Contact

Nieuws

Onderzoek doen op Social Media, wat zijn de mogelijkheden met Social Network Harvester?

Een open bronnen onderzoek binnen verschillende social mediakanalen; veel onderzoekers hebben er regelmatig mee te maken. Het aantal verschillende kanalen neemt nog steeds toe en middelen, budget en beleid bieden niet altijd de ruimte om hier snel op in te springen wanneer dat nodig is. Daarbij komt de uitdaging dat de data zeer dynamisch is in open bronnen. Snelle actie en flexibiliteit is daardoor noodzakelijk. Ook kennis van een social mediakanaal, evenals het creëren en up-to-date houden van de onderzoeksmiddelen, is essentieel voor de uitvoering van een onderzoek.

Social Network Harvester
De medewerkers van onze partner Freezingdata uit Duitsland zijn afkomstig uit de opsporing en weten daardoor als geen ander wat nodig is om een OSINT-onderzoek uit te voeren en hoe software hier optimaal bij kan ondersteunen. Deze kennis hebben ze enkele jaren geleden omgezet in de OSINT-tool Social Network Harvester (SNH).

Social Network Harvester is een geautomatiseerde onderzoeksoplossing voor opsporingsdiensten, zakelijke adviesbureaus, advocatenkantoren, particulieronderzoekbureaus of andere organisaties die sociale netwerkgegevens verzamelen en analyseren. SNH biedt uitgebreide analyse en visualisatie mogelijkheden van vriendschappen, volgers, berichten, afbeeldingen, video's, opmerkingen en likes in een gebruiksvriendelijke interface. Relevante onderzoeksresultaten kunnen eenvoudig worden samengevoegd in een overzichtelijke rapportage.

Doordat de SNH-software continu wordt doorontwikkeld, zijn er inmiddels een indrukwekkend aantal social media bronnen beschikbaar:

  • Facebook
  • Twitter
  • Instagram
  • VKontakte
  • Odnoklasniki
  • YouTube
  • Telegram
  • Usermodule – TikTok

Uniek hierin is dat niet alleen de meest populaire bronnen onderzocht kunnen worden, maar ook dat de minder bekende bronnen de nodige aandacht krijgen. Verder wordt de datavergaring uitgevoerd door een ingenieus profile rotating systeem, wat de kans op uitschakeling van onderzoekaccounts drastisch verlaagd.

Vervolgens wordt de verzamelde data via een overzichtelijk dashboard doorzoekbaar gemaakt, waarna de onderzoeker bepaalt welke data in aanmerking komt voor verdere analyse.

Nieuwe functies in SNH 1.25
Recent heeft Freezingdata een major release uitgebracht van Social Network Harvester. Hieronder een kort overzicht van de belangrijkste veranderingen:

  • Het is nu binnen SNH mogelijk individuele berichten te verzamelen in plaats van het hele social media profiel te scrapen.
  • De Twitter module is uitgebreid waardoor;
    • het verzamelen van gelikete inhoud mogelijk is.
    • de originele posts (voor retweets en quotes) opgeslagen kunnen worden.
  • Het dashboard is verder uitgebreid met chat berichten die worden gevisualiseerd in een tijdslijn (dag en week).
  • AES 256 encryptiemogelijkheden van een database (b.v. de profile manager) zijn toegevoegd.
  • Binnen de report builder is het nu mogelijk om;
    • individuele rapportages te maken.
    • comments en notities weer te geven.
    • een eigen indelingsstructuur toe te passen.
  • De code is nu open source beschikbaar. Hierdoor is het mogelijk om zelfontwikkelde modules in Python toe te voegen.

Kortom, Social Network Harvester heeft OSINT-onderzoekers veel te bieden: 

  • U bespaart zeer veel tijd bij onderzoek naar specifieke social media accounts;
  • Resultaten en onderlinge connecties binnen deze accounts worden meteen inzichtelijk;
  • De software wordt ontwikkeld en onderhouden binnen de EU;
  • U kunt de mogelijkheden en toekomstige innovaties op de voet volgen waarbij u in de gelegenheid bent eigen wensen aan te geven;
  • Training en support wordt binnen de Benelux verzorgd door DataExpert.

Wilt u meer informatie over Social Network Harvester of meteen een vrijblijvende demo inplannen voor de software? Neem dan contact met ons op.

Deze website gebruikt cookies

We vinden het van groot belang dat u op de hoogte bent van welke cookies onze website inzet en voor welke doeleinden. Wij gebruiken Functional Cookies om onze website goed te laten functioneren. Daarnaast analyseren we d.m.v. Analytics Cookies het gebruik van onze website. Ook vragen we uw toestemming voor het plaatsen van cookies van derden (social media, advertising en analytics partners) waarmee we informatie delen. Door op ‘Accepteren’ te klikken, geeft u toestemming voor het plaatsen van de hiervoor genoemde cookies. Klikt u op ‘Instellingen’, dan wordt u geleid naar een pagina waar u kunt instellen welke cookies wel en niet geplaatst mogen worden. Klik hier voor onze privacyverklaring.