制圧である。
陣営ラベリング型
T-anal、mutinomuti、ywdc などでは、個人より政治陣営や活動家集団そのものを強い言葉で括るコメントが目立つ。
反対側では「ネトウヨ」「ハテウヨ」などが使われる。
一人ずつ殴るのは効率が悪い。
名前を付ければまとめて殴れる。政治的ラベルには分類機能だけではなく、
しばしば攻撃範囲指定機能も搭載されている。
予知攻撃型
musashinotan――反論される前に反論する
musashinotan の、
「ハテウヨは屁理屈言って正当化しそう」
は、戦闘技術としてかなり進んでいる。
まだ正当化されていない。
しかし、きっとされる。ならば、
未来の反論を先に殴ればいい。
ここまで来ると、論敵本人がその場に存在する必要すらない。脳内生成で代用できる。
寸劇・戯画化型
hanajibuu――敵の論理をコントにする
hanajibuu は、直接的な罵倒より相手側の主張を戯画化することがある。
あるコメントでは、
高市「消費税ゼロは私の悲願」
極左「消費税減税しろ」
……
ブコメ「嘘つけ中国の手先め」という寸劇を作っている。
長々と、
「あなたの論理にはこの矛盾があります」
と説明する代わりに、
登場人物を並べてコントにしてしまう。
「ほら、この並びおかしいでしょう」。
政治論争を四コマ漫画へ変換する戦術である。
古典矢印型
そして、
などが使った、
「↓」
も忘れてはいけない。
クリックもIDも不要。
矢印一本で隣の席を指す。ブックマーカー図鑑的に言えば、
はてな村の伝統武器である。
はてな乱闘・戦闘スタイル一覧
戦闘スタイル 代表例 特徴 正面突破型 m7g6s、grdgs 罵倒・嘲笑で真正面から突撃 重砲型 Gka 強い侮蔑表現を直接投入 煽り芸型 pj_lim 草、幼児化、突然の敬語 指名決闘型 red_kawa5373、tamase IDを付けて個人を狙う 嫌味狙撃型 sirotar、CffnAddict 丁寧な言葉で刺す 観客席巻き込み型 colonoe スターを付けた人まで射程に入れる コメント欄焦土化型 zyzy、theNULLPO ブコメ欄そのものを攻撃 陣営ラベリング型 T-anal、mutinomuti、ywdc 集団ラベルでまとめて射程に入れる 予知攻撃型 musashinotan 未来の反論まで想定して先制 寸劇・戯画化型 hanajibuu 相手の論理をコント化 古典矢印型 somefiles ほか 「↓」一本で隣席を攻撃
はてなの乱闘レベル
今回の例を無理やり進化段階にすると、こうなる。
レベル1:記事について怒る
まだ健全。
レベル2:他のブコメについて怒る
記事より住民が気になり始める。
レベル3:ユーザーIDを直接呼ぶ
対人戦開始。
レベル4:人気コメをまとめて殴る
範囲攻撃を習得。
レベル5:スターを付けた人まで殴る
観客席へ延焼。
レベル6:「はてな民」「ハテウヨ」「はてサ」で陣営全体を焼く
戦略爆撃へ移行。
レベル7:まだ書かれていない反論まで予測して先に殴る
予知能力獲得。
最終的には、
記事を書いた人より、記事を読んだ人同士の方が熱心に戦っている
という状態へ到達する。
フィルターバブルではなく、同じ酒場
ここまで見ると、本編のネットワーク分析ともきれいにつながる。
今回のはてなでは、政治的に立場の違う人もかなり同じ記事を読んでいた。
同じ記事でコメントもしていた。完全なフィルターバブルなら、相手は見えない。
見えなければ腹も立たない。しかし、はてなでは違う。
相手が見えすぎる。玉城デニーの記事を双方が読む。
辺野古の記事も双方が読む。
事故の記事も双方が読む。
SNS選挙運動の記事も双方が読む。そしてコメント欄を開けば、反対側の人がいる。
さらに、そのコメントにはスターが20個付いている。良くない。
今回の政治空間を例えるなら、
同じ酒場で、二つの大きな集団が別々のテーブルに座っている
のが近い。自分たちのテーブルで誰かがうまいことを言う。
スターという拍手が飛ぶ。隣のテーブルから気に入らない発言が聞こえる。
誰かが立ち上がる。一言言いに行く。
戻ってくる。
スターが付く。そして次の記事でも、また同じメンバーがいる。
構造を単純化すると、
相手のコメントを見る
↓
腹が立つ
↓
殴る
↓
味方からスターが付く
↓
次の記事でも相手がいる
となる。非常によくできた循環である。
本編では、
「同じニュースを読み、同じ場所でしゃべる。でも誰にスターを付けるかでは分かれる」
と書いた。乱闘まで含めるなら、もう少し付け加えられる。
同じ場所にいる。
だから相手が見える。
見えるから腹が立つ。
腹が立つから殴りに行く。
殴ったあと、自分のテーブルへ戻るとスターが付いている。はてな村は分断されている。
ただし壁はない。
壁がないので、隣村まで徒歩で殴りに行ける。
第8章 その人たちは普段、何を見ているのか
ここまで見てきたのは、沖縄知事選という一つの話題の中での行動だった。
では、この人たちは普段から沖縄政治ばかり追っているのだろうか。今回参加した1,114人のうち、926人はすでにブックマーカー図鑑にプロフィールがある。
全体の83.1%。そこで、今回の行動と普段のブックマーク傾向を重ねてみる。
まず目につくのは、やはり政治への関心の高さだ。普段の上位5テーマに含まれるもの 人数 割合 メディア/報道 915人 98.8% ネット/SNS 883人 95.4% 政治/政党 565人 61.0% 生活/社会 472人 51.0% 外交/安全保障 357人 38.6% 文化/表現/オタク 348人 37.6% AI/IT/技術 336人 36.3% 経済/労働 286人 30.9% 政治・政党が上位にある人は6割。
外交・安全保障も4割近い。
やはり一般的な話題と比べれば、政治ニュースを日常的に追っているユーザーが多い。ただ、それ以上に共通しているのが**「ニュースとネットそのものを見る人たち」**である。
メディア・報道は98.8%。
ネット・SNSは95.4%。
ほぼ全員だ。沖縄政治だけを専門的に追っている人たちというより、普段から新聞、ニュースサイト、増田、Togetter、SNSなどを大量に巡回しているブックマーカーが、沖縄知事選にもやって来ている。
よく追う人ほど、普段から政治を見ている
ここで今回の参加頻度ごとに分けると、かなり分かりやすい差が出る。
今回の参加頻度 図鑑収録人数 普段から「政治/政党」が上位 「外交/安全保障」が上位 普段の活動歴中央値 1記事 408人 49.0% 25.0% 13.1年 2〜4記事 308人 64.3% 47.4% 14.9年 5〜9記事 120人 75.8% 43.3% 13.7年 10〜19記事 59人 81.4% 57.6% 13.6年 20記事以上 31人 90.3% 74.2% 15.4年 1記事だけ参加した人では、「政治/政党」が普段の上位テーマに入るのは49%。およそ半分である。
ところが20記事以上追った常連では90.3%。ほぼ全員になる。外交・安全保障も、1記事組では25.0%なのに、20記事以上では74.2%。
今回の選挙を長く追えば追うほど、普段から政治や安全保障を見ている人の割合が高くなる。
これはかなり素直な結果だ。沖縄知事選を何十記事も追うような人は、たまたまこの選挙だけに興味を持ったのではなく、もともと政治ニュースを日常的に巡回している。
一方、一つの大きなホッテントリだけにやって来た人はもっと雑多だ。
ITを読む人。
マンガを読む人。
生活ネタを見る人。
経済ニュースを追う人。
普段は政治を中心に見ていなくても、大きなニュースになれば沖縄知事選の記事にも入ってくる。
同じ常連でも、普段の姿はかなり違う
そして「政治ニュースの常連」と言っても、行動は同じではない。
たとえば greenmold は、今回46記事をブックマークしながらコメントはゼロだった。
普段のプロフィールでも、ニュースやネットを高速で巡回するタイプとして現れている。
上位テーマは「ネット/SNS」「メディア/報道」「外交/安全保障」「政治/政党」。
今回だけ黙っていたというより、普段から大量に読むこと自体が活動の中心である。laislanopira も似ている。
今回42記事に登場してコメントは1件。
普段も新聞、増田、マンガなどを大量に巡回している。一方で poko_pen はまったく違う。
今回36記事に参加し、30記事でコメント。
普段のコメント率も92.9%で、「メディア/報道」「ネット/SNS」「政治/政党」が主要テーマになっている。toria_ezu1 も今回26記事すべてにコメントし、普段のコメント率も99.5%。
sirotar も今回21記事すべてにコメント。普段もほぼすべてのブックマークにコメントを書くタイプだ。
逆側のスター圏にいた hanajibuu も35記事すべてにコメントしている。
普段から「沖縄当事者証言」「基地負担批評」といったテーマが強く、今回突然この話題に参入したユーザーではない。cinefuk も、普段から報道、事件、政治を継続して追っている。
つまりスター地図で二つの圏に分かれた人たちは、政治的な評価こそ違っていても、
「日常的にニュースを追い、政治や社会問題についてコメントする」
という行動様式ではよく似ている。同じ広場に何度も顔を出す理由でもある。
終盤になると、少し違う人たちが入ってくる
さらに、告示前から参加していた人と、8月27日の告示後になって初めて現れた人を比べてみる。
初参加 図鑑収録人数 政治/政党が上位 外交/安全保障が上位 活動歴中央値 告示前から参加 629人 62.6% 41.0% 14.6年 告示後に初参加 297人 57.6% 33.3% 12.4年 差は極端ではない。
告示後に来た人たちも、普通のはてな利用者と比べれば政治への関心は高いだろう。
ただ、方向ははっきりしている。終盤になって入ってきた人ほど、普段から政治や安全保障を中心に追っている割合は下がる。
活動歴の中央値も少し短い。第3章で見たように、終盤にはSNS上の選挙運動、AI動画、県外からの投稿、「認知戦」といった記事が大きく伸びた。
つまり告示後は、
沖縄県政をずっと見てきた人だけではなく、「ネットで何か大きな騒動が起きている」と知って入ってきた層も増えた
と考えると分かりやすい。
ここまでをまとめると、沖縄知事選のブックマーカーは三層に見えてくる。
まず、普段から政治や安全保障を追い、この選挙も何十記事と継続して見る常連。
その周囲に、政治ニュースには関心があり、ときどき沖縄知事選にも参加する層。
さらに大きなホッテントリが発生したときだけやって来る、多数の一見参加者。そして常連の内部では、誰にスターを付けるかによって二つの大きな評価圏が形成されている。
はてな世論の骨格を作る人と、話題が大きくなったときにそこへ加わる人は、少し違う。
第9章 沖縄知事選で見えた「はてな世論」の作られ方
今回見たのは132記事、3,997ブックマーク、1,114人。
最初は大勢の人が沖縄知事選について議論しているように見えた。
しかし、追いかけてみると構造はもう少し複雑だった。
半分近くの人は一度しか現れない。一方、わずか8%ほどの常連がブックマークの4割以上を作る。
選挙が動くたびに新しい人が加わり、告示後には全参加者の約3人に1人が初めてやって来た。
それでも、読む記事は意外と同じだった。コメントする場所も重なっていた。
違う立場の人たちが、別々のニュース世界に閉じこもっていたわけではない。
境界がはっきりしたのは、誰にスターを付けるかを見たときだった。
そこでは大きく二つの評価圏が現れ、一方はさらに三つへ枝分かれしていた。
相互スターまで絞れば、その内部に十数人単位の小さな核も見える。つまり、今回のはてなは、
同じニュースを読む人たちが一つの広場に集まり、その中で違う方向へ拍手している。
そんな場所だった。そして、その広場の骨格を作っているのは、普段からニュースや政治を追っている少数の常連たち。
大きな事件やホッテントリが起きると、その周囲へ大量の人が流れ込む。
騒ぎが過ぎれば、多くはまた別の話題へ移っていく。
でも常連は次の記事にもいる。その繰り返しが、画面の上では一つの大きな「世論」のように見える。
もちろん、これは沖縄県民の世論ではない。
日本全体の世論でもない。
あくまで、はてなブックマークという一つの場所で、沖縄知事選がどう読まれ、誰の言葉が誰に評価されたかを見たものだ。それでも、ホッテントリに並ぶ数百のブックマークの向こう側に、どんな人たちがいて、どう集まり、どう「村」を作っているのか。
その輪郭くらいは、かなり見えてきたと思う。第2章 上位8%がブックマークの4割を作る
前章では、1,114人のうち半数近くが1記事にしか登場しない一方、少数の常連が何十本もの関連記事を追っていることを見た。
では、その常連は全体の中でどのくらい存在感があったのだろうか。10記事以上に参加したユーザーは91人。全体のわずか**8.2%である。
ところが、この91人が付けたブックマークは1,685件。全3,997件の42.2%**を占めていた。参加頻度 人数 ユーザー比 BM比 コメント比 スター比 1記事 545人 48.9% 13.6% 14.3% 9.6% 2〜4記事 354人 31.8% 23.9% 29.4% 27.8% 5〜9記事 124人 11.1% 20.3% 22.0% 23.2% 10〜19記事 59人 5.3% 19.1% 19.1% 23.6% 20記事以上 32人 2.9% 23.1% 15.1% 15.8% ユーザー数とブックマーク数を見比べると、偏りがよく分かる。
20記事以上を追った32人は、人数では2.9%しかいない。それなのに、ブックマークの23.1%を作っている。
10〜19記事の59人まで加えると、**上位8.2%だけで42.2%**になる。
さらに5記事以上に広げると215人。全体の19.3%にすぎない215人が、
ブックマークの62.5%
コメントの56.3%
スターの62.6%
を占める。はてなの沖縄知事選関連記事は、1,114人が均等に作っていた空間ではない。
少数のリピーターが何度も現れ、その間に多数の一見参加者が出入りする。そんな構造になっている。
常連にも「読む人」と「しゃべる人」がいる
ただし、この91人をまとめて「政治論客」と呼ぶのも正しくない。
常連の行動はかなり違う。たとえば参加記事数上位の Hakutizutethou は56記事をブックマークしているが、コメントを書いたのは2記事だけ。
greenmold は46記事を追っているのに、コメントはゼロ。
deamu は45記事で3コメント、laislanopira は42記事で1コメントだった。一方で、まったく逆の常連もいる。
hanajibuu は35記事に参加して、35記事すべてでコメント。
mutinomuti も30記事すべて、toria_ezu1 も26記事すべてでコメントを書いた。
sirotar も21記事すべてにコメントしている。ユーザー 参加記事 コメント コメント率 Hakutizutethou 56 2 3.6% greenmold 46 0 0% deamu 45 3 6.7% laislanopira 42 1 2.4% poko_pen 36 30 83.3% hanajibuu 35 35 100% mutinomuti 30 30 100% toria_ezu1 26 26 100% sirotar 21 21 100% 同じ常連でも、
毎回ニュースを拾う人。
毎回ニュースに一言書く人。
さらに、そのコメントで大量のスターを集める人。は別々に存在する。
たとえば poko_pen は36記事中30記事でコメントし、今回だけで579スターを獲得している。
常連だから影響力があるわけでもなければ、発言数が多ければスターが多いわけでもない。
ただ、一つだけ言える。
ホッテントリを一つだけ見れば、その場に100人、200人がいる。
しかし記事をまたいで追いかけると、何度も同じ名前が現れる。
この少数のリピーターが、沖縄知事選をめぐるはてなの「舞台の常設メンバー」になっていた。そこへ、選挙の展開に応じて新しい人たちが次々と入ってくる。
では、いつ人が増えたのか。
第3章 選挙が動くと、誰がやって来たのか
2026年の沖縄県知事選は、1月から9月まで一本調子で盛り上がったわけではない。
候補者が決まり、事故が起き、争点が増え、選挙が近づくたびに、はてなに新しい参加者が流れ込んできた。大まかな流れを確認しておこう。
1月11日、保守系の候補者選考委員会が古謝玄太の擁立を決定。
3月16日には辺野古沖で抗議船2隻が転覆する事故が発生した。これを受け、玉城デニーは予定していた出馬表明を延期。3月23日に古謝が正式に出馬を表明し、4月25日に玉城も3選出馬を表明した。
事故をめぐる問題はその後も続く。
5月22日には、文部科学省が同志社国際高校の辺野古移設をめぐる学習について、教育基本法が定める政治的中立性に違反するとの判断を示した。これによって、事故は安全管理の問題だけでなく「平和教育」をめぐる政治問題へも広がり、知事選の主要争点の一つになった。
7月13日には下地幹郎が出馬を表明。同じ日に、県議会では辺野古沖事故の調査特別委員会設置が決まり、遺族による刑事告訴も受理された。7月31日には同志社側の第三者委員会が報告書を公表し、8月12日には海上保安本部がヘリ基地反対協議会関係者らを家宅捜索している。
そして8月25日に下地が出馬を取りやめ、翌26日に古謝支援を表明。8月27日に告示を迎え、9月13日の投開票へ向かった。告示時点では過去最多の6人が立候補している。
この流れに、ブックマーカーの動きを重ねてみる。
時期 BM 参加者 この時期に初登場 コメント率 〜3/15 候補形成期 99 93人 93人 29.3% 3/16〜4/24 事故〜玉城表明前 157 114人 106人 52.9% 4/25〜7/12 二大候補構図期 977 441人 335人 54.7% 7/13〜8/24 候補多極化期 597 350人 157人 61.1% 8/25〜26 選挙構図再編 175 145人 37人 52.6% 8/27〜9/13 正式選挙戦 1,992 783人 386人 57.1% ここでいう「初登場」は、この132記事の中でそのユーザーが初めて確認された時期である。
事故後、コメントする人が一気に増えた
3月15日までの段階では、ブックマークは99件。
参加者も93人にとどまり、コメント率は29.3%だった。
まだ「選挙を追っている一部の人が記事を保存している」という色が強い。ところが3月16日の事故以降、コメント率は52.9%まで上がる。
ブックマークするだけではなく、何かを書かずにはいられない話題になったことが数字にも表れている。その後、玉城が4月25日に出馬を正式表明すると、一段大きな波が来る。
4月25日から7月12日までの間に977ブックマーク、441人が参加した。
そのうち335人は、この期間に初めて現れたユーザーだった。特に4月25日と26日の2日間だけで322件のブックマークが付き、222人が参加。
そのうち146人が初参加だった。つまり玉城の出馬表明前後は、既存の常連が盛り上がっただけではない。
大量の新しい読者を、この話題へ連れてきた。夏になると「選挙」だけの話ではなくなる
7月13日以降は、下地幹郎の参入で候補者構図が変化する一方、辺野古沖事故についても県議会調査、刑事告訴、第三者委員会報告、家宅捜索と新しい展開が続いた。
この7月13日〜8月24日の期間は597ブックマーク。
参加者350人のうち157人が新規参加だった。
そしてコメント率は61.1%。
今回区切った期間の中では最も高い。この頃には、単に「誰が知事になるのか」だけではなく、
事故責任、反基地運動、学校教育、政治的中立性、県政の対応、報道の扱い――
複数の論点が同時進行するようになっていた。はてなのコメント欄でも、選挙そのものと周辺論争の境目がだんだん薄くなっていく。
最大の流入は、やはり告示後
8月25日に下地が撤退し、翌26日に古謝支援を表明。
27日に告示を迎える。
ここから一気に人数が増える。8月27日から9月13日までのブックマークは1,992件。
今回確認した3,997件のほぼ半分が、正式な選挙戦に入ってから付いたことになる。参加者は783人。
そのうち386人は、それまで今回の関連記事に一度も登場していなかった。つまり、
全1,114人の約3人に1人は、告示後になって初めてこの話題へ入ってきた。終盤にブックマークが集中した日を見ると、その中身も興味深い。
日付 BM 参加者 初参加 スター 8/30 234 223人 80人 1,020 9/6 233 204人 42人 1,285 9/3 205 165人 27人 457 9/12 177 154人 23人 537 4/26 175 146人 74人 737 8/31 156 152人 37人 1,297 9/2 154 132人 27人 334 9/11 152 122人 27人 449 8月30日以降に大きく伸びた記事には、候補者の政策そのものだけでなく、SNS上の選挙運動、県外からの投稿、偽情報、AI動画、「認知戦」といったテーマが目立つ。
つまり、終盤になって人が増えたのは、
「沖縄県政をずっと追っていた人がさらに熱心になった」だけではない。
ホッテントリになった「選挙をめぐるネット上の騒動」を入口に、これまで沖縄知事選の記事を読んでいなかった人たちが大量に入ってきた。
年初から追っていた少数の常連。
事故や玉城出馬をきっかけに加わった人たち。
そして正式選挙戦になってから一気にやってきた数百人。1,114人は、最初からそこにいた集団ではない。
選挙が動くたびに人が加わり、最後にはかなり大きな広場になったのである。
第6章 二つの大きな圏――そして片方は三つに分かれる
スターのつながりを機械的に分けると、最初は四つの大きな集団が現れる。
しかし、中を詳しく見ると「四つの独立した村」と考えるのは少し違う。スターの行き来を見る限り、実態は大きく二つの圏に分かれている。
一方は273人。
基地負担や県外からの選挙介入、SNS上の偽情報や「認知戦」への警戒を語るコメントが目立つ。
ここでは便宜上、**「沖縄負担・選挙介入警戒圏」**と呼ぶ。もう一方は447人。
玉城県政、辺野古沖事故への対応、反基地運動、平和教育、地元メディアなどへの批判的なコメントが多い。
こちらを**「玉城県政・反基地運動批判圏」**と呼ぶ。残る22人は小規模な集団なので、ここでは脇に置く。
大きな圏 人数 主に目立った話題 沖縄負担・選挙介入警戒圏 273人 基地負担、県外からの介入、SNS、偽情報、認知戦 玉城県政・反基地運動批判圏 447人 玉城県政、辺野古沖事故、反基地運動、平和教育、報道 その他 22人 小規模なまとまり もちろん、273人全員、447人全員が同じ意見という意味ではない。
この名前は、あくまでその集団でスターを集めたコメントに何が多かったかを表すためのものだ。しかし、スターの流れを見ると、この二圏の境界はかなりはっきりしている。
一方は内部で星がよく回る
「沖縄負担・選挙介入警戒圏」が今回の参加者から受けたスターは1,613個。
そのうち1,353個、83.9%が同じ圏のユーザーから付けられていた。中心にいるのは、
hanajibuu
dd369
cinefuk
hagakuress
mventuraなど。
高スターコメントでは、
「県外から沖縄の選挙へ大量の情報発信が行われていること」
「SNS上の選挙介入や偽情報」
「沖縄県民の利益と中央政府の利益は必ずしも一致しないこと」
「沖縄の基地負担を本土側の視点だけで語ることへの違和感」
といった話が繰り返し現れる。たとえば cinefuk は、「国益になる知事」という言い方に対して、県民の利益と中央政府の利益は相反する場合があるとコメント。
akutsu-koumi は、玉城陣営にも問題はあるとしつつ、SNS上で行われる玉城攻撃の手法そのものを強く問題視している。
dd369 も、通常の告発とSNS上の「認知戦」を区別して論じていた。
この圏では、
「玉城デニーを支持するか」だけではなく、「沖縄の選挙に外側から何が持ち込まれているのか」
への関心がかなり強い。
もう一方は、一つの大きな圏の中で三つに分かれる
それに対して「玉城県政・反基地運動批判圏」は少し複雑だ。
447人が完全に一つへ固まっているわけではなく、内部に三つのまとまりがある。
便宜的に、
反基地運動・ダブスタ批判系
事故責任・報道追及系
安全保障・平和教育批判系と呼ぶことにする。
内部のまとまり 人数 目立つ話題 反基地運動・ダブスタ批判系 155人 演説妨害、反基地運動、左派・活動家のダブルスタンダード 事故責任・報道追及系 151人 辺野古沖事故、県政の責任、地元報道、情報公開 安全保障・平和教育批判系 141人 基地、安全保障、平和教育、共産党・活動家政治 反基地運動・ダブスタ批判系
中心にいるのは、
poko_pen
Capricornus
n_vermillion
kingkero
arvanteなど。
ここでは特に、
「自分たちの演説妨害は表現の自由とするのに、相手側がやると問題視する」
といったダブルスタンダード批判が目立った。poko_pen の高スターコメントも、過去の安倍晋三演説への妨害を支持していた側が、今回になって演説妨害を問題視することへの批判だった。
n_vermillion や Capricornus では、辺野古沖事故への玉城県政の対応そのものへの厳しい批判も多い。
事故責任・報道追及系
こちらの中心は、
toria_ezu1
aruzi0306
ywdc
colonoeなど。
この集団では、辺野古沖事故そのものだけでなく、
「事故が沖縄でどのように報じられたのか」
への関心が強い。toria_ezu1 は、事故が沖縄で十分知られていないことを繰り返しコメント。
aruzi0306 は、産経新聞と沖縄側の新聞の扱いを比較しながら、事故報道の偏りを批判している。
ywdc も、教育活動ではなく政治活動ではないか、という観点から平和教育を論じていた。
この集団では、
玉城県政への批判とメディア批判がセットになりやすい。
安全保障・平和教育批判系
三つ目は、
sirotar
cu6gane
technocutzero
T-anal
flatfiveなど。
ここでは平和教育、基地、安全保障、反基地活動のあり方への批判が比較的前面に出る。
sirotar は「平和教育」の具体的な内容そのものを問題にし、technocutzero は事故情報の扱いと共産党の姿勢を批判している。
三つとも玉城県政や反基地運動に批判的なコメントが目立つという点では近い。
違うのは、どこから問題を見るかである。運動のダブルスタンダードを見る人たち。
事故と報道を見る人たち。
安全保障や教育を見る人たち。
でも、この三つは互いにかなり近い
ここが重要だ。
三つに分かれているとはいえ、スターの行き来を見ると、互いにかなり強くつながっている。
組み合わせ 双方向に行き来したスター 反基地運動・ダブスタ批判系 ↔ 事故責任・報道追及系 1,078 反基地運動・ダブスタ批判系 ↔ 安全保障・平和教育批判系 706 事故責任・報道追及系 ↔ 安全保障・平和教育批判系 656 これに対し、「沖縄負担・選挙介入警戒圏」とのスター往来は、
組み合わせ 双方向スター 警戒圏 ↔ 反基地運動・ダブスタ批判系 173 警戒圏 ↔ 事故責任・報道追及系 151 警戒圏 ↔ 安全保障・平和教育批判系 102 だった。
桁がかなり違う。
三つの批判系集団をまとめると447人。
この圏が受けた今回参加者からのスター5,149個のうち、4,921個、95.6%が同じ大圏から来ている。一方、「沖縄負担・選挙介入警戒圏」と「玉城県政・反基地運動批判圏」の間を行き来したスターは、両方向を合わせて426個だった。
つまり構造としては、
四つの独立した村ではない。むしろ、
「沖縄負担・選挙介入警戒圏」
対
「玉城県政・反基地運動批判圏」
という大きな二圏があり、
後者だけが、関心の置き所によって三つに枝分かれしている。という見方が一番分かりやすい。
同じ記事を読み、同じコメント欄で発言していた人々は、
誰にスターを付けるかという段階で、ようやくこの二つの圏へ分かれていた。
第7章 相互スターまで絞ると、小さな核が見える
前章では、「誰が誰にスターを付けたか」を見た。
しかしスターには一方向のものも多い。
有名なブックマーカーに多くの人がスターを付けても、その本人が相手にスターを返すとは限らない。そこで今度は、
AがBにスターを付け、BもAにスターを付けている。
そんな関係だけを残してみる。
すると、1,114人いた参加者のうち残ったのは118人。
相互スター関係は216組だった。一気に小さくなる。
人数・関係 今回の記事に参加した全ユーザー 1,114人 内部スター関係に登場するユーザー 742人 相互スター関係まであるユーザー 118人 相互スターのペア 216組 つまり今回の記事に参加した人のうち、互いにスターを付け合う関係まで確認できるのは約1割しかいない。
中心には、やはり見覚えのある名前が並ぶ
相互スター相手が多かったユーザーを見る。
ユーザー 相互スター相手 往復スター aruzi0306 27人 93 colonoe 25人 141 poko_pen 23人 136 toria_ezu1 23人 102 n_vermillion 18人 75 kingkero 18人 52 augsUK 17人 70 Capricornus 16人 76 flatfive 15人 58 colonoe と poko_pen の間では17スターが往復している。
一回きりの偶然のスターではなく、何度も互いのブコメに反応している組み合わせが出てくる。
もちろん、これを「友人」や「仲間」と呼ぶことはできない。
スターは完全な賛成票でもない。
それでも、互いのコメントを継続的に読む関係があることまでは言える。
相互スターになると、二つの圏の境界はさらに濃くなる
さらに面白いのは、前章で見た二つの大圏との関係である。
118人の内訳を見ると、
- 玉城県政・反基地運動批判圏 85人
- 沖縄負担・選挙介入警戒圏 32人
- その他 1人
だった。
そして216組の相互スターを分けるとこうなる。
相互スターの関係 ペア数 玉城県政・反基地運動批判圏の内部 185組 沖縄負担・選挙介入警戒圏の内部 25組 二つの大圏をまたぐ関係 4組 その他 2組 ここはかなり分かりやすい。
前章では二つの圏の間にも426個のスターが飛んでいた。
つまり、反対側のコメントにスターを付けること自体は珍しくない。しかし、
「お互いにスターを付ける」まで条件を厳しくすると、二圏をまたぐ関係はわずか4組になる。一方向の評価には境界を越えるものもある。
相互評価になると、その境界はぐっと固くなる。
大きな圏の中にも、十数人単位の小さな核がある
118人をさらに見ると、相互スター関係は12の小さなまとまりに分かれた。
最大でも20人。
小集団の人数 最大 20人 次 18人 次 18人 次 16人 次 15人 次 11人 次 10人 その他 2人規模が5組 つまりスター圏そのものも、一枚岩ではない。
たとえば「玉城県政・反基地運動批判圏」では、
Capricornus、arvante、kingkero などを中心とするまとまり。
n_vermillion、augsUK、flatfive などのまとまり。
poko_pen を中心にしたまとまり。
toria_ezu1 を中心にしたまとまり。
といった小さな核がある。
興味深いのは、これらが前章の「ダブスタ批判系」「事故責任・報道追及系」「安全保障・平和教育批判系」と完全には一致しないことだ。
スターを広く眺めると三つに分かれる。
しかし相互スターまで見ると、その境界をまたいだ小集団もできている。
つまり「何を論じるか」でできるまとまりと、「誰と互いに評価し合うか」でできるまとまりは、少し違う。
一方、「沖縄負担・選挙介入警戒圏」では、forspeak などを含む15人のまとまりと、cinefuk、hanajibuu、dd369 などを含む10人のまとまりが比較的大きい。
こちらも一枚岩ではない。
こうして見ると、はてな政治村の姿は少し複雑だ。
1,114人がいる。
その中に742人のスター関係がある。
さらにその奥へ進むと、118人の相互スター関係がある。
そして、その118人も十数人単位の小さなまとまりに分かれている。
遠くから見ると「はてな世論」という一つの塊に見える。
少し近づくと二つの大きな圏が見える。
さらに近づくと、その内部にいくつもの小さな核がある。「はてな村」は一つの村ではなく、同じ広場を共有する大小の村の集合体だった。
第4章 同じニュースを読み、同じ場所でしゃべる
ここまで見てきたように、沖縄知事選の記事には少数の常連がいて、その周囲に大量の一見参加者が流れ込んでいた。
では、その常連たちは最初から別々の場所に住んでいたのだろうか。
たとえば、玉城県政に批判的な人は批判的な記事だけを読み、擁護的な人は擁護的な記事だけを読む。
そんな形なら、はてなにはいくつかの独立した「島」ができるはずだ。ところが、実際にはそうならなかった。
2本以上の同じ記事に登場したユーザーを見ると、567人の間に26,575組ものつながりができた。大きなまとまりはいくつか見えるものの、境界はかなり曖昧だった。
何を共有したか ユーザー つながり 大きなまとまり 同じ記事を2本以上ブックマーク 567人 26,575組 263人、202人、98人など 同じ記事で2回以上コメント 380人 8,194組 101人、101人、74人など よく記事を追っている人同士では、重なり方もかなり大きい。
たとえば laislanopira と yasuhiro1212 は34記事で一緒になっている。
greenmold と laislanopira は31記事。
greenmold と poko_pen も29記事で同じ記事をブックマークしていた。
つまり、ニュースを追う段階ではかなり同じ場所にいる。
コメントする場所も意外と重なる
では、「読む」だけではなく「しゃべる」場所ならどうか。
ここでも、やはり完全には分かれなかった。ユーザーの組み合わせ 一緒にコメントした記事 hanajibuu × mutinomuti 21記事 mutinomuti × poko_pen 18記事 hanajibuu × poko_pen 17記事 mutinomuti × toria_ezu1 16記事 hanajibuu × toria_ezu1 15記事 hanajibuu × sirotar 14記事 ここに並んでいる人たちが、みんな同じ立場というわけではない。
むしろ後で見るスターのつながりでは、別々の集団に分かれるユーザーも含まれている。それでも同じ記事へ来て、同じコメント欄で発言している。
これは今回の結果でかなり重要なところだ。はてなの政治論争というと、
「それぞれが自分に都合のいいニュースだけを読んでいる」
というイメージを持ちやすい。しかし少なくとも今回の沖縄知事選では、その説明だけでは足りない。
玉城県政への評価が違っていても、辺野古事故の記事には一緒に来る。
反基地運動への評価が違っていても、同じ記事でコメントする。
SNS上の選挙介入を問題視する人も、その報道の仕方に疑問を持つ人も、結局は同じホッテントリへ集まる。同じニュースを読み、同じ広場でしゃべっている。
情報空間そのものは、意外なほど共有されていた。
では、はてなに「村」はないのか。
そうではない。
記事ではなく、誰のコメントにスターを付けたかを見ると、風景が一変する。
第5章 ところがスターを見ると急に分かれる
今回の132記事で確認できたスターは13,780個。
まず面白いのは、スターを付けた側だ。スターを付けた人 スター数 割合 今回の関連記事にも参加したユーザー 6,933 50.3% 今回の記事には参加していないユーザー 6,847 49.7% ほぼ半々である。
つまり、コメントを書いている人たちの周囲には、自分では沖縄知事選の記事をブックマークしないが、コメントにはスターを付ける大きな観客席が存在している。
一つのブコメに30スター、50スターと付いていても、それを押した人全員が同じ選挙記事を追っていたわけではない。
これは「人気コメント」を読むときには少し注意したいところだ。
スターを集める人もかなり偏っている
スターを多く集めたユーザーを見ると、さらに差がある。
ユーザー 参加記事 コメント 総スター 今回の参加者から poko_pen 36 30 579 301 toria_ezu1 26 26 388 153 aruzi0306 10 9 387 94 ywdc 13 13 356 89 Capricornus 15 15 309 154 n_vermillion 16 16 277 118 hunglysheep1 6 6 267 21 kingkero 5 5 252 92 sirotar 21 21 230 90 同じ「スターを大量に集めた人」でも、その中身は違う。
poko_pen は579スターのうち301、半分以上が今回の関連記事にも参加していた人から付いている。
一方、hunglysheep1 は267スターを集めているが、今回の参加者からのスターは21だけ。
残りの大部分は外側から来ている。
つまり、
この選挙を継続して追っている人たちの中で評価されるコメントと、
ホッテントリを外から見ている広い読者層に刺さるコメント
は、必ずしも同じではない。
「同じ記事を読む」と「同じ人に星を付ける」は別だった
そして、今回参加していたユーザー同士のスターだけを見る。
自己スターを除くと6,923個。この6,923個の「誰から誰へ」をつなぐと、742人が入るネットワークになった。
ここで初めて、かなりはっきりしたまとまりが現れる。見るもの ユーザー 関係数 見え方 同じ記事を読む 567人 26,575組 大きく混ざる 同じ記事でコメントする 380人 8,194組 まだかなり混ざる 誰にスターを付けるか 742人 5,452関係 境界がかなり明瞭になる 読む記事では、いくつかの大集団が互いに重なっていた。
コメントする場所でも同じだった。
ところがスターになると、大きな集団の間で「よく星が飛ぶところ」と「ほとんど飛ばないところ」が見えてくる。この違いはかなり直感的でもある。
記事を読むだけなら、「何を言っているのか見てみよう」でもいい。
コメントを書くのも、「自分はそうは思わない」で同じ場所に参加できる。
しかしスターは違う。少なくとも、そのコメントに対して何らかの肯定的な反応をわざわざ一つ置く行為である。
だから記事の共通性よりも、評価する相手の選択にその人の近さが出やすい。今回の沖縄知事選では、それがかなり露骨に現れた。
たとえば poko_pen は今回の参加者130人からスターを受けている。
toria_ezu1 は88人、kingkero は78人、Capricornus は73人からスターを受けた。
そしてスターを付ける側にも常連がいる。
aruzi0306 は112人、toria_ezu1 は105人にスターを付けている。
こうしたスターの流れを追っていくと、記事では混ざっていた人たちが次第に分かれていく。
そして大きな構造として見えてきたのは、四つの独立した村ではなかった。
もっと単純で、もう少し面白い形だった。
大きく見ると、スターの世界は二つの圏に分かれる。
一方は比較的まとまった一つの大集団。
もう一方は、大きな一つの圏でありながら、その内部がさらに三つの集団へ枝分かれしている。
つまり、
同じ記事を読む段階では一つの広場だったものが、スターを付ける段階になると二つの大きな評価圏へ分かれ、その片側だけがさらに三つに割れていた。
次章では、この二つの圏に実際に誰がいて、何を評価していたのかを見ていく。
ブックマーカー図鑑レポート:沖縄知事選には誰がいた?
序文 1,114人のブックマークから見る「はてな世論」の作られ方
2026年の沖縄県知事選。
現職の玉城デニーと、古謝玄太を軸に選挙戦が進むなか、はてなブックマークでも関連するニュースが何度もホッテントリに入った。辺野古移設、米軍基地、安全保障、県政評価、物価高。
そこへ3月の辺野古沖抗議船転覆事故が加わり、事故対応や平和教育、報道のあり方、SNS上の選挙介入や偽情報まで、話題はかなり広がった。
個々の記事を見るだけでも、コメント欄はにぎやかだ。
玉城県政を擁護する人がいる。批判する人がいる。基地問題を語る人がいる。選挙より報道やSNSの方を問題視する人もいる。では、少し視点を変えてみたい。
そこにいたブックマーカーは、そもそも誰だったのか。
毎回同じ人たちが議論していたのか。
記事ごとにまったく違う人が集まっていたのか。
よく見かける名前は、本当にずっと選挙を追っていたのか。
誰と誰が同じ記事を読み、誰のコメントにスターを付けていたのか。今回は、2026年1月から9月13日までに話題になった沖縄知事選関連132記事を集めた。
公開状態で確認できたブックマークは3,997件。
そこに登場したユーザーは1,114人だった。この記事では選挙そのものの勝ち負けを論じるのではなく、この1,114人を追いかける。
すると、ホッテントリを一つずつ眺めているだけでは見えにくい、「はてな世論」ができるまでの構造が見えてきた。
第1章 1,114人いた。でも、ずっといたのはごく一部だった
まず、今回の132記事にどれくらいの人がいたのか。
公開状態で確認できたブックマークは3,997件。
コメント付きは2,241件、付いたスターは13,780個だった。そしてユニークユーザーは1,114人。
数字だけ見ると、かなり大きな集団である。ところが、ユーザーごとに「何記事に参加したか」を数えてみると、様子が変わる。
参加した記事数 人数 全体に占める割合 BM数 全BMに占める割合 1記事だけ 545人 48.9% 545件 13.6% 2〜4記事 354人 31.8% 955件 23.9% 5〜9記事 124人 11.1% 812件 20.3% 10〜19記事 59人 5.3% 763件 19.1% 20記事以上 32人 2.9% 922件 23.1% いちばん多いのは、1記事にしか現れなかった人だった。
545人。全体のほぼ半分である。
さらに2〜4記事の人まで含めると899人。
1,114人のうち80.7%は、4記事以下にしか登場していない。つまり、ある記事がホッテントリになって100人、200人と集まっていても、その人たちの大半が沖縄知事選を何カ月も追っているわけではない。
話題になった記事を見つけて、そのときだけ参加する人がかなり多い。逆に、20記事以上を追っていたユーザーは32人しかいなかった。
全体の2.9%である。
それでも、この32人だけで922件、全ブックマークの23.1%を占めている。人数としてはごく少ないのに、記事を開くと何度も見かける。
いわば、この話題の**「いつもの人たち」**である。参加記事数の上位を見ると、こんな顔ぶれになる。
ユーザー 参加記事 コメント Hakutizutethou 56 2 greenmold 46 0 deamu 45 3 mirakux 42 11 laislanopira 42 1 zu2 37 7 poko_pen 36 30 hanajibuu 35 35 ここでもう一つ面白いことが分かる。
よくいる人と、よくしゃべる人は同じではない。
greenmold は46記事に参加しているが、今回のコメントはゼロ。
Hakutizutethou も56記事を追いながらコメントは2件、laislanopira は42記事で1件だけだった。
かなり熱心にニュースを追っている。しかし、ほとんど発言しない。
一方で hanajibuu は35記事に参加し、その35記事すべてでコメントを書いている。
poko_pen も36記事中30記事でコメントした。同じ「沖縄知事選をよく追っていた人」でも、
黙って追跡する人と、記事が出るたびに論評する人がいる。
ここは重要だ。はてなの政治的な話題を見ると、コメント欄で目立つ数十人が、そのまま「はてな全体」であるかのような印象を受けることがある。
しかし実際には、その外側に大量の一見参加者がいて、さらに「毎回いるのにほとんどしゃべらない人」もいる。今回の1,114人は、一枚岩ではない。
ざっくり言えば、
大量の一見客。
その奥にいる継続的な読者。
そして、その中から繰り返し発言する常連。という三重構造になっている。
では、その少数の常連は、実際にどれくらいこの話題の空気を作っていたのか。
次は、そこを見てみよう。分析対象のエントリー
"沖縄 知事選" で検索し2026/01/01以降 AND ブックマーク件数3件以上のもの
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.asahi.com/sp/articles/ASV8S3DBPV8SUTFK00TM.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/mainichi.jp/articles/20260912/k00/00m/010/120000c https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.jiji.com/jc/article?k=2026091200286&g=pol https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.kobe-np.co.jp/news/society/202609/0020810373.shtml https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.asahi.com/special/podcasts/item/?itemid=2cb414f3-650c-49ff-9752-b4c0018a8636 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/mainichi.jp/articles/20260911/k00/00m/010/277000c https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.nikkan-gendai.com/articles/view/news/392855 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1921653 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1921804 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1921557 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/ryukyushimpo.jp/national/entry-5507437.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.nikkei.com/article/DGKKZO98702530Q6A910C2PD0000/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/bifum.hatenadiary.jp/entry/20260911/1789054200 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.jcp.or.jp/akahata/aik26/2026-09-10/2026091002_03_0.php https://b.hatena.ne.jp/entry/s/ryukyushimpo.jp/national/entry-5505847.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/mainichi.jp/articles/20260908/k00/00m/010/116000c https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1919972 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1919950 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/anond.hatelabo.jp/20260908205247 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1919096 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/ryukyushimpo.jp/national/entry-5501991.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/news.yahoo.co.jp/pickup/6594486 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.sankei.com/article/20260907-Y74EEGH7BZAKBOU3CYA26RJZC4/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/anond.hatelabo.jp/20260907182147 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.asahi.com/articles/ASV9321DVV93UTIL01VM.html 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https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1915886 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1915931 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/jisin.jp/domestic/2598255/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.jcp.or.jp/akahata/aik26/2026-09-02/2026090201_02_0.php https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.jiji.com/jc/article?k=2026090100882&g=pol https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1915069 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/ryukyushimpo.jp/politics/entry-5492940.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/b.hatena.ne.jp/entry/4792381398985120706/comment/sirotar https://b.hatena.ne.jp/entry/s/b.hatena.ne.jp/entry/4792373996604669634/comment/sirotar https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1913665 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/raymiyatake09.hatenablog.com/entry/2026/08/31/115723 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.sankei.com/article/20260831-2252XLRZ4BOU5E4PDGOTMNJAB4/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.sankei.com/article/20260830-NOV3WCYVHBOXHFKLR2ZI457JOU/?outputType=theme_weekly-fuji https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.nikkan-gendai.com/articles/view/news/392324 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.tokyo-np.co.jp/article/512094 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.asahi.com/articles/ASV8T1SHLV8TUTIL018M.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.asahi.com/articles/ASV8S3DBPV8SUTFK00TM.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/note.com/mobileprince/n/nbcbf542358b6 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/catpower.hatenablog.com/entry/cat2026 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/bifum.hatenadiary.jp/entry/20260829/1787931000 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.asahi.com/articles/ASV8N05KJV8NTPOB002M.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/kojitaken.hatenablog.com/entry/2026/08/28/090441 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.sankei.com/article/20260826-4JG24BRS2FLFTARZVAESRDJLQU/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/ryukyushimpo.jp/politics/entry-5482329.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/ryukyushimpo.jp/national/entry-5482301.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1909760 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1909520 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/note.com/mobileprince/n/n38fb4bdc3d58 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1909367 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/mainichi.jp/articles/20260823/k00/00m/010/115000c https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.sankei.com/article/20260824-VNRVXO7IBBMJRCL6263GUS763A/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1907598 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1907219 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1905655 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.47news.jp/14812581.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/ryukyushimpo.jp/national/entry-5462018.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/mainichi.jp/articles/20260812/k00/00m/010/155000c https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.sankei.com/article/20260812-H7OUIAS2PVI6NAA4AFKXUDM6XE/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/itainews.com/archives/2065968.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/note.com/mobileprince/n/n14e4077f9c0a https://b.hatena.ne.jp/entry/s/mainichi.jp/articles/20260810/k00/00m/010/371000c https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1899826 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/x.com/toubennbenn/status/2085918387860111728 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.sankei.com/article/20260805-OFZAFNQGZFJBVAV3QCRIHJC7QI/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/x.com/hazuma/status/2083141695835922691 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/note.com/mobileprince/n/n0cfda029a334 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1891475 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1888746 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.sankei.com/article/20260725-SE7EEGR22ZIWJMX2CUGAQ5EI6I/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/ryukyushimpo.jp/politics/entry-5302551.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1878893 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/s-newscommons.com/article/11878 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/mainichi.jp/articles/20260703/k00/00m/040/030000c https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.youtube.com/watch?v=Gd6eMOm7GrI https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.sankei.com/article/20260630-QJ36VDYA5ZH27EJUOFJYUXMKLQ/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1861162 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1859048 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.sankei.com/article/20260614-CWQNM7WENBFAXGWLNZPAQDWUXM/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.47news.jp/14463654.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.47news.jp/14457582.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.jcp.or.jp/akahata/aik26/2026-06-10/2026061003_01_0.php https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.sankei.com/article/20260608-4DCEURQE7VGABDOWEC35T7RMX4/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.zakzak.co.jp/article/20260602-2GHT7NHHING33NR3N4OBYVHYME/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/x.com/KITspeakee/status/2058634247326630309 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/anond.hatelabo.jp/20260525145442 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/news.jp/i/1430865096604336988?c=39550187727945729 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.sankei.com/article/20260522-G2KMJRHA5NKR7OM2EZVE5SXICI/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/news.yahoo.co.jp/articles/8040063ed931adf3cf42d1b5ad5ec7059d88cb7d https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.sankei.com/article/20260519-4PCNJ4IQXZLF3J6EFC7LQXY3HI/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.sankei.com/article/20260517-C6FCN7PFMJKTNLAHRIJNPKGE5M/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/news.yahoo.co.jp/articles/7a04d656f8a8a393b1b453a9556c7d8c582e90cd https://b.hatena.ne.jp/entry/s/spyboy.hatenablog.com/entry/2026/05/15/%E3%80%8E%E8%BE%BA%E9%87%8E%E5%8F%A4%E4%BA%8B%E6%95%85%E3%81%A8%E3%83%9B%E3%83%AB%E3%83%A0%E3%82%BA%E3%83%BB%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%95%E3%83%AC%EF%BC%88%E9%AB%98%E5%B8%82%E4%B8%8D%E6%B3%81%EF%BC%89 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/news.jp/i/1421406574866743806?c=39550187727945729 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.sankei.com/article/20260425-ABJTNMDNMNJRHC5BCAK4IGPEQY/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.jiji.com/jc/article?k=2026042500351&g=pol https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.okinawatimes.co.jp/articles/-/1825128 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/ryukyushimpo.jp/newspaper/entry-5208354.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/agora-web.jp/archives/260423110955.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.yaeyama-nippo.co.jp/archives/29357 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/news.yahoo.co.jp/articles/4ce6151266c6089c126f828b311bd0485165aad4 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/news.yahoo.co.jp/articles/4af748f911d8bd741ec49366cf3d0fc2e710cd9f https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.sankei.com/article/20260408-PUNKT253PNM4FPBXAULCOH44IA/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/finalvent.cocolog-nifty.com/fareastblog/2026/04/post-59b3b7.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/wpb.shueisha.co.jp/news/society/20260406-130729/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/yusei-ed.jp/syokita/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/hamusoku.com/archives/10978700.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.zakzak.co.jp/article/20260320-57A6M5Q42ZH35HIGUIFKLVL4IQ/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.jcp.or.jp/akahata/aik25/2026-03-15/2026031501_03_0.php https://b.hatena.ne.jp/entry/s/note.com/thomasnano/n/n07acb0bb1683 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/raymiyatake09.hatenablog.com/entry/2026/02/15/154723 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/mainichi.jp/articles/20260202/k00/00m/010/261000c https://b.hatena.ne.jp/entry/s/tansajp.org/investigativejournal/13154/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.sankei.com/article/20260125-JXK5OBYXJRILJDSXXJYQRELRFA/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/ryukyushimpo.jp/national/entry-4964935.html https://b.hatena.ne.jp/entry/s/ryukyushimpo.jp/politics/entry-4964987.htmlデータ取集用のスクリプトも書いておく
// ユーザー名のみを収集 (function() { const ids = {}; $$('span.hatena-star-inner-count').map(x => x.click()); $$('.js-bookmarks-recent .entry-comment-contents').map(content => { const userName = content.getAttribute('data-user-name'); ids[userName] = 1; const stars = []; content.querySelectorAll('a.hatena-star-star').forEach(a => { ids[a.href.split('/')[3]] = 1; }) }); copy(Object.keys(ids).join("\n")); })(); /** * ブックマークページのデータ取得 * * { * "eid": "4790690830692894466", * "url": "https://b.hatena.ne.jp/entry/s/ameblo.jp/kaneshiro-honest-clinic/entry-12973732266.html", * "entryUrl": "https://ameblo.jp/kaneshiro-honest-clinic/entry-12973732266.html", * "entryTitle": "『当クリニックはエアコンを廃止しました』", * "entryCreatedAt": "2026-07-26T01:20:45Z", * "bookmarks": [ * { * "userName": "", * "comment": "", * "stars" : ["USER_NAME", ...], * "bookmarkedAt" : "2026-07-26T02:13:42Z" // 後で読み込まれたブックマークにはcontent attrがなくて取れない * }, * ..... * ] * } */ (function() { const data = {}; data["eid"] = $('html').getAttribute("data-entry-eid"); data["url"] = window.location.href; data["entryUrl"] = $('html').getAttribute("data-entry-url").trim(); data["entryTitle"] = $("h1.entry-info-title").textContent.trim(); data["entryCreatedAt"] = $('html').getAttribute("data-entry-created").trim(); data["bookmarks"] = []; $$('span.hatena-star-inner-count').map(x => x.click()); $$('div.entry-comment-contents-main').map(content => { const userName = content.querySelector('.entry-comment-username')?.textContent?.trim(); const comment = content.querySelector('.entry-comment-text')?.textContent?.trim(); const stars = []; content.querySelectorAll('a.hatena-star-star').forEach(a => { stars.push(a.href.split('/')[3]); }) const bookmarkedAt = content.querySelector('.js-bookmark-anchor-path')?.getAttribute("content")?.trim(); console.info(bookmarkedAt); data["bookmarks"].push({ userName, comment, stars, bookmarkedAt }); }); copy(JSON.stringify(data)); })();懸念点は?
一方で最大の問題はファイル数と容量です。Projectでは現在、Plus/Goは25ファイル、Pro等は40ファイルまでで、一度にアップロードできるのは10ファイルです。テキスト系は1ファイルあたり512MBかつ200万トークン上限があります。
プラン 月額料金 Project内ファイル上限 1ファイル上限 テキスト上限 図鑑Full版との相性 Free $0 5 512MB 約200万tokens △ Lite版向け Go $8前後 25 512MB 約200万tokens ◎ Plus $20 25 512MB 約200万tokens ◎ Pro $100 $100 40 512MB 約200万tokens ◎◎ Pro $200 $200 40 512MB 約200万tokens ◎◎ Business Standard $25/月 または $20/月相当(年払い) 40 512MB 約200万tokens ◎◎ Business Premium $125/月 または $100/月相当(年払い) 40 512MB 約200万tokens ◎◎ Edu 契約による 40 512MB 約200万tokens ◎◎ Enterprise 契約による 40 512MB 約200万tokens ◎◎ なので、まず analyzed_20260910.zip 全体の総サイズ・総トークン数・ユーザー数を測って、
配布版 目標 Lite 5ファイル以内 Standard 25ファイル以内 Full 40ファイル以内 にどう分割するか決めるのがよいです。
共有人数 に上限あるのか?
あります。しかも、公開用途を考えるならかなり重要な制約です。
現在の公式情報では、共有Projectの共同作業者上限は次の通りです。- Free: 5人
- Plus / Go: 10人
- Pro: 100人
- Business / Enterprise / Edu: 100人
なので、「リンクを公開して不特定多数に使ってもらう」という用途には、共有Projectは本番向けではないです。
じゃあ最終的にはChatGPTで使用してもらうようのファイル一式をzipにまとめて配布が現実的か
はい。不特定多数に配る最初の形としては、それがかなり現実的だと思います。
共有Projectは人数上限がありますが、ZIP配布ならその制約がありません。利用者はZIPを展開して、自分のChatGPTのProjectやチャットへ必要なファイルをアップロードして使う形です。ChatGPTは .json .md .txt などのデータ・テキストファイルを扱えます。
作るよ!
ChatGPTのプロジェクトを共有することで、ChatGPTのアカウントを持っていれば誰でも図鑑のデータを使用してのチャットを出来るようにする。
あなたのブックマーカー図鑑で出来ること
ブックマーカー図鑑に収録されたデータを使って、ChatGPTに自由に質問できます。
-
このブックマーカーってどんな人?
よくブックマークする話題、コメントの傾向、活動歴などから紹介します。 -
この人、普段からこんなこと言ってる?
今回のコメントと過去の傾向を比べて、「いつもの反応」なのか「珍しい反応」なのかを見ます。 -
この2人って似てる?
興味のある話題やコメント傾向、所属するコミュニティなどから比較します。 -
この人たち、普段から近いの?
同じコミュニティにいるのか、共通する話題が多いのかなど、人同士のつながりを調べます。 -
このはてブ、結局どんな意見が多かった?
ブコメを分類して、肯定・批判・中立・メタ視点など、全体の反応を整理します。 -
人気コメントって、本当に多数派?
コメント数とスター数を分けて集計し、「よく見える意見」と「実際に多い意見」の違いを調べます。 -
誰がこの流れを作った?
初期のブックマークやスターの動きを追って、どのコメントや「読み方」が広がったのかを見ます。 -
このブコメに星を付けてるのはどんな人たち?
コメントを書いた人だけでなく、それを支持・増幅したスター側も分析できます。 -
同じ記事なのに、グループごとに読み方が違う?
コミュニティごとに、どの部分へ注目し、どう評価したのかを比較します。 -
右と左、本当に会話してる?
対立しているように見える人たちが、実際には互いに反応しているのか、それぞれ仲間同士で盛り上がっているだけなのかを調べます。 -
この炎上、最初から荒れてた?
時系列で追って、どの段階から対立が強くなったのかを確認します。 -
この話題にいつものメンバーが集まってる?
過去の分析データと照合して、その話題で繰り返し登場するブックマーカーを探します。 -
1本目と続編で反応はどう変わった?
複数の記事を並べて、参加者、意見、スターの付き方がどう変化したか比較します。 -
ブコメをブクマする「2階」では何が起きてる?
元記事の議論から、「他のブックマーカーを論評する議論」へどう変化したのかを分析します。 -
気になるブックマーカーをまとめて比較して
数人から数十人を指定して、共通点や違い、特徴的な人物をまとめることもできます。 -
このデータから何か面白いものを探して
質問が決まっていなくても、特徴的な集団、珍しい行動、意外なつながりなどをChatGPTに探索させることもできます。
こんな聞き方でOKです
「この人について教えて」
「この2人を比較して」
「このはてブを分析して」
「人気コメントと全体の意見は一致してる?」
「この中で普段と違う反応をしている人は?」
「このメンバーの関係を分かりやすく説明して」どういうデータを持つ?
ChatGPTプロジェクトの情報源にデータを持たせる
優先度 データ 用途 必須 全ユーザーの analyzed人物プロフィール・過去傾向との照合 必須 ユーザー索引 Hatena ID → analyzed の検索 必須 コミュニティデータ 「この人たちは普段どの集団に近いか」 必須 データ仕様・用語集 各フィールドをChatGPTが正しく解釈する 必須 分析ルール 今まで確立した図鑑流の分析方法 推奨 スター・関係グラフ 人同士の近さ、橋渡し、クラスター分析 推奨 データセット概要 収録人数、期間、更新日、制約 推奨 模範分析例 今回のような分析を再現しやすくする 任意 ランキングデータ 「攻撃候補率上位」等を即座に引く 任意 過去レポート 比較・長期的なコミュニティ分析 1. 全
analyzedこれが中心です。
今の
USERNAME.jsonを数千ファイルそのまま置くのではなく、例えば、analyzed_01.jsonl analyzed_02.jsonl ... analyzed_10.jsonlのようにまとめます。
1行1ユーザー。
{"userName":"poko_pen","computed":{...},"generated":{...},"materials":{...}} {"userName":"Shiori115","computed":{...},"generated":{...},"materials":{...}}これは絶対に必要です。
図鑑の、
この人は普段どういう話題を扱うのか
今回だけなのか、いつもの傾向なのか
過去に攻撃的表現候補がどの程度あるのかといった分析の土台になります。
2.
users_index.jsonこれも作った方がいいです。
{ "poko_pen": { "displayName": "poko_pen", "shard": "analyzed_07.jsonl" }, "shiori115": { "displayName": "Shiori115", "shard": "analyzed_09.jsonl" } }特に、
Hatena IDの大文字小文字を正規化する
用途が重要です。
今の図鑑では、
[id:Shiori115](.../profiles/shiori115)のように、表示名とURL用IDを分けています。
その正規化ルールもここへ持たせます。
3.
communities.json今作っているコミュニティ情報です。
{ "community_key": "Fushihara|netcraft3|y-kawaz", "name": "技術・ネット観測...", "size": 334, "members": [...] }これがあると、
今回A意見を書いた人たちは、普段から近いコミュニティなのか?
B派だけ別のクラスターなのか?
この人だけ別コミュニティから来ているのか?といった今回の記事の核になった分析ができます。
analyzedと同じくらい重要です。
4.
data_dictionary.mdこれは地味ですが非常に重要です。
例えば、
# candidateRowRate materials.attackCandidates.candidateRowRate 攻撃的・嘲笑的・名指し・党派的表現の 候補行が観測された割合。 人物の人格・危険性を意味しない。 # topThemes 過去ブックマークから算出した 関心テーマの上位項目。 政治的所属を意味しない。のように書きます。
これがないと一般のChatGPTが、attack = この人は攻撃的人物
などと雑に解釈する危険があります。schemaだけでなく、人間向けの説明書が必要です。
profile.schema.jsonはもちろん残しますが、profile.schema.json data_dictionary.mdの2本立てを推奨します。
5.
analysis_methodology.mdここに今このプロジェクトで私たちが作ってきた分析ノウハウを全部入れます。
例えば、
## エントリ分析 1. 全コメントを確認する 2. コメント投稿者数とスター数を分離する 3. 人気コメントだけから全体傾向を判断しない 4. コメントを必要に応じて意見分類する 5. スター付与者を含めて分析する 6. analyzedとJOINする 7. communityとJOINする 8. 時系列を見る 9. 初期コメントによるフレーミングを確認する 10. 未観測者・無言ブクマの存在を明記するさらに、
「左派」「右派」などの政治的属性を analyzedから人物属性として断定しない。 「この記事ではA側のコメントを書いた」 「政治/政党テーマへの反応が多い」 など観測事実として表現する。といったルールも入れる。
これは単なるデータではなく、図鑑AIの頭脳部分になります。
6.
star_graphここは少し検討が必要です。
例えば、
star_edges_01.jsonl star_edges_02.jsonlとして、
{"from":"A","to":"B","count":54} {"from":"A","to":"C","count":21}のような過去のスター関係を保存しておく。
すると、
この二人は普段からスターを付け合っている?
このコメントにスターを付けた20人は普段から近い?
A派とB派は今回だけ分離した?まで分析できます。
今回の記事をさらに発展させるなら、かなり価値があります。
ただしデータ量が巨大なら、最初のV1では後回しでもいいです。
7.
dataset_info.mdこれも必要です。
Dataset version: 2026-09-10 Profiles: 5,xxx Bookmark observation period: ... Community version: ...さらに、
- 取得できていないユーザーがいる
- 非公開ブックマークは含まれない
- deleted userはどう扱うか
- analyzedはいつまでの履歴か
- candidateRowRateの母数
- スター情報の取得範囲
など。
今回も「40人しか時刻が取れていない」「Bの一部ユーザー名が取れていない」のような問題がありました。
ChatGPT自身が、
このデータではそこまで断定できません
と言えるようになります。
8. 模範分析を2~3本
これはかなりおすすめです。
例えば今回の3本をそのまま全部入れるのではなく、example_entry_analysis.md example_second_floor_analysis.md example_followup_analysis.mdくらい。
ChatGPTに、
このデータから、どういうレベルまで分析してよいか
を教えるFew-shotの役割をします。
今回作った、
コメントではA+Bは46%なのにスターでは68.5%
A→B、B→Aスターがほぼ存在しない
続編ではスター優勢が逆転といった分析を例として入れると、再現性は相当上がると思います。
逆に、最初は入れなくていいもの
元の全ブックマークCSVや全aggregateを丸ごと入れる必要はないと思います。
数千人 × 全履歴を入れると巨大になるうえ、検索ノイズが増えます。
基本的には、
raw bookmarks ↓ aggregate ↓ analyzed ↓ ChatGPTとして、ChatGPTには加工済みのanalyzedを渡す。
必要な根拠コメントは現在の
analyzedのevidenceQuoteなどで足ります。生データまで必要になった段階でAPI化を検討した方がいいです。
-
ところで元記事はブックマークしてるけど、君の記事はブックマークしてくれてないユーザーも多いね
元記事をブックマークしてた人たちがほとんど来ないのはなんでだと思う?一番大きいのは、記事のテーマが変わったからだと思います。
元記事A/B/Cに来た人たちが反応していた対象は主に、
- 左派と陰謀論
- ロシア・反戦
- 右派/左派への批判
- 著者への評価
でした。
ところが図鑑レポートでは、それらを材料にしつつ主題を
「はてブで意見はどう増幅されるのか」
へ移しています。
つまり、政治の記事からネットコミュニティ研究の記事に変換してしまった。実際、レポートに新しく来た人たちのコメントも「注目コメント」「初期スター」「ランキング」「フィルタ」「キュレーション」など、はてブそのものへの関心が非常に強いです。
元メンバーが来ない理由は、私は次の順で考えます。
-
そもそも興味の対象が違う。
「左派の陰謀論について一言言いたい」人が、「自分たちのスター行動をネットワーク分析した長文」まで読みたいとは限りません。政治論争への参加とメタ分析への関心は別です。 -
参加コストが全然違う。
元記事なら100文字で「それは左派も同じ」「いや右派の方がひどい」と書ける。一方、図鑑レポートは自分たちのコメントやスター関係まで分析しているので、反応するにはかなり読まないといけない。実際「3行で」「あとで読む」という反応も出ています。 -
党派的な“報酬”が弱い。
元記事はA側にもB側にも「ほら、相手がおかしい」という読み方ができる。しかし図鑑レポートの結論は、両側とも別々の観客席で拍手している
というものです。
これはどちらかの陣営に「勝った!」という快感をあまり与えません。論争目的で来る人には、反応するインセンティブが弱い。 -
自分自身が観察対象になっている。
これは断定できませんが、心理的にはあり得ます。普通の記事なら安全に第三者を論評できます。しかし図鑑記事では、「あなたが誰にスターを付けたか」
「あなたの普段のコミュニティはどこか」
まで対象になる。
観客だった人が突然、標本側になるので、コメントしにくくなる可能性があります。 -
単純に流通経路が違う。
元記事を見た237人全員がParksの図鑑レポートを目にしたわけではありません。したがって「見たけど来なかった」と「そもそも存在を知らない」は分離できません。これは今のデータでは最大の未観測変数です。
特に3が面白いと思います。
元記事には、
A「この記事は左派の問題をよく指摘している」
B「この記事こそ右派の扇動だ」という参加しやすい陣地があります。
ところが図鑑記事は、
「AとBはほとんど相互スターせず、それぞれ仲間にスターを付けています」
と陣地そのものを上空から撮影してしまった。
こうなると、AとしてもBとしても、
「で、俺は何を書けばいいんだ?」
になりやすい。
逆に、その構造自体に興味を持つ [id:ackey1973] や [id:natu3kan]、[id:Shin-Fedor]、[id:nomitori]、[id:sirobu] のような観察者タイプが新しく集まった。
なので今回起きたのは、単なる読者離脱ではなく、
題材は同じなのに、記事の抽象度を一段上げたことで読者層が入れ替わった
と見るのが一番しっくりきます。
図鑑にとってはむしろ良い兆候で、「政治クラスタを紹介するコンテンツ」から「ネット上の集団行動を観察するコンテンツ」へ広げると、別の読者市場が現れることが今回かなり見えています。
では一連の流れで、最も良いと思ったブックマーカーと、悪いと思ったブックマーカーをランキングにして
人物そのものの善悪ではなく、今回の一連のブックマークでのコメント品質として順位を付けます。基準は「記事を正確に読んでいるか」「根拠を確認しているか」「一般化を抑制しているか」「相手への攻撃より論点を扱っているか」です。1本目・2階・続編のコメントデータを通して評価しました。
良かったブックマーカー
1位 id:atsushieno
一番評価したいです。
続編で、著者が引用した選挙不正疑惑の記事を実際に確認し、
「参政党17.5%、日本保守党16.8%、れいわ10.7%」
という著者自身が使った資料から反証している。
「気に入らない」「右派もいる」ではなく、相手の根拠を読んで、その根拠が結論を支えるか検査するという一番まともな批判でした。
2位 id:cider_kondo
1本目で、
「最後の『馬蹄理論と陰謀論の雑食性』が肝」
と読んだ。
タイトルの「左派」だけに飛びつかず、記事末尾の本来の一般論まで読んでいる。今回のページで最も記事本文に忠実な読み方の一つでした。
3位 id:uehaj
続編の、
「右派より左派が陰謀論に陥りやすいという主張をするなら数字を出せ」
は非常に短いですが、論点は正確。
「左派にも存在する」と「左派の方が多い」を区別している。
今回の論争で最も重要な論理上の穴を一行で突いています。
4位 id:good2nd
「雑は雑なんだが、まあ実際左派にも陰謀論が広がることはある」
と、記事の雑さを認めながら、
「自陣に広がることに警戒するのも建設的」
とする。
今回のような党派対立では珍しく、記事批判と問題提起の有効性を同時に認めている。自陣営への批判を無効化する方向へ逃げていない点を高く評価します。
5位 id:deztecjp
「どこにでも陰謀論者はいる」
「批判はしたらいい。ただ『お互い様』の意識を持ちたい」というコメント。
派手さはありませんが、今回の三部作全体で起きていた敵側の失敗だけを証拠化する選択的観測からかなり距離を取っています。
次点は id:lcwin、id:t-oblate、id:mahal あたりです。
良くなかったブックマーカー
こちらも「人として悪い」ではなく、今回のコメントが分析・議論として良くなかった順です。
1位 id:korilog
「反戦が論理的思考力の欠如による陰謀論から来てる」
「反戦派の人たちは……思考力が低い」今回もっとも問題の大きい一般化だと思います。
記事は数人の事例から陰謀論の構造を考察しているのに、そこからいきなり**「反戦派は思考力が低い」まで集団特性へ飛ぶ**。
しかも、まさに記事が問題にしている「個別の点をつないで大きな物語を作る」をコメント自身が実演してしまっています。
2位 id:murilo
id:Shiori115 を名指しして、
「重度の陰謀論者兼ネカマ」
「それに星つけるネトウヨ達どうしようもない」とするコメント。
記事の論証への反論より、特定ブックマーカーとスター付与者全体への人格・属性攻撃に大きく寄っています。
記事批判側にも相応の根拠のある批判が多数あっただけに、これは質が低い部類です。
3位 id:T-anal
続編で、
「日本の左派がバラモン左翼とキリスト教系宗教保守のハイブリッドなのは紛れもない事実」
として、
「だから不人気で泡沫政党化とエコチェン極めてる」
まで一気につないでいる。
主張が大きいのに、このコメント単体では検証材料がない。
記事の陰謀論批判を、自分の既存の巨大な左派論へ接続しすぎているという意味で、今回観察した「読み方への回収」の典型です。
4位 id:err931
1本目で94人という大量の支持を受けましたが、
「ウヨちゃんがダボハゼのごとく釣れていて草」
と、主眼が記事内容ではなく著者と、それを支持した読者への嘲笑になっています。
著者の過去活動を検討すること自体には意味があります。しかし、それを材料に記事本文の妥当性まで処理すると「誰が言ったか」と「何を言ったか」が混線する。
スター数の大きさとコメントの論証品質が一致しない代表例だと思います。
5位 id:big_song_bird
「右左と言うかもはや下」
「はてサの北守尊師」ほぼ陣営内の罵倒語だけで成立しており、記事の陰謀論、サンプリング、左右横断性のどれにもほとんど踏み込んでいません。
論争参加というより敵対陣営への掛け声に近い。
総合すると
特に高く評価したのは、
1. id:atsushieno
2. id:cider_kondo
3. id:uehajです。
共通しているのは、「どちらの陣営が嫌いか」より先に、記事が実際に何を根拠として何を主張しているかを見ていること。
反対に低く評価したコメントは、左右どちら側にもあります。
共通するのは、
個別事例 → 敵対陣営全体の性質
へ急速にジャンプすることです。
今回の三部作で一番皮肉なのは、陰謀論的な「都合のいい点を結んで大きな物語を作る」認知を論じる記事の周囲で、記事肯定側も記事批判側も、まさに同じ誘惑に何度も引っかかっていたことだと思います。