proxys pour la recherche universitaire

La recherche universitaire implique la collecte d'une multitude de données provenant de diverses sources, qu'il s'agisse d'une recherche quantitative ou qualitative. En raison de la nature exhaustive de ces données en ligne, les chercheurs universitaires doivent faire appel à la technologie pour les extraire. L'une de ces techniques automatisées que nous allons explorer dans cet article est le web scraping. Cependant, le web

La recherche universitaire implique la collecte d'une multitude de données provenant de diverses sources, qu'il s'agisse d'une recherche quantitative ou qualitative. En raison de la nature exhaustive de ces données en ligne, les chercheurs universitaires doivent s'appuyer sur la technologie pour les extraire.

L'une de ces techniques automatisées que nous allons explorer dans cet article est le "web scraping". Cependant, le web scraping à lui seul ne permet pas d'obtenir des résultats fructueux. Vous devrez vous fier à proxys ainsi qu'à des considérations éthiques.

Mais tout d'abord, nous allons explorer la nature de ces données. 

Principales caractéristiques des données en ligne pour la recherche universitaire

Pour la recherche universitaire, les données sur le web sont des données quantitatives et qualitatives structurées, non structurées et semi-structurées. Elles sont dispersées sur le web dans des blogs, des tweets, des courriels, des bases de données, des pages web, des tableaux HTML, des photos, des vidéos, etc.

Lors de l'extraction de ces grandes quantités de données du web, il est souvent nécessaire de relever plusieurs défis techniques. Ces défis sont dus au volume, à la variété, à la véracité et à la rapidité des données. Examinons chacune de ces variables :

Volume - En ce qui concerne le volume des données, elles sont mesurées en zettaoctets (milliards de gigaoctets) car elles se présentent sous la forme de grandes quantités.

Variété - Deuxièmement, les référentiels ou les bases de données dans lesquels ces données sont stockées se présentent sous différents formats et s'appuient sur de multiples normes technologiques et réglementaires. 

Vélocité -Troisièmement, les données présentes sur le web sont dynamiques car elles sont générées à une vitesse incroyable.

Véracité - La dernière caractéristique des données disponibles pour la recherche est la véracité des données. Étant donné que les données interagissent de manière anonyme sur le web en raison de sa nature libre et ouverte, aucun chercheur ne serait en mesure de confirmer si les données requises sont disponibles sur le web, ce qui serait suffisant pour affirmer leur qualité.

En raison des variables susmentionnées, il ne serait pas pratique pour les chercheurs universitaires d'entreprendre la collecte de données manuellement. La pratique la plus émergente pour collecter des données à des fins de recherche est donc le "web-scraping". Nous examinerons cette question dans la section suivante.

Comment le Web Scraping peut vous aider dans votre recherche académique ?

Le web scraping est donc l'extraction automatique de données web à partir de sources telles que les revues académiques, les forums de recherche, les articles académiques, les bases de données et d'autres sources nécessaires à la recherche académique en vue d'une analyse plus approfondie.

Le web scraping se compose des phases suivantes :

Analyse du site web

Il s'agit d'étudier la structure sous-jacente d'une entité où les données sont stockées. Cette entité peut être un site web ou un référentiel tel qu'une base de données. L'objectif de cette investigation est de comprendre comment les données dont vous avez besoin sont stockées. Il faut pour cela comprendre les éléments constitutifs de l'architecture web : HTML, CSS, XML, etc., pour les langages de balisage, et MySQL pour les bases de données web.

Recherche sur le web

L'exploration de sites web consiste à créer des scripts automatisés utilisant des langages de programmation de haut niveau tels que Python pour parcourir les pages web afin d'en extraire les données dont vous avez besoin. Vous avez la possibilité de créer des scripts à partir de zéro ou d'acheter un script déjà développé.

Python contient des bibliothèques telles que Scrapy et Beautiful Soap Library pour l'exploration et l'analyse automatique des données. Pour en savoir plus sur le web crawling et le scraping, consultez cet article.

Organisation des données

Une fois que l'outil d'exploration a collecté les données requises à partir d'un site web ou d'un référentiel, vous devez les nettoyer, les prétraiter et les organiser en vue d'une analyse ultérieure. Une approche programmatique peut donc s'avérer nécessaire pour gagner du temps. Là encore, les langages de programmation tels que Python contiennent des bibliothèques de traitement du langage naturel (NLP) qui vous aident à organiser et à nettoyer les données. 

Vous devriez maintenant avoir compris qu'il est assez difficile d'automatiser l'ensemble du processus de raclage. Il nécessite un certain degré de supervision humaine. 

Vous avez maintenant une vue d'ensemble du processus de web scraping. Il est donc temps d'examiner certains aspects éthiques du web scraping, car vous devez être conscient de ce que vous pouvez et ne pouvez pas faire pendant le scraping.  

Aspects éthiques du scraping web pour la recherche académique

Ce n'est pas parce que vous disposez d'outils d'exploration automatisés que vous pouvez faire du scrapping partout ? Y compris les données de recherche qui se trouvent derrière une page de connexion ou un forum privé ?

Bien qu'il existe des zones d'ombre dans la législation relative au web scraping, il convient de noter qu'il est contraire à l'éthique de récupérer des données auxquelles un utilisateur normal n'est pas censé avoir accès, comme nous le verrons plus loin.

Après tout, le web scraping peut causer des dommages involontaires aux propriétaires d'un site web, par exemple. Ces préjudices et ces dangers sont difficiles à prévoir et à définir.

Voici quelques-unes des conséquences dommageables probables du "web scraping" :

Vie privée

Un projet de recherche qui repose sur la collecte de données à partir d'un site web peut accidentellement mettre en danger la vie privée des personnes qui participent aux activités du site web. Par exemple, en comparant les données collectées sur un site web avec d'autres ressources en ligne et hors ligne, un chercheur révèle involontairement qui a créé les données.

Vie privée et secrets d'entreprise

Tout comme les individus ont droit au respect de leur vie privée, les organisations ont également le droit de garder certaines parties de leurs activités privées et confidentielles. 

D'autre part, le scraping automatique pourrait facilement révéler des secrets commerciaux ou des informations confidentielles sur l'organisation à laquelle appartient le site web. Par exemple, en comptant les offres d'emploi sur un site web de recrutement, un utilisateur intelligent pourrait déterminer approximativement le chiffre d'affaires de l'entreprise. Un tel scénario nuirait à la réputation de l'entreprise et pourrait même entraîner des pertes financières.

Diminution de la valeur de l'organisation

Si vous accédez à un site web sans accéder à son frontend ou à son interface, vous ne serez pas exposé aux campagnes de marketing qu'un site web utilise pour générer des revenus. De même, un projet de "web scraping" peut déboucher sur un produit que les clients n'achèteront probablement pas au véritable propriétaire du produit. Cela se traduirait à nouveau par des pertes financières pour l'organisation, qui verrait sa valeur diminuer.

Récupérer les données des médias sociaux pour la recherche universitaire

Les médias sociaux sont l'une des principales sources d'extraction de diverses formes de données pour la recherche. Cela s'explique par la présence d'informations diverses, allant du comportement social à l'actualité politique. Cependant, d'un point de vue éthique, il n'est pas aussi simple de collecter toutes les données qu'il n'y paraît.

L'une des raisons est que les médias sociaux contiennent une pléthore de données personnelles. Diverses réglementations légales protègent également ces données. En outre, les normes éthiques de la communauté scientifique exigent que vous protégiez la vie privée des utilisateurs. Cela signifie que vous devez éviter à tout prix tout préjudice résultant de la mise en relation avec des personnes réelles que votre recherche mentionne.

En fait, vous ne pouvez voir aucun des sujets associés à votre recherche dans leur environnement privé. Cela s'applique certainement à l'accès à leur profil Facebook, à leur mur ou à leurs messages privés auxquels vous n'avez pas accès. 

Il est évident que vous ne porterez pas préjudice à une personne en raison d'une fuite de données dans le cadre d'une étude quantitative. Par conséquent, lorsque vous réalisez une étude qualitative, veillez à ne pas divulguer d'informations personnelles en citant des messages d'utilisateurs comme preuves.

La solution ultime serait d'utiliser la technique de pseudonymisation, qui permet de rechercher des données et de suivre les activités du sujet sans porter atteinte à sa vie privée.

Comment proxys pourrait aider le scraping éthique pour la recherche universitaire

proxys pourrait jouer un rôle important lorsqu'il s'agit de récupérer des données pour la recherche universitaire. Il existe de gigantesques réserves de données provenant de diverses sources à sélectionner, et les restrictions rendent la recherche plus complexe. proxys peut vous aider à surmonter bon nombre de ces obstacles. Voyons comment.

Contourner les géo-restrictions par la localisation - Certaines revues et certains documents universitaires limitent l'accès aux utilisateurs de certains pays. En utilisant proxys, vous pouvez contourner cette restriction car votre adresse IP est masquée. En outre, vous pouvez sélectionner le site résidentiel proxys à partir de différents endroits dans le monde, de sorte que proxys ne révèle pas votre emplacement.

Automatiser le processus de collecte de données - Comme vous l'avez découvert dans la section précédente, les scrappeurs web peuvent extraire un grand nombre de données. Cependant, ils ne sont pas en mesure de contourner les restrictions imposées par les sites web, telles que les captchas. proxys peut vous aider à surmonter ces contraintes et à aider les scrappeurs à récupérer la plupart des données.

Vous permet d'être en sécurité et anonyme - Lorsque vous effectuez des projets de recherche pour des organisations, vous pouvez être victime de pirates informatiques. En effet, ces derniers peuvent intercepter votre connexion et voler des données confidentielles. Cependant, vous serez anonyme lorsque vous serez derrière un serveur proxy, car votre adresse IP est cachée. Cela empêchera donc les pirates de voler vos données.

Quel est le type de proxys le plus approprié ?

Vous pouvez utiliser le centre de données ou le site résidentiel proxys pour masquer votre adresse IP parmi les adresses disponibles sur le site proxys. 

Avec Residential proxys, vous pourrez utiliser un pool d'adresses IP provenant de plusieurs pays, ce que nous avons déjà évoqué plus haut.

En outre, lorsque vous utilisez un pool d'adresses proxys, vous pouvez les faire tourner pour que le site web cible ait l'impression que différentes sources y accèdent. Vous avez donc moins de chances d'obtenir un blocage d'IP.

En outre, certains sites web de recherche affichent des informations différentes pour les utilisateurs de différents pays. Un autre avantage de la rotation du site proxys est que vous pouvez changer de lieu et vérifier si les données changent également avec ces différents sites proxys. Ce faisant, vous vous assurez que votre recherche est complète et efficace et qu'elle provient de plusieurs sources de différents pays. 

proxys dans le domaine du journalisme de données

Lorsque les journalistes de données récupèrent les données d'un journal, la plupart d'entre eux sont soucieux de s'identifier. Certains journalistes estiment qu'il est essentiel de s'identifier lorsqu'ils récupèrent des données sur des sites web spécifiques. C'est un peu comme si vous vous présentiez à quelqu'un avant de mener une interview.

Ainsi, si vous êtes un journaliste qui préfère s'identifier, vous devez écrire une note dans l'en-tête HTTP contenant votre nom, et vous êtes un journaliste. Vous pouvez également laisser votre numéro de téléphone au cas où le webmaster souhaiterait vous contacter.

En revanche, si vous êtes journaliste et que vous ne souhaitez pas vous dévoiler lorsque vous recueillez des données pour des articles, vous pouvez récupérer les données de manière anonyme avec l'aide de proxys. Toutefois, vous devrez respecter les meilleures pratiques éthiques et suivre les règles du site web, comme nous l'avons indiqué plus haut. Il s'agit d'un scénario similaire à celui d'une interview sous couverture lorsque le sujet ne sait pas que vous l'interrogez. 

Conclusion

Nous espérons que vous avez compris le processus de récupération de données pour la recherche universitaire. Lorsque vous récupérez des données, vous devez respecter certaines règles éthiques sans causer de dommages involontaires aux propriétaires des sites web.

proxys peut être votre sauveur dans de telles circonstances, ainsi que pour surmonter les restrictions mentionnées dans cet article.

Nous espérons que vous avez apprécié cette lecture et que vous mettrez en œuvre les méthodes mentionnées dans cet article pour récupérer les données de recherche pour votre recherche.