2025实测：用Facebook精准追踪好友睡眠习惯的开源神器全攻略

2025实测：用Facebook精准追踪好友睡眠习惯的开源神器全攻略

【免费下载链接】fb-sleep-stats Use Facebook to track your friends’ sleeping habits 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fb/fb-sleep-stats

你是否想过，社交媒体早已悄悄暴露了你的作息规律？

当你深夜刷Facebook时，是否注意到好友列表中那些"在线"状态的小点？这个看似不起眼的功能，却可能成为窥探他人睡眠习惯的窗口。fb-sleep-stats——这个开源项目用最直观的方式揭示了现代社交网络的隐私隐患：通过持续追踪Facebook用户的在线/离线状态，就能绘制出极其精确的睡眠模式图谱。

读完本文你将掌握：

• 3步完成隐私追踪系统的本地部署
• 从0到1配置Facebook数据采集环境
• 用Highcharts可视化睡眠数据的实战技巧
• 识别社交网络隐私泄露点的7个关键指标
• 5种规避同类追踪的防御方案

警告：本项目仅供教育目的。Facebook明确禁止此类自动化访问行为，滥用可能导致账号封禁。

项目架构：10分钟看懂数据流转全流程

系统模块关系图

核心工作原理

项目通过三个关键步骤实现睡眠追踪：

1. 数据采集：每10分钟（可配置）通过Facebook API获取好友在线状态，记录精确时间戳
2. 智能分析：通过时间戳间隔识别睡眠区间，使用异常值检测算法过滤干扰数据
3. 可视化展示：用Highcharts绘制睡眠周期图表，支持单用户详情与多用户对比

数据存储采用轻量级JSON文件（db.json），结构如下：

{
  "updates": [1712345678901, 1712346278901],
  "users": {
    "123456789": [1712345678901, 1712346278901],
    "987654321": [1712345678901, 1712346278901]
  }
}

环境部署：零基础30分钟上手指南

前置依赖检查清单

软件/工具	最低版本	安装命令	验证命令
Node.js	v14.0.0	sudo apt install nodejs	node -v
npm	v6.0.0	通常随Node.js捆绑	npm -v
Git	v2.20.0	sudo apt install git	git --version
Facebook账号	任意有效账号	-	-

详细安装步骤

1. 获取项目代码

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fb/fb-sleep-stats.git
cd fb-sleep-stats

2. 创建配置文件

# 复制示例配置
cp config/default.json config/development.json

# 使用nano编辑配置（也可使用vim）
nano config/development.json

配置文件关键参数说明：

{
  "fbCookie": {
    "c_user": "你的数字用户ID",  // 从http://findmyfbid.com获取
    "xs": "从浏览器Cookie中提取的xs值",  // 参考下方获取指南
    "appId": "你的Facebook应用ID"  // 在Facebook开发者平台创建
  },
  "pollingInterval": 600,  // 单位：秒（默认10分钟）
  "server": {
    "port": 3000  // Web服务器端口
  }
}

如何获取xs值：

1. 打开Chrome浏览器访问Facebook
2. F12打开开发者工具 → Application → Cookies → https://www.facebook.com
3. 找到名为"xs"的Cookie值并复制

3. 安装依赖并构建前端资源

# 安装Node依赖
npm install

# 构建React前端
npm run webpack

# 如果构建失败，尝试清理缓存后重试
rm -rf node_modules
npm install
npm run webpack

4. 启动服务（需两个终端窗口）

终端1：启动数据采集进程

npm run scrape
# 预期输出：
# Polling every 600 seconds
# 2025-09-08 15:30:00 - Active users:  8 / 42

终端2：启动Web服务器

npm start
# 预期输出：
# Running on http://localhost:3000

5. 访问可视化界面

打开浏览器访问 http://localhost:3000，首次加载需等待5-10分钟数据采集。

高级配置：打造专业级睡眠分析系统

pollingInterval优化策略

默认10分钟轮询可能错过短时间上线的用户，根据追踪精度需求调整：

应用场景	pollingInterval值	每日数据量	精度提升	资源消耗
普通家庭使用	600秒（10分钟）	~144条	基础精度	低
睡眠障碍研究	300秒（5分钟）	~288条	中等精度	中
睡眠周期分析	60秒（1分钟）	~1440条	高精度	高

修改配置后需重启scrape进程：

# 查找进程ID
ps aux | grep scrape.js
# 终止进程
kill -9 <进程ID>
# 重启
npm run scrape

数据可视化定制

前端图表配置位于src/browser/services/chart.js，可通过修改getConfig方法定制：

// 示例：更改图表颜色主题
chartService.getConfig = function(timestamps) {
    // ...原有代码...
    return {
        // ...其他配置...
        series: [{
            color: '#3b5998',  // Facebook蓝色
            // 改为自定义颜色
            color: '#ff6b6b',  // 珊瑚红
            name: '-',
            data: data,
        }]
    };
};

常见定制需求及实现：

• 添加睡眠质量评分：修改getSleepScore函数，调整权重参数
• 显示午睡时段：在getSleepIntervals增加短时段检测逻辑
• 多用户对比视图：修改Users.jsx组件，添加数据合并逻辑

隐私安全：技术与伦理的边界思考

社交网络隐私泄露点测试表

检测项	风险等级	检测方法	防御措施
在线状态暴露	⭐⭐⭐⭐⭐	观察好友列表在线状态变化	禁用"活跃状态"显示
最后上线时间	⭐⭐⭐⭐	API查询user_status权限	限制第三方应用授权
活动时间模式	⭐⭐⭐	分析动态发布时间戳	随机化发布时间
位置信息泄露	⭐⭐⭐⭐	检查照片EXIF数据	禁用位置服务
社交关系图谱	⭐⭐⭐⭐	分析好友互动频率	限制好友添加策略

法律与伦理警示

本项目揭示了社交网络时代的隐私悖论：我们自愿提供的数据碎片，经过整合分析后可能暴露最私密的个人习惯。根据Facebook服务条款第3节第4条，此类自动化数据采集明确违反用户协议，可能导致：

• 账号永久封禁
• 法律追责（欧盟GDPR下最高可处全球营收4%的罚款）
• 个人信息被反向滥用

安全建议：定期审查Facebook隐私设置（https://www.facebook.com/settings?tab=privacy），尤其是"谁可以看到我在线"选项，建议设置为"仅自己"。

故障排除：99%问题的解决方案

常见错误及修复方法

错误现象	可能原因	解决方案	难度
npm run webpack失败	node_modules损坏	rm -rf node_modules && npm install	⭐
无用户数据显示	ad-blocker拦截	禁用localhost的广告拦截	⭐
401认证错误	Cookie过期	重新获取c_user和xs值	⭐⭐
数据采集中断	Facebook检测到异常访问	增加pollingInterval至15分钟以上	⭐⭐
图表不显示	数据量不足	保持scrape运行至少24小时	⭐

高级调试技巧

如果遇到复杂问题，可启用详细日志：

1. 修改scrape.js，添加详细日志输出：

// 在getAndSaveActiveUsers函数中添加
console.log('Raw API response:', users);  // 打印原始API响应
console.log('Filtered users:', activeUsers);  // 打印过滤后用户

2. 检查数据库文件完整性：

# 安装JSON验证工具
npm install -g jsonlint

# 验证db.json格式
jsonlint src/server/services/db.json

3. 使用curl测试API端点：

curl http://localhost:3000/rest/users
# 预期返回用户列表JSON

总结与展望：从工具到隐私保护意识

fb-sleep-stats作为一个开源项目，其真正价值不在于追踪他人睡眠，而在于揭示了数字足迹的强大穿透力。通过本文的学习，你不仅掌握了一个技术工具的使用，更重要的是建立了对个人数据安全的深刻认知。

关键收获：

• 30行核心代码即可实现社交数据采集与分析
• 隐私保护需要技术手段+意识提升双管齐下
• 开源项目是学习现代Web技术栈的绝佳实践

后续改进方向：

• 集成机器学习模型预测睡眠质量
• 添加端到端加密保护采集数据
• 开发浏览器插件实现隐私风险实时监测

行动建议：立即检查你的社交网络隐私设置，关闭不必要的状态共享功能。技术本身无罪，关键在于使用者的责任与边界意识。

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下一期预告：用Python自动化分析Instagram行为模式

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