Descripción: El raspado de web es el proceso de extraer datos de sitios web para su análisis. Este método implica la utilización de herramientas y técnicas que permiten acceder a la información presentada en páginas web, que a menudo está estructurada en formatos HTML. A través del raspado, se pueden recolectar datos que no están disponibles en formatos fácilmente accesibles, como bases de datos o archivos CSV. El raspado de web se basa en la automatización de la navegación por sitios web, lo que permite a los usuarios obtener grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Este proceso puede incluir la extracción de texto, imágenes, enlaces y otros elementos multimedia. La relevancia del raspado de web radica en su capacidad para facilitar el análisis de datos en diversas áreas, como la investigación de mercado, la monitorización de precios, la recopilación de información para estudios académicos y la creación de bases de datos personalizadas. Además, el raspado de web puede ser utilizado para alimentar algoritmos de aprendizaje automático, proporcionando conjuntos de datos que pueden ser utilizados para entrenar modelos predictivos. Sin embargo, es importante tener en cuenta las consideraciones éticas y legales asociadas con el raspado, ya que algunos sitios web prohíben explícitamente esta práctica en sus términos de servicio.
Historia: El raspado de web comenzó a ganar popularidad en la década de 1990 con el crecimiento de la World Wide Web. A medida que más información se volvía accesible en línea, surgieron herramientas y scripts para automatizar la extracción de datos. En 1997, se lanzó el primer software de raspado de web, conocido como ‘WebHarvy’, que permitió a los usuarios extraer datos de manera más sencilla. Con el tiempo, el desarrollo de lenguajes de programación como Python y bibliotecas como Beautiful Soup y Scrapy facilitó aún más el raspado de web, permitiendo a los desarrolladores crear soluciones personalizadas para sus necesidades específicas.
Usos: El raspado de web se utiliza en diversas aplicaciones, como la recopilación de datos para análisis de mercado, la monitorización de precios de productos en línea, la extracción de información para investigaciones académicas y la creación de bases de datos para aplicaciones de inteligencia empresarial. También se utiliza en el ámbito del periodismo de datos, donde los periodistas extraen información de múltiples fuentes para crear informes y visualizaciones. Además, se utiliza para realizar análisis de competencia y seguimiento de tendencias en redes sociales.
Ejemplos: Un ejemplo de raspado de web es el uso de herramientas como Octoparse o ParseHub para extraer datos de sitios de comercio electrónico, permitiendo a las empresas comparar precios y productos. Otro caso es el uso de scripts de Python para recopilar datos de redes sociales, como Twitter, para analizar la opinión pública sobre un tema específico. Además, los investigadores pueden utilizar el raspado de web para recolectar datos de artículos académicos disponibles en línea para sus estudios.
