インターネットには、あらゆる種類の研究を強化できるデータの宝庫が含まれています。しかし、Web サイトをたどって情報を手動でコピーして貼り付けるのは、非常に時間がかかります。 Web スクレイピングは、Web から大規模にデータを抽出できる自動ソリューションです。
この包括的なガイドでは、さまざまな分野の研究者が Web スクレイピングを使用して研究を加速し、貴重な洞察を得る方法を探ります。学術研究のためにオンライン コンテンツを分析する必要がある場合でも、競合他社を監視する必要がある場合でも、ジャーナリストとして記事を明らかにする必要がある場合でも、Web スクレイピングは役に立ちます。
Webスクレイピングとは何ですか？
データ スクレイピングまたは Web ハーベスティングとも呼ばれる Web スクレイピングは、ボットまたはクローラーを使用して、構造化された Web データを自動的に収集するプロセスです。スクレイパーは、指定した関連データを抽出し、さらなる分析のためにスプレッドシートや CSV ファイルなどの形式で出力します。
スクレイピング ツールは、人間の研究者よりもはるかに速く、ウェブ全体から大量のデータを迅速に収集できます。そのため、Web スクレイピングは研究方法に革命をもたらし、新たな規模での研究を可能にします。
Webスクレイパーのセットアップ方法
最初のステップは、スクレイピングする Web サイトと、研究目標に必要な特定のデータを決定することです。たとえば、製品の価格、ユーザーのレビュー、記事の見出しなどです。
次に、Web スクレイパー ツールが必要になります。 Python の BeautifulSoup のようなオープンソース ライブラリを使用すると、スクレーパーをカスタマイズし、必要に応じてデータを抽出できます。あるいは、ScraperAPI、Apify、Octoparse などのサービスが提供する既製のスクレイパーを使用すると、それほど技術的な専門知識は必要ありません。
スクレーパーの設定には、テキスト、画像、表など、抽出するターゲット ページ上の要素を選択することが含まれます。動的な Web サイトの場合、コンテンツを展開するためにスクロールやクリックを組み込む必要がある場合があります。適切に設定されたスクレイパーは、Web サイト全体を横断して研究資料を収集できます。
Webスクレイピングで可能になる研究の種類
業界や分野を超えた Web スクレイピングの応用例は無限にあります。研究者がこれらのツールをどのように活用しているかの例をいくつか示します。
学術研究 – 博士課程の受験者は、論文や研究のために文献を収集します。人文科学の研究者は引用を抽出し、社会科学者はデータセットを収集し、コンピューター科学者は GitHub などのコード リポジトリをマイニングします。
市場調査 – 企業は、インテルの価格設定、製品/サービスの提供、マーケティングメッセージなどについて競合他社をかき集めます。ブランドの監視は、ソーシャル メディア サイトをスクレイピングすることによっても容易になります。
ニュースモニタリング – ジャーナリストはスクレーパーを使用して、ウェブ上で展開中の記事を追跡し、報道の矛盾を明らかにし、事実を確認します。
医学研究 – スクレイピングは疫学者が病気の発生を追跡するのに役立ちます。新規感染者数、死亡者数、病院の収容力、その他の健康統計は政府のサイトから集計されている。
ビジネス·インテリジェンス – スクレイピングを使用したリード生成では、ディレクトリや業界サイトから特定の企業や役割の連絡先情報を抽出することで、販売見込み客を特定します。
価格比較 – 電子商取引サイト全体の製品リストをスクレイピングすると、最良の取引を見つけるのに役立ちます。デジタル マーケティング代理店は、これをサービスとして小売業者に提供します。
そして多くの より多くのアプリケーション 豊富 – Web スクレイピングにより、オンラインとオフラインの両方で無限の研究の可能性が広がります。
手動データ収集と比較した主な利点
理論的には、情報を手動でコピーして貼り付けてオンライン調査を行うこともできますが、Web スクレイピングには速度、規模、コストの点で大きな利点があります。
速度 – 人間の努力では数週間または数か月かかる作業が、スクレイパーを使用すると数時間または数日で達成できます。自動抽出プロセスは 24 時間年中無休で実行され、人間が実行できるよりもはるかに高速にデータを収集します。
規模 – Web スクレイパーは、数千のソースから並行してデータを抽出できます。 1 人の研究者が手動で閲覧する場合、一度に 1 つのサイトに制限されます。スクレイピングにより、Web 全体を網羅する大規模なデータセットが可能になります。
費用 – 研究者の軍隊を雇うのは非常に費用がかかりますが、スクレーパーは大規模な研究を実施するための低コストの手段を提供します。スクレーパーによる拡張データ収集の限界コストは無視できます。
人的ミスはありません – 手動プロセスでは、タイプミスや誤ったデータ入力などの間違いが発生します。自動スクレイピング手法により、データ収集における人的ミスのリスクが排除されます。
構造化データ – Web スクレイパーは、抽出された情報をスプレッドシートまたはデータベースにきちんと整理し、データのフォーマットとクリーニングにかかる時間を大幅に節約します。
リスクと倫理的考慮事項
Web スクレイピングは強力なツールですが、研究者が留意すべきリスクと倫理的考慮事項がいくつかあります。
あまりにも積極的にスクレイピングを行うと、サイトに負荷がかかり、IP が禁止される可能性があります。スロットルを使用して責任を持ってスクレイピングを行ってください。
Web サイトの利用規約に違反しないでください。明示的に禁止されているデータをスクレイピングしないでください。
管轄区域の著作権法とデータ保護規制に注意してください。
スクレイピングされたデータ、特に個人を特定できる情報を安全に保管します。
プロキシを使用してスクレーパーの発信元をマスクし、トラフィックを分散し、検出可能性を減らします。
カスタム スクレイパーは、意図しないデータ抽出を防ぐために監視が必要な場合があります。コンプライアンス対策が組み込まれたプラットフォームを活用します。
スクレイピングされたデータを収集して利用する方法の透明性は、信頼を維持するための鍵です。
倫理的なスクレイピングの実践を遵守することで、研究の寿命を確保し、自分の方法論を支持することができます。
スクレイピングされたデータの共有
特定の著作権規定により、スクレイピングを通じて取得したデータの共有方法が制限される場合があります。たとえば、許可なく記事の大部分をそのまま再公開することはできません。
ただし、方法論と出典を適切に引用している限り、価格、日付、名前などの事実データのみをスクレイピングしても、共有することに問題はありません。適切に分析されたスクレイピングデータから収集された洞察は、自由に配布できます。
実際のスクレイパー コードを GitHub に公開することも、他の人が結果を再現できるようにしながら、自分の作業を共有するための優れた方法です。オープン/パブリック データのスクレイピングでは、通常、制約のない共有も可能になります。
コーディングスキルなしのスクレイピング
プログラミングの専門知識の欠如が Web スクレイピングの障害になるわけではありません。スクレイパーを手動でコーディングする必要のない、使いやすいツールが多数存在します。
既製スクレーパー – ScraperAPI、ParseHub、Apify などのサービスは、主要なサイトやプラットフォーム向けに、数回クリックするだけで即座にデータを抽出する事前構築されたスクレイパーを提供します。
GUIビルダー – Octoparse などのスクレイピング ツールは、コーディングなしで視覚的にスクレイパーを構成できる直感的なドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを提供します。
サービスとしてのスクレーパー – ScraperAPI や ScrapeStorm などのクラウド スクレイピング API は、スクレーパー ホスティングをインフラストラクチャにオフロードします。リクエストを送信し、スクレイピングされたデータを受け取るだけです。
スクレイピングのアウトソーシング – Upwork などのサイトで、1 回限りの料金でカスタム スクレイパーのコーディングを担当するフリーランサーを雇います。
少し検索すれば、多くの一般的な研究タスクに合わせたスクレーパーを見つけることができ、抽出されたデータの分析に集中できるようになります。
Web スクレイピングは、データ収集の単調な作業を自動化することで、あらゆるドメインにわたるオンライン調査を大幅に強化する革新的な可能性を提供します。スクレーパーにより、これまで実現不可能だったスケールの分析が可能になります。
それでもリスクは存在するため、倫理を考慮したスクレイピングは不可欠です。カスタム コーディングのスキルは役に立ちますが、ユーザーフレンドリーなツールにより、誰でも Web スクレイピングにアクセスできるようになります。まだデータを手動でコピー アンド ペーストしている場合は、スクレイパーを使用して研究の次のレベルを解除しましょう。
