Internet contiene un tesoro de datos que pueden potenciar todo tipo de investigaciones. Pero rastrear sitios web copiando y pegando información manualmente es tremendamente lento. Ingrese al web scraping, una solución automatizada que puede extraer datos de la web a escala.
En esta guía completa, exploraremos cómo investigadores de diversos campos utilizan el web scraping para acelerar su trabajo y obtener información valiosa. Ya sea que necesite analizar contenido en línea para estudios académicos, monitorear a la competencia o descubrir historias como periodista, el web scraping puede ayudar.
¿Qué es el web scraping?
El web scraping, también conocido como scraping de datos o recolección web, es el proceso de recopilación automática de datos web estructurados de forma automatizada mediante bots o rastreadores. El raspador extrae los datos relevantes que usted especifica y los genera en un formato como una hoja de cálculo o un archivo CSV para su posterior análisis.
Las herramientas de scraping pueden recopilar rápidamente grandes volúmenes de datos de toda la web, mucho más rápido que cualquier investigador humano. Como tal, el web scraping está revolucionando las metodologías de investigación y permitiendo estudios a nuevas escalas.
Cómo configurar un raspador web
El primer paso es determinar los sitios web que desea extraer y los datos específicos necesarios para sus objetivos de investigación. Por ejemplo, el precio de un producto, reseñas de usuarios, titulares de artículos, etc.
A continuación, necesitará una herramienta de raspado web. Las bibliotecas de código abierto como BeautifulSoup de Python le permiten personalizar los raspadores y extraer datos como desee. Alternativamente, los scrapers ya preparados de servicios como ScraperAPI, Apify u Octoparse requieren menos experiencia técnica.
Configurar el raspador implica seleccionar elementos en la página de destino para extraer, como texto, imágenes o tablas. Para sitios web dinámicos, es posible que deba incorporar desplazamiento o clics para expandir el contenido. Los raspadores correctamente configurados pueden recorrer sitios web completos recopilando material de investigación.
Tipos de investigación habilitadas por Web Scraping
Las aplicaciones del web scraping en todas las industrias y disciplinas son infinitas. A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo los investigadores están aprovechando estas herramientas:
Investigación académica – Los candidatos a doctorado buscan literatura para sus tesis o estudios. Los investigadores de humanidades extraen citas, los científicos sociales recopilan conjuntos de datos, mientras que los informáticos extraen repositorios de códigos como GitHub.
Estudio de Mercado – Las empresas eliminan a los competidores en cuanto a información sobre precios, ofertas de productos/servicios, mensajes de marketing y más. El seguimiento de la marca también se facilita mediante el scraping de sitios de redes sociales.
Monitoreo de noticias – Los periodistas utilizan scrapers para rastrear historias en desarrollo en la web, descubrir inconsistencias en los informes o confirmar hechos.
Investigación médica – El scraping ayuda a los epidemiólogos a rastrear los brotes de enfermedades. Los nuevos casos, muertes, capacidad hospitalaria y otras estadísticas de salud se agregan desde sitios gubernamentales.
Inteligencia empresarial – La generación de leads mediante scraping identifica prospectos de ventas extrayendo información de contacto para empresas y roles específicos de directorios o sitios de la industria.
Comparación de precios – La búsqueda de listados de productos en sitios de comercio electrónico ayuda a encontrar las mejores ofertas. Las agencias de marketing digital ofrecen esto como un servicio a los minoristas.
Y muchos más aplicaciones abundan: el web scraping ofrece infinitas posibilidades de investigación tanto en línea como fuera de ella.
Ventajas clave sobre la recopilación manual de datos
Si bien, en teoría, se podría realizar una investigación en línea copiando y pegando información manualmente, el web scraping ofrece ventajas significativas en términos de velocidad, escala y costo:
Velocidad – Lo que requeriría semanas o meses de esfuerzo humano se puede lograr en horas o días con un raspador. El proceso de extracción automatizado se ejecuta las 24 horas del día, los 7 días de la semana, recopilando datos mucho más rápido de lo humanamente posible.
Escala – Los web scrapers pueden extraer datos de miles de fuentes en paralelo. Un solo investigador lo restringe a un sitio a la vez con navegación manual. El scraping permite conjuntos de datos masivos que abarcan toda la web.
Cost – Contratar un ejército de investigadores es extremadamente caro, pero los raspadores proporcionan un medio económico para realizar estudios a gran escala. El costo marginal de una recopilación ampliada de datos con raspadores es insignificante.
Sin error humano – Los procesos manuales introducen errores como errores tipográficos o entrada de datos incorrecta. La metodología de scraping automatizado elimina este riesgo de error humano en la recopilación de datos.
Datos estructurados – Los web scrapers organizan cuidadosamente la información extraída en hojas de cálculo o bases de datos, lo que ahorra mucho tiempo en el formateo y la limpieza de los datos.
Riesgos y consideraciones éticas
El web scraping es una herramienta poderosa, pero existen algunos riesgos y consideraciones éticas que los investigadores deben tener en cuenta:
El scraping demasiado agresivo puede abrumar un sitio y hacer que su IP sea prohibida. Utilice la aceleración para raspar de manera responsable.
No viole los Términos de servicio de un sitio web; evite extraer datos explícitamente prohibidos.
Tenga en cuenta las leyes de derechos de autor y las normas de protección de datos de su jurisdicción.
Almacene de forma segura los datos recopilados, especialmente cualquier información de identificación personal.
Utilice proxies para enmascarar los orígenes de los scrapers y distribuir el tráfico, reduciendo la detectabilidad.
Los raspadores personalizados pueden requerir supervisión para evitar la extracción de datos no deseada. Aproveche las plataformas con medidas de cumplimiento integradas.
La transparencia en la forma de recopilar y utilizar los datos extraídos es clave para mantener la confianza.
Adherirse a prácticas éticas de scraping garantiza la longevidad de su investigación y le permite respaldar sus metodologías.
Compartir datos extraídos
Ciertas disposiciones de derechos de autor pueden restringir la forma en que puede compartir los datos obtenidos mediante scraping. Por ejemplo, no puede volver a publicar grandes porciones de artículos palabra por palabra sin permiso.
Sin embargo, recopilar solo datos objetivos como precios, fechas, nombres, etc. no supone ningún problema para compartirlos, siempre y cuando cites adecuadamente tu metodología y tus fuentes. Los conocimientos obtenidos a partir de datos extraídos analizados adecuadamente se pueden distribuir gratuitamente.
Publicar su código scraper real en GitHub es otra excelente manera de compartir su trabajo y al mismo tiempo permitir que otros reproduzcan sus resultados. La búsqueda de datos abiertos/públicos también suele permitir compartirlos sin trabas.
Scraping sin habilidades de codificación
La falta de experiencia en programación no tiene por qué ser una barrera para el web scraping. Existen muchas herramientas fáciles de usar que no requieren que usted codifique manualmente los scrapers.
Raspadores confeccionados – Servicios como ScraperAPI, ParseHub y Apify ofrecen raspadores prediseñados para los principales sitios y plataformas que extraen datos instantáneamente con unos pocos clics.
Constructores de GUI – Las herramientas de scraping como Octoparse proporcionan interfaces intuitivas de arrastrar y soltar para configurar scrapers visualmente sin codificación.
Rascador como servicio – Las API de raspado en la nube como ScraperAPI y ScrapeStorm descargan el alojamiento del raspador en su infraestructura. Simplemente envíe solicitudes y reciba datos extraídos.
Subcontratar raspado – Contrate a un profesional independiente para que se encargue de codificar su raspador personalizado por una tarifa única en sitios como Upwork.
Con un poco de búsqueda, es posible encontrar raspadores adaptados a muchas tareas de investigación comunes, lo que le permitirá concentrarse en analizar los datos extraídos.
El web scraping ofrece posibilidades transformadoras para potenciar la investigación en línea en todos los dominios al automatizar la monotonía de la recopilación de datos. Los raspadores permiten escalas de análisis que antes eran inviables.
Sin embargo, existen riesgos, por lo que el scraping con mentalidad ética es esencial. Si bien las habilidades de codificación personalizadas pueden ayudar, las herramientas fáciles de usar hacen que el web scraping sea accesible para todos. Si todavía estás copiando y pegando datos manualmente, ¡es hora de desbloquear el siguiente nivel de tu investigación con scrapers!
