社群資料哪裡找?BirdSong Analytics、Lupa Data、外包商三大工具實用性大評比!

在搜尋粉專的部份,還算直覺,系統會自動列出選單,時間區間可以自己彈性選擇,這點對於研究者來說是很不錯的項目,資料豐富度不錯,可以自行選擇購買項目,其中個人最喜歡的是資料中有所有編碼後的 reaction userID,可以進一步針對社群網路中的關連進行分析,而留言內容也不錯,若是搭配情緒分析,更可以精準分析岀受眾的喜惡。

Lupa Data Step 2,搜尋粉專(image source:Lupa Data)
Lupa Data Step 2,設定內容(image source:Lupa Data)
我一樣選了BMW這個粉專(上圖Step 2,搜尋粉專),時間設定為最近一個月(上圖Step 2,設定內容),內容全選,馬上能算出總量與金額,$9632台幣(474,263筆資料),雖然無法和BirdSong的 $429.98美金相比,但就資料的豐富度來看是比較划算些,如下圖(Step 3,估價)。
最後一個步驟,就是付款,可以輸入統編與發票種類,對於報帳核銷的服務上,非常友善,如下圖下(Step 4,付款)。

Lupa Data Step 3,估價(image source:Lupa Data)

Lupa Data Step 4,付款(image source:Lupa Data)
再來就是看看資料的內容
在貼文留言部分,可以取得的資料欄位有7項;在貼文內容部分,可以取得的資料欄位有10項;在心情互動方面,可以取得的資料欄位有4項。以研究者在進行資料分析的角度來說,這樣的服務C/P值算是頗高。

同樣以「東吳巨資」作為測試標的,中文的社群資料可以順利下載,不會有亂碼,資訊也都正確,唯一可惜的是,匯出檔案格式為CSV檔,使用excel讀取時需要特別處理,才能分隔欄位。
好用工具(三):外包商
最後,就是外包給專人處理
彈性大,但風險也大,曾經請研究助理協助抓取資料,的確可以完全客製化,但是會有幾個可能的問題:
1. 技術能力不同,開發所需時間不同,資料取得的時間成本較高,特別是需要跨平台的社群資料時,較不易掌握進度
2. 彼此的溝通也是一門藝術
3. 有時候會有被停權的問題
反過來說,如果遇到非常有經驗的外包,那麼這些就都不是問題了,只需要把時間花在溝通需求,唯一的缺點就是,人力費用一般相對起來還是會比平台稍微高一些。
綜合比較,如下表

這是一個工具導向的季節,我相信相關的社群數據服務工具/平台,一定還有很多等著我們去探索,不論是哪一個工具/平台,只要能符合需求與預算,能支援後續的分析流程,都值得我們去試試,下回我們再來和大家分享,取得社群資料後,能做出些什麼有趣的分析,對市場上的助益與影響又會是如何。