Proxy per la ricerca accademica

La ricerca accademica comporta la raccolta di moltissimi dati da varie fonti, indipendentemente dal fatto che la ricerca sia quantitativa o qualitativa. A causa della natura completa di questi dati online, i ricercatori accademici devono affidarsi alla tecnologia per estrarli. Una di queste tecniche automatizzate che esploreremo in questo articolo è il web scraping. Tuttavia, il web

La ricerca accademica comporta la raccolta di moltissimi dati da varie fonti, indipendentemente dal fatto che la ricerca sia quantitativa o qualitativa. A causa della natura completa di questi dati online, i ricercatori accademici devono dipendere dalla tecnologia per estrarli.

Una di queste tecniche automatizzate che esploreremo in questo articolo è il web scraping. Tuttavia, il web scraping da solo non può portare a risultati fruttuosi. Dovreste dipendere anche dai proxy, con considerazioni di carattere etico.

Ma prima esploreremo la natura di questi dati. 

Caratteristiche principali dei dati online per la ricerca accademica

Per la ricerca accademica, i dati sul web sono costituiti da dati quantitativi e qualitativi strutturati, non strutturati e semistrutturati. Sono dispersi nel web in blog, tweet, e-mail, database, pagine web, tabelle HTML, foto, video, ecc.

Quando si estraggono grandi quantità di dati dal Web, spesso è necessario affrontare diverse sfide tecniche. Queste sfide sono dovute al volume, alla varietà, alla veridicità e alla velocità dei dati. Analizziamo ciascuna di queste variabili:

Volume: per quanto riguarda il volume dei dati, essi sono misurati in Zettabyte (miliardi di gigabyte) in quanto si presentano sotto forma di grandi quantità.

Varietà - In secondo luogo, gli archivi o i database in cui sono conservati questi dati sono disponibili in vari formati e si basano su diversi standard tecnologici e normativi. 

Velocità - Interzo luogo, i dati presenti sul web sono dinamici in quanto vengono generati con una velocità incredibile.

Veracità: l'ultima caratteristica dei dati disponibili per la ricerca è la veridicità dei dati. Dal momento che i dati interagiscono in modo anonimo sul web grazie alla loro natura libera e aperta, nessun ricercatore sarebbe in grado di confermare se i dati richiesti sono disponibili sul web, e la loro qualità sarebbe sufficiente.

A causa di queste variabili, per i ricercatori accademici sarebbe poco pratico avviare la raccolta dei dati manualmente. Pertanto, la pratica più emergente di raccolta dei dati per la ricerca è il web-scraping. La tratteremo nella prossima sezione.

In che modo il Web Scraping può aiutarvi nella vostra ricerca accademica?

Il web scraping è l'estrazione automatica di dati web da fonti quali riviste accademiche, forum di ricerca, documenti accademici, database e altre fonti necessarie per la ricerca accademica per ulteriori analisi.

Il web scraping consiste nelle seguenti fasi:

Analisi del sito web

Si tratta di un processo di indagine della struttura sottostante di un'entità in cui sono memorizzati i dati. Questa entità può essere un sito web o un archivio come un database. L'obiettivo di questa indagine è capire come vengono memorizzati i dati di cui si ha bisogno. Ciò richiede la comprensione degli elementi costitutivi dell'architettura web: HTML, CSS, XML, ecc. per i linguaggi di mark-up e MySQL per i database web.

Strisciamento del web

Il crawling di siti web consiste nella creazione di script automatizzati che utilizzano linguaggi di programmazione di alto livello come Python per esplorare le pagine web ed estrarre i dati necessari. È possibile creare script da zero o acquistare uno script già sviluppato.

Python contiene librerie come Scrapy e Beautiful Soap Library per il crawling e il parsing automatico dei dati. Per saperne di più su web crawling e scraping, consultare questo articolo.

Organizzazione dei dati

Dopo che lo strumento di crawling ha raccolto i dati richiesti da un sito web o da un repository, è necessario pulirli, pre-elaborarli e organizzarli per un'ulteriore analisi. Per questo motivo potrebbe essere necessario un approccio programmatico per risparmiare tempo. Anche in questo caso, i linguaggi di programmazione come Python contengono librerie di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che aiutano a organizzare e pulire i dati. 

A questo punto dovreste aver capito che è piuttosto difficile automatizzare l'intero processo di scraping. Richiede un certo grado di supervisione umana. 

Ora avete ottenuto una panoramica dell'intero processo di scraping del Web. È quindi giunto il momento di esaminare alcuni aspetti etici del web scraping, poiché è necessario essere consapevoli di ciò che si può o non si può fare durante lo scraping.  

Aspetti etici del web scraping per la ricerca accademica

Solo perché si dispone di strumenti di crawling automatizzati, significa che si può effettuare lo scraping ovunque? Compresi i dati di ricerca che si trovano dietro una pagina di login o un forum privato?

Sebbene esistano aree grigie nella legge relativa al web scraping, è necessario notare che non è etico eseguire lo scraping di dati a cui un utente normale non può accedere, come vedremo di seguito.

Dopo tutto, il web scraping può creare danni involontari ai proprietari di un sito web, ad esempio. Questi danni e pericoli sono difficili da prevedere e definire.

Ecco alcune delle probabili conseguenze dannose del web scraping:

Privacy individuale

Un progetto di ricerca che si basa sulla raccolta di dati da un sito web può accidentalmente mettere in pericolo la privacy delle persone impegnate nelle attività del sito. Ad esempio, confrontando i dati raccolti da un sito web con altre risorse online e offline, un ricercatore può involontariamente rivelare chi ha creato i dati.

Privacy organizzativa e segreti commerciali

Proprio come gli individui hanno il diritto alla privacy, anche le organizzazioni hanno il diritto di mantenere private e riservate alcune parti delle loro operazioni. 

D'altra parte, lo scraping automatico potrebbe facilmente rivelare segreti commerciali o informazioni riservate sull'organizzazione a cui appartiene il sito web. Ad esempio, contando gli annunci di lavoro su un sito web di reclutamento, un utente intelligente potrebbe determinare approssimativamente le entrate dell'azienda. Uno scenario del genere potrebbe causare un danno alla reputazione dell'azienda e persino perdite finanziarie.

Declino del valore organizzativo

Se si accede a un sito web senza accedere al suo frontend o all'interfaccia, non si viene esposti alle campagne di marketing che un sito web utilizza per generare entrate. Allo stesso modo, un progetto di web scraping potrebbe dare origine a un prodotto che i clienti difficilmente acquisteranno dal proprietario del prodotto stesso. Anche in questo caso, l'organizzazione subirebbe delle perdite finanziarie, diminuendo il proprio valore.

Scraping dei dati dei social media per la ricerca accademica

I social media sono una delle fonti principali per estrarre varie forme di dati per la ricerca. Ciò è dovuto a diverse informazioni, dal comportamento sociale alle notizie politiche. Tuttavia, da un punto di vista etico, non è così semplice raccogliere tutti i dati come potrebbe sembrare.

Uno dei motivi è che i social media contengono una pletora di dati personali. Anche una serie di norme legali protegge questi dati. Inoltre, gli standard etici della comunità scientifica impongono di salvaguardare la privacy degli utenti. Ciò implica che dovete evitare a tutti i costi qualsiasi danno derivante dal collegamento con le persone reali di cui parla la vostra ricerca.

In effetti, non potete vedere nessuno dei soggetti associati alla vostra ricerca nel loro ambiente privato. Questo vale sicuramente per l'accesso ai loro profili Facebook, alla loro bacheca o ai loro messaggi privati a cui non avete accesso. 

Ovviamente, quando si conduce una ricerca quantitativa non si danneggia una persona a causa della fuga di dati. Pertanto, quando si effettua una ricerca qualitativa, bisogna fare attenzione a non divulgare informazioni personali citando i post degli utenti come prova.

La soluzione definitiva sarebbe quella di utilizzare la tecnica della pseudonimizzazione, che consente di ricercare dati e tracciare le attività del soggetto senza ledere la sua privacy.

Come i proxy potrebbero aiutare lo scraping etico per la ricerca accademica

I proxy possono svolgere un ruolo enorme quando si tratta di scraping di dati per la ricerca accademica. Ci sono giganteschi bacini di dati provenienti da varie fonti da cui selezionare, e le restrizioni rendono la ricerca più complessa. I proxy possono aiutarvi a superare molti di questi ostacoli. Scopriamo come.

Bypassare le geo-restrizioni in base alla posizione: alcune riviste e documenti accademici limitano l'accesso agli utenti di determinati Paesi. Utilizzando i proxy, è possibile superare questa restrizione, in quanto mascherano il vostro indirizzo IP. Inoltre, potete selezionare proxy residenziali da varie località del mondo, in modo che i proxy non rivelino la vostra posizione.

Automatizzare il processo di raccolta dei dati: come si è visto nella sezione precedente, i web scrapers possono raccogliere molti dati. Tuttavia, non sono in grado di aggirare le restrizioni imposte dai siti web, come i captchas. I proxy possono aiutarvi a superare tali vincoli e ad aiutare gli scrapers a raccogliere la maggior parte dei dati.

Vi aiuta a essere sicuri e anonimi: quando fate progetti di ricerca per le organizzazioni, potreste essere vittima degli hacker. Questo perché gli hacker potrebbero intercettare la vostra connessione e rubare dati riservati. Tuttavia, quando vi trovate dietro un server proxy sarete anonimi, poiché il vostro indirizzo IP viene nascosto. Pertanto, si impedisce all'hacker di rubare i dati.

Quale tipo di proxy è più adatto?

Per mascherare il proprio indirizzo IP dai proxy disponibili, è possibile utilizzare sia i proxy per centri dati che quelli residenziali. 

Con i proxy residenziali, sarete in grado di utilizzare un pool di indirizzi IP provenienti da più Paesi, di cui abbiamo già parlato in precedenza.

Inoltre, quando si utilizza un pool di proxy, è possibile ruotarli per farli apparire al sito web di destinazione come fonti diverse che vi accedono. In questo modo è meno probabile che si verifichi un blocco dell'IP.

Inoltre, alcuni siti web di ricerca visualizzano informazioni diverse per gli utenti di paesi diversi. Un altro vantaggio della rotazione dei proxy è che potete cambiare la vostra posizione e verificare se i dati cambiano anche con questi proxy diversi. In questo modo si garantisce che la ricerca sia completa ed efficace da più fonti di diversi Paesi. 

Le deleghe nel giornalismo dei dati

Quando i giornalisti di dati effettuano lo scraping dei dati dei giornali, la maggior parte di essi si preoccupa di identificarsi. Alcuni giornalisti ritengono che sia essenziale identificarsi quando si scrappano dati da siti web specifici. Questo è analogo al presentarsi a qualcuno prima di condurre un'intervista.

Quindi, se siete un giornalista che preferisce identificarsi, dovete scrivere una nota nell'intestazione HTTP contenente il vostro nome, e siete un giornalista. Potete anche lasciare il vostro numero di telefono, nel caso in cui il webmaster desideri contattarvi.

Al contrario, se siete un giornalista che non vuole rivelarsi quando raccoglie dati per le sue storie, potete raccogliere i dati in modo anonimo con l'aiuto di proxy. Tuttavia, dovrete attenervi alle migliori pratiche etiche e seguire le regole del sito web, come abbiamo detto sopra. Si tratta di uno scenario simile a quello di un'intervista sotto copertura, quando il soggetto non sa che lo state intervistando. 

Conclusione

Ci auguriamo che abbiate compreso il processo di scraping dei dati per la ricerca accademica. Quando si effettua lo scraping dei dati, ci sono linee guida etiche da seguire senza causare danni involontari ai proprietari dei siti web.

I proxy possono essere il vostro salvatore in queste circostanze, oltre a superare le restrizioni menzionate in questo articolo.

Ci auguriamo che la lettura di questo articolo sia stata piacevole e che si possano implementare i metodi menzionati in questo articolo per lo scraping dei dati di ricerca per le proprie ricerche.