Internet contiene un tesoro di dati in grado di potenziare tutti i tipi di ricerca. Ma esplorare i siti web copiando e incollando manualmente le informazioni è terribilmente lento. Entra nel web scraping: una soluzione automatizzata in grado di estrarre dati dal web su larga scala.
In questa guida completa, esploreremo il modo in cui i ricercatori di vari campi utilizzano il web scraping per accelerare il loro lavoro e ottenere informazioni preziose. Se hai bisogno di analizzare contenuti online per studi accademici, monitorare i concorrenti o scoprire storie come giornalista, il web scraping può aiutarti.
Che cos'è il Web Scraping?
Il web scraping, noto anche come data scraping o web Harvesting, è il processo di raccolta automatica di dati web strutturati in modo automatizzato utilizzando bot o crawler. Lo scraper estrae i dati rilevanti specificati e li genera in un formato come un foglio di calcolo o un file CSV per ulteriori analisi.
Gli strumenti di scraping possono raccogliere rapidamente grandi volumi di dati da tutto il Web, molto più velocemente di qualsiasi ricercatore umano. Pertanto, il web scraping sta rivoluzionando le metodologie di ricerca e consentendo studi su nuove scale.
Come impostare un web scraper
Il primo passo è determinare i siti web che desideri analizzare e i dati specifici necessari per i tuoi obiettivi di ricerca. Ad esempio, il prezzo di un prodotto, le recensioni degli utenti, i titoli degli articoli, ecc.
Successivamente, avrai bisogno di uno strumento web scraper. Le librerie open source come BeautifulSoup di Python ti consentono di personalizzare gli scraper ed estrarre i dati come desideri. In alternativa, gli scraper già pronti di servizi come ScraperAPI, Apify o Octoparse richiedono meno competenze tecniche.
La configurazione dello scraper prevede la selezione degli elementi sulla pagina di destinazione da estrarre, come testo, immagini o tabelle. Per i siti Web dinamici, potrebbe essere necessario incorporare lo scorrimento o i clic per espandere il contenuto. Gli scraper configurati correttamente possono attraversare interi siti Web raccogliendo materiale di ricerca.
Tipi di ricerca consentiti dal Web Scraping
Le applicazioni del web scraping in tutti i settori e le discipline sono infinite. Ecco alcuni esempi di come i ricercatori stanno sfruttando questi strumenti:
Ricerca accademica – I dottorandi raccolgono la letteratura per le loro tesi o studi. I ricercatori di discipline umanistiche estraggono citazioni, gli scienziati sociali raccolgono set di dati, mentre gli informatici estraggono repository di codici come GitHub.
Ricerca di mercato – Le aziende sbaragliano la concorrenza per quanto riguarda la determinazione dei prezzi, le offerte di prodotti/servizi, i messaggi di marketing e altro ancora. Il monitoraggio del marchio è facilitato anche dallo scraping dei siti di social media.
Monitoraggio delle notizie – I giornalisti utilizzano gli scraper per tenere traccia delle storie in via di sviluppo sul web, scoprire incongruenze nei resoconti o confermare i fatti.
Ricerca medica – Lo scraping aiuta gli epidemiologi a monitorare le epidemie. Nuovi casi, decessi, capacità ospedaliera e altre statistiche sanitarie vengono aggregati dai siti governativi.
Business Intelligence – La lead generation tramite scraping identifica i potenziali clienti estraendo informazioni di contatto per aziende e ruoli specifici da directory o siti di settore.
Confronto prezzi – La raccolta di elenchi di prodotti sui siti di e-commerce aiuta a trovare le migliori offerte. Le agenzie di marketing digitale lo offrono come servizio ai rivenditori.
E molti più applicazioni abbondano: il web scraping offre infinite possibilità di ricerca sia online che offline.
Principali vantaggi rispetto alla raccolta manuale dei dati
Sebbene in teoria potresti condurre ricerche online copiando e incollando manualmente le informazioni, il web scraping offre vantaggi significativi in termini di velocità, scala e costi:
Velocità – Ciò che richiederebbe settimane o mesi di impegno umano può essere ottenuto in ore o giorni con un raschietto. Il processo di estrazione automatizzata viene eseguito 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX, raccogliendo dati molto più velocemente di quanto umanamente possibile.
Scala – I web scraper possono estrarre dati da migliaia di fonti in parallelo. Un singolo ricercatore ti limita a un sito alla volta con la navigazione manuale. Lo scraping consente enormi set di dati che abbracciano l'intero web.
Costo – Assumere un esercito di ricercatori è estremamente costoso, ma gli scraper forniscono un mezzo a basso costo per condurre studi su larga scala. Il costo marginale della raccolta dati estesa con i raschiatori è trascurabile.
Nessun errore umano – I processi manuali introducono errori come errori di battitura o immissione di dati errati. La metodologia di scraping automatizzata elimina questo rischio di errore umano nella raccolta dei dati.
Dati strutturati – I web scraper organizzano ordinatamente le informazioni estratte in fogli di calcolo o database, risparmiando molto tempo sulla formattazione e sulla pulizia dei dati.
Rischi e considerazioni etiche
Il web scraping è uno strumento potente, ma ci sono alcuni rischi e considerazioni etiche che i ricercatori dovrebbero tenere a mente:
Lo scraping troppo aggressivo può sopraffare un sito e far bannare il tuo IP. Usa la limitazione per raschiare in modo responsabile.
Non violare i Termini di servizio di un sito Web: evitare di eseguire lo scraping di dati esplicitamente vietati.
Sii consapevole delle leggi sul copyright e delle normative sulla protezione dei dati nella tua giurisdizione.
Archiviare in modo sicuro i dati raschiati, in particolare le informazioni di identificazione personale.
Utilizza i proxy per mascherare le origini degli scraper e distribuire il traffico, riducendo la rilevabilità.
Gli scraper personalizzati potrebbero richiedere una supervisione per impedire l'estrazione involontaria dei dati. Sfrutta le piattaforme con misure di conformità integrate.
La trasparenza nel modo in cui raccogli e utilizzi i dati raccolti è fondamentale per mantenere la fiducia.
L'adesione a pratiche di scraping etico garantisce la longevità della tua ricerca e ti consente di sostenere le tue metodologie.
Condivisione dei dati raschiati
Alcune disposizioni sul copyright potrebbero limitare la modalità di condivisione dei dati ottenuti tramite lo scraping. Ad esempio, non è possibile ripubblicare integralmente grandi porzioni di articoli senza autorizzazione.
Tuttavia, raccogliere solo dati reali come prezzi, date, nomi, ecc. non pone alcun problema per la condivisione, a condizione che tu citi correttamente la tua metodologia e le tue fonti. Le informazioni raccolte dai dati raschiati correttamente analizzati possono essere distribuite liberamente.
Pubblicare il tuo vero codice scraper su GitHub è un altro ottimo modo per condividere il tuo lavoro consentendo ad altri di riprodurre i tuoi risultati. Anche lo scraping di dati aperti/pubblici consente in genere una condivisione senza ostacoli.
Raschiare senza abilità di codifica
La mancanza di competenze di programmazione non deve necessariamente costituire un ostacolo al web scraping. Esistono molti strumenti intuitivi che non richiedono la codifica manuale degli scraper.
Raschietti già pronti – Servizi come ScraperAPI, ParseHub e Apify offrono scraper predefiniti per i principali siti e piattaforme che estraggono istantaneamente i dati con pochi clic.
Costruttori di GUI – Strumenti di scraping come Octoparse forniscono interfacce drag-and-drop intuitive per configurare visivamente gli scraper senza codifica.
Scraper-as-a-Service – Le API di cloud scraping come ScraperAPI e ScrapeStorm scaricano l'hosting dello scraper sulla propria infrastruttura. Basta inviare richieste e ricevere dati raschiati.
Esternalizzare la raschiatura – Assumi un libero professionista per gestire la codifica del tuo raschietto personalizzato pagando una tariffa una tantum su siti come Upwork.
Con un po' di ricerca è possibile trovare strumenti adatti a molte attività di ricerca comuni, consentendoti di concentrarti sull'analisi dei dati estratti.
Il web scraping offre possibilità di trasformazione per potenziare la ricerca online in tutti i domini automatizzando la fatica della raccolta dei dati. I raschiatori consentono scale di analisi precedentemente irrealizzabili.
Tuttavia i rischi esistono, quindi una raschiatura etica è essenziale. Sebbene le competenze di codifica personalizzata possano aiutare, gli strumenti intuitivi stanno rendendo il web scraping accessibile a tutti. Se stai ancora copiando e incollando i dati manualmente, è ora di sbloccare il livello successivo della tua ricerca con gli scraper!
