這樣的研究其實透過臉書的資訊也是可以達成的，就把人類的貼文當作活動足跡來偵測就好了啊。在前一篇當中，我把某一篇新竹市長某一篇特定文章的回應都擷取之後，就可以看出數千人在這個議題上面的活動時間。
基於這種處理技術，我也可以針對某一個人的貼文時間做分析，然後產生如上所述的熱圖，看出一個人的活動概況。
先來看一個範例吧，我就拿臉書創辦人 Mark Zuckerberg 最近50篇貼文來分析吧。大概可以看出每晚十一點到隔日六點多，就比較少臉書上的貼文。但是某幾天的凌晨會有貼文，而這幾天的下午又會有比較密集的貼文。如果我們增加貼文的數量，並且分析貼文的內容，那麼這裡頭的資訊量又可以多更多了。
想要試試看這種看起來很恐怖的蒐集資料方式嗎？其實方法跟前篇抓回應的類似。
就是開啟某個人的臉書頁面，然後一直往下滑，滑到貼文數量達到你設定的數字（例如50篇貼文）。然後再去把貼文裡的回應都點開來，特別把目標者的回應也抓出來。不過在 Mark Zuckerberg 的例子當中，我就沒做這件事情了。因為他的單篇文章回應數動不動就上萬，程式點很久都點不完，所以這一步我跳過了。
當全部的貼文都展開了之後，再把整個頁面的原始碼拿來分析，抓出目標的發文時間、內容等..。然後再針對時間資訊做分析處理，或進行繪圖。
教學的影片在此
程式碼在此
https://github.com/ChihHsiangChien/FBcrawl/blob/master/FBrobot-%E7%88%AC%E7%99%BC%E8%A8%80%E6%99%82%E9%96%93%E5%81%9A%E5%9C%96%E8%A1%A8.ipynb
