Academic Research involves gathering heaps of data from various sources, regardless of whether your research is quantitative or qualitative. Due to the comprehensive nature of these online data, academic researchers would have to depend on technology to extract them. One such automated technique that we would explore in this article is web scraping. However, web
A pesquisa acadêmica envolve a coleta de pilhas de dados de várias fontes, independentemente de sua pesquisa ser quantitativa ou qualitativa. Devido à natureza abrangente desses dados on-line, os pesquisadores acadêmicos teriam que depender da tecnologia para extraí-los.
Uma dessas técnicas automatizadas que exploraremos neste artigo é a web scraping. No entanto, a web scraping por si só não produziria resultados frutíferos. Você teria que depender da proxies e também de considerações éticas.
Mas, primeiro, vamos explorar a natureza desses dados.
Para a pesquisa acadêmica, os dados na Web consistem em dados quantitativos e qualitativos estruturados, não estruturados e semiestruturados. Eles estão dispersos na Web em blogs, tweets, e-mails, bancos de dados, páginas da Web, tabelas HTML, fotos, vídeos etc.
Ao extrair quantidades tão grandes de dados da Web, muitas vezes é necessário enfrentar vários desafios técnicos. Esses desafios se devem ao volume, à variedade, à veracidade e à velocidade dos dados. Vamos dar uma olhada em cada uma dessas variáveis:
Volume - No que diz respeito ao volume de dados, eles são medidos em Zettabytes (bilhões de gigabytes), pois estão na forma de grandes quantidades.
Variedade - Em segundo lugar, os repositórios ou os bancos de dados nos quais esses dados são armazenados vêm em vários formatos e dependem de vários padrões tecnológicos e regulatórios.
Velocidade -Em terceiro lugar, os dados presentes na Web são dinâmicos, pois são gerados em uma velocidade incrível.
Veracidade - A característica final dos dados disponíveis para pesquisa é a veracidade dos dados. Como os dados interagem anonimamente na Web devido à sua natureza gratuita e aberta, nenhum pesquisador poderia confirmar se os dados necessários estão disponíveis na Web, o que seria suficiente para afirmar sua qualidade.
Devido às variáveis acima, seria impraticável para os pesquisadores acadêmicos iniciarem a coleta de dados manualmente. Portanto, a prática mais emergente de coleta de dados para pesquisa é por meio da Webscraping. Exploraremos isso na próxima seção.
Portanto, a Web scraping é a extração automática de dados da Web de fontes como revistas acadêmicas, fóruns de pesquisa, artigos acadêmicos, bancos de dados e outras fontes necessárias para a pesquisa acadêmica para análise posterior.
O site scraping consiste nas seguintes fases:
Esse é o processo de investigação da estrutura subjacente de uma entidade onde os dados estão armazenados. Essa entidade pode ser um site ou um repositório, como um banco de dados. O objetivo dessa investigação é entender como os dados de que você precisa são armazenados. Isso requer a compreensão dos blocos de construção que compõem a arquitetura da Web: HTML, CSS, XML, etc., para linguagens de marcação e MySQL para bancos de dados da Web.
O rastreamento de sites consiste em criar scripts automatizados usando linguagens de programação de alto nível, como Python, para navegar nas páginas da Web e extrair os dados de que você precisa. Você tem a opção de criar scripts do zero ou comprar um script já desenvolvido.
O Python contém bibliotecas como Scrapy e Beautiful Soap Library para rastreamento e análise automáticos de dados. Saiba mais sobre rastreamento na Web e scraping neste artigo.
Depois que a ferramenta de rastreamento coleta os dados necessários de um site ou repositório, você precisa limpá-los, pré-processá-los e organizá-los para análise posterior. Portanto, uma abordagem programática pode ser necessária para economizar seu tempo. Mais uma vez, linguagens de programação como Python contêm bibliotecas de processamento de linguagem natural (NLP) que ajudam a organizar e limpar os dados.
A esta altura, você já deve ter percebido que é bastante desafiador automatizar todo o processo de scraping . Ele requer algum grau de supervisão humana.
Agora você já tem uma visão geral de todo o processo da Web scraping . Então, chegou a hora de analisar alguns dos aspectos éticos da Web scraping, pois você precisa estar ciente do que pode e do que não pode fazer ao scraping.
Só porque você tem as ferramentas de rastreamento automatizadas, isso significa que você pode scrape em qualquer lugar? Incluindo os dados de pesquisa que estão por trás de uma página de login ou de um fórum privado?
Embora existam áreas cinzentas na lei relacionadas à Web scraping, você deve observar que não é ético scrape dados que um usuário comum não deve acessar, o que discutiremos a seguir.
Afinal, a Web scraping pode causar danos não intencionais aos proprietários de um site, por exemplo. Esses danos e perigos são difíceis de prever e definir.
Aqui estão algumas das prováveis consequências prejudiciais da Web scraping:
Um projeto de pesquisa que se baseia na coleta de dados de um site pode, acidentalmente, colocar em risco a privacidade de indivíduos envolvidos em atividades do site. Por exemplo, ao comparar os dados coletados de um site com outros recursos on-line e off-line, um pesquisador expõe involuntariamente quem criou os dados.
Assim como os indivíduos têm o direito à privacidade, as organizações também têm o direito de manter certas partes de suas operações privadas e confidenciais.
Por outro lado, o site scraping automático poderia facilmente expor segredos comerciais ou informações confidenciais sobre a organização à qual o site pertence. Por exemplo, ao contar os anúncios de emprego em um site de recrutamento, um usuário inteligente poderia determinar aproximadamente a receita da empresa. Esse cenário levaria a uma reputação prejudicada da empresa e poderia até mesmo levar a perdas financeiras.
Se você acessar um site sem acessar o frontend ou a interface, não ficará exposto às campanhas de marketing que o site usa para gerar receita. Da mesma forma, um projeto scraping da Web pode resultar em um produto que seus clientes provavelmente não comprarão do proprietário real do produto. Isso resultaria novamente em perdas financeiras para a organização, diminuindo seus valores.
A mídia social é uma das principais fontes de extração de várias formas de dados para pesquisa. Isso se deve a diferentes informações, desde comportamento social até notícias políticas. Entretanto, de uma perspectiva ética, não é tão simples coletar todos os dados como pode parecer.
Um dos motivos é que a mídia social é composta por uma infinidade de dados pessoais. Vários regulamentos legais também protegem esses dados. Além disso, os padrões éticos da comunidade científica exigem que você proteja a privacidade do usuário. Isso significa que você deve evitar qualquer dano, a qualquer custo, resultante da conexão com pessoas reais mencionadas em sua pesquisa.
Na verdade, você não pode ver nenhum dos sujeitos associados à sua pesquisa no ambiente privado deles. Isso certamente se aplica ao acesso aos perfis do Facebook, ao mural ou às mensagens privadas aos quais você não tem acesso.
Obviamente, você não prejudicará um indivíduo pessoalmente devido ao vazamento de dados ao realizar uma pesquisa quantitativa. Portanto, ao realizar uma pesquisa qualitativa, tenha cuidado para não divulgar informações pessoais ao citar publicações de usuários como evidência.
A solução definitiva seria usar a técnica de pseudonimização, que permite pesquisar dados e rastrear as atividades do sujeito sem prejudicar sua privacidade.
Proxies pode desempenhar um papel importante quando se trata de scraping dados para pesquisas acadêmicas. Existem conjuntos gigantescos de dados de várias fontes para selecionar, e as restrições tornarão a pesquisa mais complexa. Proxies pode ajudá-lo a superar muitos desses obstáculos. Vamos descobrir como.
Contornar restrições geográficas por local - Algumas revistas e trabalhos acadêmicos restringem o acesso a usuários de determinados países. Usando o proxies, você pode contornar essa restrição, pois ele mascara seu endereço IP. Além disso, você pode selecionar o endereço residencial proxies de vários locais do mundo para que o proxies não revele sua localização.
Automatize o processo de coleta de dados - Como você descobriu na seção anterior, os raspadores da Web podem scrape uma grande quantidade de dados. No entanto, eles não conseguem contornar as restrições impostas pelos sites, como captchas. O Proxies pode ajudá-lo a superar essas restrições e ajudar os scrapers a scrape a maioria dos dados.
Ajuda a manter a segurança e o anonimato - Quando estiver fazendo projetos de pesquisa para organizações, você poderá ser vítima de hackers. Isso ocorre porque os hackers podem interceptar sua conexão e roubar dados confidenciais. No entanto, você estará anônimo quando estiver atrás de um servidor proxy , pois seu endereço IP estará oculto. Portanto, isso evitaria que o hacker roubasse seus dados.
Você pode usar o datacenter e o residencial proxies para mascarar seu endereço IP dentre os disponíveis proxies.
Com o Residential proxies, você poderá usar um pool de endereços IP de vários países, que já discutimos acima.
Além disso, quando você usa um pool de proxies, pode alterná-los para que apareçam no site de destino como fontes diferentes que o acessam. Portanto, é menos provável que você receba um bloqueio de IP.
Além disso, determinados sites de pesquisa exibem informações diferentes para usuários de diferentes países. Portanto, outra vantagem da rotação do site proxies é que você pode mudar sua localização e verificar se os dados também mudam com esses diferentes proxies. Isso garante que sua pesquisa seja abrangente e eficaz a partir de várias fontes de vários países.
Quando os jornalistas de dados scrape dados de periódicos, a maioria dos jornalistas se preocupa em se identificar. Alguns jornalistas acreditam que é essencial se identificar quando scraping dados de sites específicos. Isso é análogo a se apresentar a alguém antes de fazer uma entrevista.
Portanto, se você é um jornalista que prefere se identificar, deve escrever uma nota no cabeçalho HTTP contendo seu nome e que você é um jornalista. Você também pode deixar seu número de telefone, caso o webmaster queira entrar em contato com você.
Por outro lado, se você for um jornalista que não deseja se revelar ao coletar dados para matérias, poderá scrape os dados anonimamente com a ajuda de proxies. No entanto, você terá que seguir as melhores práticas éticas e as regras do site, conforme declaramos acima. Esse é um cenário semelhante à realização de uma entrevista secreta quando o entrevistado não sabe que você o está entrevistando.
Esperamos que você tenha entendido o processo de scraping de dados para pesquisa acadêmica. Ao acessar scrape os dados, há diretrizes éticas que devem ser seguidas sem causar nenhum dano não intencional aos proprietários do site.
Proxies pode ser sua salvação em tais circunstâncias, além de superar as restrições mencionadas neste artigo.
Esperamos que tenha gostado da leitura e que implemente os métodos mencionados neste artigo para scraping os dados de pesquisa para sua pesquisa.