يحتوي الإنترنت على كنز من البيانات التي يمكنها تعزيز جميع أنواع الأبحاث. لكن البحث عبر مواقع الويب يدويًا، ونسخ المعلومات ولصقها، يعد بطيئًا إلى حد مؤلم. أدخل إلى عملية تجريف الويب - وهو حل تلقائي يمكنه استخراج البيانات من الويب على نطاق واسع.
في هذا الدليل الشامل، سنستكشف كيف يستخدم الباحثون في مختلف المجالات تقنية استخراج البيانات من الويب لتسريع عملهم واكتساب رؤى قيمة. سواء كنت بحاجة إلى تحليل المحتوى عبر الإنترنت للدراسات الأكاديمية، أو مراقبة المنافسين، أو الكشف عن القصص كصحفي، فإن تجريف الويب يمكن أن يساعدك.
ما هو كشط الويب؟
تجريف الويب، والمعروف أيضًا باسم تجريف البيانات أو حصاد الويب، هو عملية جمع بيانات الويب المنظمة تلقائيًا بطريقة آلية باستخدام الروبوتات أو برامج الزحف. تقوم أداة الكشط باستخراج البيانات ذات الصلة التي تحددها وإخراجها بتنسيق مثل جدول بيانات أو ملف CSV لمزيد من التحليل.
يمكن لأدوات الاستخراج أن تجمع بسرعة كميات كبيرة من البيانات عبر الويب، بشكل أسرع بكثير من أي باحث بشري. على هذا النحو، يُحدث تجريف الويب ثورة في منهجيات البحث وتمكين الدراسات على مستويات جديدة.
كيفية إعداد مكشطة الويب
الخطوة الأولى هي تحديد موقع (مواقع) الويب التي تريد استخراجها والبيانات المحددة اللازمة لتحقيق أهدافك البحثية. على سبيل المثال، سعر المنتج، ومراجعات المستخدمين، وعناوين المقالات، وما إلى ذلك.
بعد ذلك، سوف تحتاج إلى أداة مكشطة الويب. تسمح لك المكتبات مفتوحة المصدر مثل Python's BeautifulSoup بتخصيص أدوات استخراج البيانات واستخراج البيانات كما يحلو لك. وبدلاً من ذلك، تتطلب أدوات الكشط الجاهزة من خدمات مثل ScraperAPI أو Apify أو Octoparse خبرة فنية أقل.
يتضمن تكوين المكشطة تحديد العناصر الموجودة في الصفحة المستهدفة لاستخراجها، مثل النص أو الصور أو الجداول. بالنسبة لمواقع الويب الديناميكية، قد تحتاج إلى دمج التمرير أو النقرات لتوسيع المحتوى. يمكن للكاشطات التي تم تكوينها بشكل صحيح اجتياز مواقع الويب بأكملها لجمع المواد البحثية.
أنواع الأبحاث التي يتم تمكينها عن طريق تجريف الويب
تطبيقات تجريف الويب عبر الصناعات والتخصصات لا حصر لها. فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استفادة الباحثين من هذه الأدوات:
بحث اكاديمي - يقوم مرشحو الدكتوراه بتجميع الأدبيات لأطروحتهم أو دراساتهم. يستخرج الباحثون في العلوم الإنسانية الاقتباسات، ويجمع علماء الاجتماع مجموعات البيانات، بينما يقوم علماء الكمبيوتر بالتنقيب في مستودعات الأكواد البرمجية مثل GitHub.
أبحاث الأسواق - تتفوق الشركات على المنافسين في تسعير المعلومات وعروض المنتجات/الخدمات والرسائل التسويقية والمزيد. يتم أيضًا تسهيل مراقبة العلامة التجارية عن طريق مسح مواقع التواصل الاجتماعي.
مراقبة الأخبار – يستخدم الصحفيون أدوات استخراج الأخبار لتتبع الأحداث الجارية عبر الويب، أو الكشف عن التناقضات في التقارير، أو تأكيد الحقائق.
الأبحاث الطبية – يساعد الكشط علماء الأوبئة في تتبع تفشي الأمراض. يتم تجميع الحالات الجديدة والوفيات وقدرة المستشفيات والإحصائيات الصحية الأخرى من المواقع الحكومية.
ذكاء الأعمال – يحدد إنشاء العملاء المحتملين باستخدام الكشط آفاق المبيعات عن طريق استخراج معلومات الاتصال لشركات وأدوار محددة من الدلائل أو مواقع الصناعة.
مقارنة سعر – يساعد استخراج قوائم المنتجات عبر مواقع التجارة الإلكترونية في العثور على أفضل الصفقات. تقدم وكالات التسويق الرقمي هذا كخدمة لتجار التجزئة.
والعديد المزيد من التطبيقات كثيرة – يتيح تجريف الويب إمكانيات لا حصر لها للبحث عبر الإنترنت وخارجها.
المزايا الرئيسية على جمع البيانات يدويا
بينما يمكنك نظريًا إجراء بحث عبر الإنترنت عن طريق نسخ المعلومات ولصقها يدويًا، فإن استخراج البيانات من الويب يوفر مزايا كبيرة من حيث السرعة والحجم والتكلفة:
سرعة - ما قد يستغرق أسابيع أو أشهر من الجهد البشري يمكن تحقيقه في ساعات أو أيام باستخدام مكشطة. تتم عملية الاستخراج الآلي على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع لجمع البيانات بشكل أسرع بكثير مما يمكن أن يفعله الإنسان.
حجم – يمكن لبرامج استخراج البيانات من الويب استخراج البيانات من آلاف المصادر بالتوازي. يقوم باحث واحد بتقييدك بموقع واحد في كل مرة من خلال التصفح اليدوي. يتيح التجريد مجموعات بيانات ضخمة تشمل الويب بالكامل.
التكلفة - إن توظيف جيش من الباحثين أمر مكلف للغاية، لكن الكاشطات توفر وسيلة منخفضة التكلفة لإجراء دراسات واسعة النطاق. التكلفة الهامشية لجمع البيانات الموسعة باستخدام الكاشطات لا تذكر.
لا يوجد خطأ بشري – تؤدي العمليات اليدوية إلى حدوث أخطاء مثل الأخطاء المطبعية أو إدخال البيانات بشكل غير صحيح. تعمل منهجية الكشط الآلي على التخلص من خطر الخطأ البشري في جمع البيانات.
منظم البيانات - تقوم أدوات كاشطات الويب بترتيب المعلومات المستخرجة بدقة في جداول البيانات أو قواعد البيانات، مما يوفر وقتًا كبيرًا في تنسيق البيانات وتنظيفها.
المخاطر والاعتبارات الأخلاقية
تعد عملية تجريف الويب أداة قوية، ولكن هناك بعض المخاطر والاعتبارات الأخلاقية التي يجب على الباحثين وضعها في الاعتبار:
يمكن أن يؤدي التجريد بقوة شديدة إلى إرباك الموقع وحظر عنوان IP الخاص بك. استخدم الاختناق للتخلص بمسؤولية.
لا تنتهك شروط الخدمة الخاصة بموقع الويب - وتجنب حذف البيانات المحظورة صراحةً.
ضع في اعتبارك قوانين حقوق الطبع والنشر ولوائح حماية البيانات في نطاق سلطتك القضائية.
تخزين البيانات المسروقة بشكل آمن، وخاصة أي معلومات تعريف شخصية.
استخدم الوكلاء لإخفاء أصول أدوات استخراج البيانات وتوزيع حركة المرور، مما يقلل إمكانية الاكتشاف.
قد تتطلب أدوات الكشط المخصصة الإشراف لمنع استخراج البيانات غير المقصودة. الاستفادة من الأنظمة الأساسية مع تدابير الامتثال المضمنة.
تعد الشفافية في كيفية جمع البيانات المسروقة واستخدامها أمرًا أساسيًا للحفاظ على الثقة.
إن الالتزام بممارسات الكشط الأخلاقية يضمن طول عمر بحثك ويسمح لك بالوقوف وراء منهجياتك.
مشاركة البيانات المحذوفة
قد تقيد بعض أحكام حقوق الطبع والنشر كيفية مشاركة البيانات التي تم الحصول عليها من خلال الاستخراج. على سبيل المثال، لا يمكنك إعادة نشر أجزاء كبيرة من المقالات حرفيًا دون إذن.
ومع ذلك، فإن جمع البيانات الواقعية فقط مثل الأسعار والتواريخ والأسماء وما إلى ذلك لا يشكل أي مشكلة في المشاركة، طالما أنك تستشهد بمنهجيتك ومصادرك بشكل صحيح. يمكن توزيع الأفكار المستمدة من البيانات المسروقة التي تم تحليلها بشكل صحيح مجانًا.
يعد نشر كود الكشط الفعلي الخاص بك على GitHub طريقة رائعة أخرى لمشاركة عملك مع تمكين الآخرين من إعادة إنتاج نتائجك. عادةً ما يسمح استخراج البيانات المفتوحة/العامة بالمشاركة غير المثقلة.
القشط بدون مهارات الترميز
لا ينبغي أن يكون الافتقار إلى الخبرة البرمجية عائقًا أمام تجريف الويب. توجد العديد من الأدوات سهلة الاستخدام والتي لا تتطلب منك ترميز أدوات الكشط يدويًا.
الكاشطات الجاهزة - تقدم خدمات مثل ScraperAPI وParseHub وApify أدوات كاشطات معدة مسبقًا للمواقع والمنصات الرئيسية التي تستخرج البيانات على الفور ببضع نقرات.
بناة واجهة المستخدم الرسومية - توفر أدوات الكشط مثل Octoparse واجهات سحب وإفلات بديهية لتكوين أدوات الكشط بشكل مرئي دون الحاجة إلى برمجة.
مكشطة كخدمة - تعمل واجهات برمجة التطبيقات السحابية مثل ScraperAPI وScrapeStorm على إلغاء تحميل استضافة الكاشطة إلى البنية التحتية الخاصة بها. ما عليك سوى إرسال الطلبات واستقبال البيانات المسروقة.
الاستعانة بمصادر خارجية كشط - استعين بموظف مستقل للتعامل مع برمجة المكشطة المخصصة الخاصة بك مقابل رسوم لمرة واحدة على مواقع مثل Upwork.
مع القليل من البحث، من الممكن العثور على أدوات استخراج مصممة خصيصًا للعديد من مهام البحث الشائعة، مما يسمح لك بالتركيز على تحليل البيانات المستخرجة.
يوفر تجريف الويب إمكانيات تحويلية لتعزيز البحث عبر الإنترنت في جميع المجالات من خلال أتمتة عملية جمع البيانات. تعمل أدوات الكشط على تمكين مقاييس التحليل التي لم تكن مجدية في السابق.
ومع ذلك، فإن المخاطر موجودة، لذا فإن تجريف الأمور بعقلية أخلاقية أمر ضروري. في حين أن مهارات البرمجة المخصصة يمكن أن تساعد، فإن الأدوات سهلة الاستخدام تجعل استخراج الويب في متناول الجميع. إذا كنت لا تزال تقوم بنسخ البيانات ولصقها يدويًا، فقد حان الوقت لفتح المستوى التالي من بحثك باستخدام أدوات الكشط!
