定性研究资料管理工具
各维度得分依据公开资料与字段推算,加权后即综合评分,仅供参考。
ManuScrape 是由哥本哈根大学 MOD-Lab 与 Code Collective 等共同开发的开源研究工具，定位于大规模网络民族志和在线行为研究。它不是传统社媒爬虫，而是强调“Manual Scraping”：研究者通过桌面端对网页或App画面进行截图、滚动截图、匿名化、补充观察信息并编码，再提交到项目中协作整理。
其核心模块覆盖采集、匿名化、丰富化、协作和导出。采集方面支持普通截图和滚动截图，且不依赖Facebook、Instagram、Discord、Telegram、TikTok、WhatsApp等平台API，因此适用面较广。匿名化工具内置于应用中，可在本地遮盖敏感图像或个人可识别信息。项目可自定义编码字段和元数据，适合多名研究者按同一结构同步采集。项目所有者可通过邮件邀请协作者，协作者数量文本中说明无上限，但未披露角色权限、审批流等细粒度权限能力。
ManuScrape 采用 MIT 开源许可证，可在自有基础设施中自托管，代码和技术文档位于 GitHub。官方也提供托管在丹麦的 app.manuscrape.org 公共版本，目前免费，但未来可能针对存储或新功能增加付费墙，暂无明确套餐价格和支付信息。客户端支持 Windows、Mac、Linux；Mac 版本较新可能不稳定，Linux 用户需要自行编译。开发者和用户支持主要通过 GitHub Issues 与 Discord 社区进行，未看到正式商业SLA或API说明。
该产品的突出价值在于围绕GDPR和研究伦理设计：支持在数据上传服务器前本地去除个人可识别信息，也鼓励团队遵循AoIR等研究伦理指南。自托管与开源代码有助于机构进行风险评估和数据处理审计。不过，官网明确说明合规与伦理责任仍由研究者自行承担，工具本身并不自动保证合规。
优点是开源透明、免费门槛低、可自托管、适合多人系统化采集在线观察资料，并能导出到NVivo等定性分析软件。限制在于目前不提供应用内分析，不支持视频录制，视频匿名化仍待开发，且部分平台上的移动端研究需要借助手机投屏。它最适合大学、研究实验室、学生团队和社会科学项目，不太适合需要自动化爬取、商业客服分析或内置BI分析的企业场景。
文本未提供中国大陆访问情况，因此判断为未知。由于其支持自托管，中国团队若担心网络、数据出境或访问稳定性，可优先在本地服务器部署。后续分析可搭配 NVivo、ATLAS.ti、Dedoose 或 Excel 等工具；若需要国产化或完全本地化工作流，则应评估本地定性研究数据管理和截图归档方案。
本测评基于公开资料整理,不构成购买建议,请以 manuscrape.org 官网实际信息为准。
免费、GDPR 合规，适合研究项目管理。
评分明细(分布与用户短评)接入中。当前展示 TG4G 综合评分,数据源自公开测评与用户反馈。