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。
