Oggi lo scraping di dati assume un ruolo sempre più strategico e importante per identificare trends, effettuare analisi sull’uso di prodotti e impostare strategie di marketing.

Il termine “web scraping”, dall’inglese “to scrape” raschiare/grattare, è una tecnica di Crawling. Un crawler è un software che ha lo scopo di raccogliere tutte le informazioni necessarie per indicizzare le pagine di un sito, trovare associazioni fra termini di ricerca e analizzare i collegamenti ipertestuali. Lo scopo è quello di estrarre dati per poi raccoglierli in database e ricavarne varie informazioni utili.

Questa tecnica è largamente utilizzata da tutti i motori di ricerca, primo fra tutti Google, in modo da offrire agli utenti risultati sempre pertinenti e aggiornati.

La metodologia del Web scraping

Per ottenere dati dalla rete e dai portali web possono essere messe in atto diverse metodologie. Tutte accomunate dall’utilizzo di API che consentono di accedere in rapida sequenza alle pagine online per estrarne le informazioni.

Sfruttando bot e altri sistemi software automatizzati si simula la navigazione online di users umani e si richiede l’accesso a risorse web esattamente come accade nel caso di un normale browser. Il server risponderà inviando tutte le informazioni richieste che saranno collezionate all’interno di grandi database e catalogate come fossero Big Data.

Ad oggi, vengono utilizzati principalmente i seguenti metodi:

    • Manuale: con una quantità di dati minore è possibile fare copia e incolla manuale. Raramente questa metodologia risulta essere la migliore in quanto necessita di molte risorse e tempistiche lunghe.
    • Parser HTML o XHTML: Le pagine di molti siti web sono realizzate in un linguaggio di markup, solitamente HTML. Essendo strutturate con i TAG HTML, si può effettuare il parsing della pagina e prelevare il contenuto di un TAG che contiene il dato a cui si è interessati.
    • Web Mapping: con il passare degli anni sono stati realizzati diversi software e tool in grado di riconoscere automaticamente la struttura della pagina web e andare a “pescare” le informazioni richieste senza che sia necessario alcun intervento umano
    • Computer Vision: sfruttando il machine learning è possibile utilizzare tecniche di “web harvesting” che analizzano le pagine web seguendo la stessa procedura di un utente umano. In questo modo si riduce di molto il lavoro richiesto ai software di web scraping e si ottengono informazioni più pertinenti.

    Il Web scraping è legale?

    “If your content can be viewed on the web, it can be scraped” Rami Essaid, CEO and co-founder of Distil Networks.

    Il web scraping è legale a patto che i dati analizzati siano accessibili direttamente sui siti e siano usati per scopi statistici o di monitoraggio dei contenuti.

    La Sentiment Analysis: perché è così importante per le aziende?

    Nell’era della Data Economy, la tecnica del web scraping assume un ruolo fondamentale per identificare tendenze, effettuare indagini statistiche e capire il sentiment degli utenti.

    La Sentiment Analysis può essere definita come un’attività concentrata ad analizzare e ascoltare il web con l’obiettivo di comprendere le opinioni delle persone su un brand e/o servizio-prodotto. Grazie a questa pratica oggi le aziende hanno la possibilità di avere molte più informazioni correlate alla semplice percezione degli utenti.

    Quali sono i principali vantaggi?

    • Individuare mode e trend di settore per rimanere sempre aggiornati sui cambiamenti nel mercato
    • Analizzare statistiche in modo da valutare la giusta brand strategy
    • Acquisire vantaggi competitivi e conoscere in tempo reale le strategie dei concorrenti, per esempio prezzi e prodotti
    • Proteggere la reputazione aziendale e intervenire tempestivamente in caso di crisi o danno d’immagine.
    • Avere un feedback immediato dopo il lancio di un nuovo prodotto o servizio.

    Conoscere i diversi tipi di Sentiment Analysis è essenziale per capire quale utilizzare per il raggiungimento di un obiettivo aziendale:

    • Analisi dettagliata: fornisce una comprensione dettagliata del feedback ricevuto dagli utenti. È possibile ottenere risultati precisi in termini di polarità su scale di positività o negatività (con numerazione crescente, da 1 a 10).
    • Analisi emozionale: ha l’obiettivo di rilevare le emozioni usando complessi algoritmi di machine learning che analizzano il lessico.
    • Analisi basata sull’aspetto del prodotto: questa tipologia è condotta per un singolo aspetto di un servizio o di un prodotto in modo da avere un feedback preciso su una caratteristica specifica.
    • Analisi dell’intenzione: permette di avere una comprensione più profonda dell’intenzione del cliente. Capire quest’ultima può essere utile per individuare un modello “base” di consumatore in modo da impostare un piano di marketing adeguato ed efficiente.

    Vulgaris: Semantic Recognition Engine

    Vulgaris, permette la riusabilità di dati destrutturati eterogenei (anagrafiche, dati territoriali, etc..) attraverso l’utilizzo di algoritmi misti NLP e Modelli Neuronali. Inoltre, i dati vengono classificati e correlati tra loro, creando in pochi istanti e in maniera automatica una rete/mappa di informazioni che possono comprendere: nomi, cognomi, azienda, ruolo aziendale, luoghi, ed altre parole chiave d’interesse per le indagini e/o le analisi.

    Uno strumento che restituisce informazioni sul contesto delle frasi, riconoscendone le emozioni, con l’obiettivo di aiutare le aziende a gestire l’analisi del sentimento in modo automatico e veloce. CLICCA QUI PER SCOPRIRE DI PIÙ

    Crediamo fortemente che la tecnologia, se utilizzata nel modo giusto, possa contribuire a rendere il mondo più sicuro e sostenibile.

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