Hoy en día, la extracción de datos desempeña un papel cada vez más estratégico e importante para identificar tendencias, realizar análisis sobre el uso de productos y establecer estrategias de marketing.
El término «scraping web», del inglés «to scrape» raspar, es una técnica de Crawling. Un crawler es un software que tiene como objetivo recopilar toda la información necesaria para indexar las páginas de un sitio, encontrar asociaciones entre los términos de búsqueda y analizar los hyperlinks. El objetivo es extraer datos para luego recopilarlos en bases de datos y obtener varias informaciones útiles.
Esta técnica es ampliamente utilizada por todos los motores de búsqueda, en primer lugar Google, para ofrecer a los usuarios resultados siempre relevantes y actualizados.
La metodología del web scraping
Para obtener datos de la red y de los portales web se pueden implementar diferentes metodologías. Todas tienen en común el uso de API que permiten acceder en secuencia rápida a las páginas online para extraer la información.
Al utilizar bots y otros sistemas de software automatizados, se simula la navegación en línea de usuarios humanos y se requiere el acceso a recursos web exactamente como en el caso de un navegador normal. El servidor responderá enviando toda la información requerida que se recopilará dentro de grandes bases de datos y se catalogará como Big Data.
Hasta la fecha, se utilizan principalmente los siguientes métodos:
- Manual: con una cantidad menor de datos, puede copiar y pegar manualmente. Rara vez esta metodología resulta ser la mejor, ya que requiere muchos recursos y plazos largos.
- Parser HTML o XHTML: las páginas más comunes con las que se crean los sitios web están formadas por un lenguaje de marcado, generalmente HTML. Al estar estructurado con etiquetas HTML, puede analizar la página y obtener el contenido de una etiqueta que contiene los datos que le interesan
- Web Mapping: Con el paso de los años se han realizado diferentes programas y herramientas capaces de reconocer automáticamente la estructura de la página web e ir a «pescar» las informaciones requeridas sin que sea necesaria ninguna intervención humana
- Computer Vision: utilizando el aprendizaje automático, es posible utilizar técnicas de «web harvesting» que analizan las páginas web siguiendo el mismo procedimiento que un usuario humano. Esto reduce enormemente el trabajo requerido de software de raspado web y resulta en información más relevante.
¿ El Web Scraping es legal?
“If your content can be viewed on the web, it can be scraped” – Rami Essaid, CEO y co-fundador de Distil Networks.
El web scraping es legal siempre que los datos analizados sean accesibles directamente en los sitios y se utilicen con fines estadísticos o de seguimiento de los contenidos.
Sentiment Analysis: ¿por qué es tan importante para las empresas?
En la era de la Data Economy, la técnica de extracción de datos web desempeña un papel fundamental para identificar tendencias, realizar encuestas estadísticas y comprender el sentimiento de los usuarios. La Sentiment Analysis se puede definir como una actividad enfocada en analizar y escuchar la web con el objetivo de comprender las opiniones de las personas sobre una marca y/o servicio-producto. Gracias a esta práctica, las empresas hoy en día tienen la oportunidad de obtener mucha más información relacionada con la percepción simple de los usuarios.
¿Cuáles son las principales ventajas?
- Identificar trends del sector para estar al día de los cambios en el mercado
- Analizar estadísticas para evaluar la brand strategy correcta
- Obtener ventajas competitivas y conocer en tiempo real las estrategias de los competidores, como precios y productos
- Proteger la reputación de la empresa e intervenir rápidamente en caso de crisis o daño a la imagen
- Recibir comentarios inmediatamente después del lanzamiento de un nuevo producto o servicio.
Conocer los diferentes tipos de Sentiment Analysis es esencial para entender cuál utilizar para lograr un objetivo empresarial:
- Análisis detallado: proporciona una comprensión detallada de los comentarios recibidos de los usuarios. Puede obtener resultados precisos en términos de polaridad en escalas de positividad o negatividad (con numeración creciente, de 1 a 10)
- Análisis emocional: tiene como objetivo detectar emociones utilizando algoritmos complejos de Machine Learning que analizan el léxico
- Análisis basado en el aspecto del producto: este tipo se lleva a cabo para un aspecto individual de un servicio o producto de manera que se obtenga una retroalimentación precisa sobre una característica específica
- Análisis de intención: permite tener una comprensión más profunda de la intención del cliente. Comprender este último puede ser útil para identificar un modelo «básico» de consumidor para establecer un plan de marketing adecuado y eficiente.
Semantic Recognition Engine de Drive2Data
En Drive2Data, expertos en Data Quality e Data Intelligence, hemos realizado varios estudios sobre los procesos de Sentiment Analysis, utilizando la aplicación de Natural Language Processing (PNL) y modelos de Deep Learning
Una herramienta que devuelve información sobre el contexto de las frases, reconociendo sus emociones, con el objetivo de ayudar a las empresas a gestionar el análisis del sentimiento de forma automática y rápida.
Creemos firmemente que la tecnología, cuando se utiliza adecuadamente, puede ayudar a que el mundo sea más seguro y sostenible.