خروج از حساب کاربری، آماده به کار…
اکتساب داده ها محدودترین و زمان برترین فرآیند تحقیق است. اسکرپینگ وب می تواند هر دو مشکل را حل کند.
مراحل مختلفی برای هر پروژه دانشگاهی وجود دارد که اکثر آنها بسته به فرضیه و روش شناسی متفاوت هستند. با این حال، تعداد کمی از رشته ها می توانند به طور کامل از مرحله اجتناب کنند. حتی در تحقیقات کیفی ، برخی داده ها باید جمع آوری شوند.
متأسفانه، یک مرحله اجتناب ناپذیر نیز پیچیده ترین مرحله است. تحقیقات خوب و با کیفیت بالا مستلزم تعداد زیادی داده با دقت انتخاب شده (و اغلب تصادفی) است. به دست آوردن همه آن زمان زیادی می برد. در واقع، بدون توجه به رشته، احتمالاً زمان‌برترین مرحله از کل پروژه تحقیقاتی است.
زمانی که داده ها باید برای تحقیق جمع آوری شوند، از چهار روش اصلی استفاده می شود. هر یک از این موارد دارای معایب متعددی است، با این حال، برخی از آنها به خصوص دردسرساز هستند:
مطالب مرتبط: خراش دادن وب سایت یک هک رشد آسان است که باید امتحان کنید
یکی از روش های امتحان شده و واقعی، مجموعه دستی است. این تقریباً یک روش بی‌خطا است، زیرا محقق می‌تواند کنترل کاملی بر فرآیند داشته باشد. متأسفانه، این هم کندترین و زمان برترین تمرین از همه آنها است.
علاوه بر این، جمع‌آوری دستی داده‌ها با مسائل تصادفی‌سازی (در صورت نیاز) مواجه می‌شود، زیرا گاهی اوقات القای انصاف در مجموعه بدون نیاز به تلاش بیشتر از آنچه در ابتدا برنامه‌ریزی شده بود ممکن است تقریباً غیرممکن باشد.
در نهایت، جمع‌آوری دستی داده‌ها همچنان نیاز به تمیز کردن و نگهداری دارد. فضای زیادی برای خطاهای احتمالی وجود دارد، به خصوص زمانی که نیاز به جمع آوری اطلاعات بسیار بزرگ است. در بسیاری از موارد، فرآیند جمع آوری حتی توسط یک نفر انجام نمی شود، بنابراین همه چیز باید عادی و یکسان شود.
برخی از دانشگاه ها مجموعه داده های بزرگی را برای اهداف تحقیقاتی خریداری می کنند و آنها را در اختیار بدنه دانشجویان و سایر کارمندان قرار می دهند. علاوه بر این، به دلیل قوانین موجود داده در برخی کشورها، دولت ها سرشماری و سایر اطلاعات را سالانه برای مصرف عمومی منتشر می کنند.
در حالی که اینها به طور کلی عالی هستند، چند اشکال وجود دارد. برای اولین بار، خرید دانشگاه از پایگاه های داده با هدف تحقیق و کمک های مالی انجام می شود. بعید است که یک محقق واحد بخش مالی را متقاعد کند که داده های مورد نیاز خود را از فروشنده دریافت کند، زیرا ممکن است ROI کافی برای انجام این کار وجود نداشته باشد.
به‌علاوه، اگر همه داده‌های خود را از یک منبع واحد به‌دست آورند، می‌تواند باعث ایجاد مشکلات منحصربه‌فرد و جدید شود. یک محدودیت نظری برای بینش هایی وجود دارد که می توان از یک استخراج کرد، مگر اینکه به طور مداوم تجدید شود و منابع جدیدی اضافه شوند. حتی در این صورت، بسیاری از محققانی که با یک منبع واحد کار می کنند ممکن است ناخواسته نتایج را تغییر دهند.
در نهایت، عدم کنترل بر فرآیند جمع آوری نیز ممکن است نتایج را تغییر دهد، به خصوص اگر داده ها از طریق فروشندگان شخص ثالث به دست آیند. داده‌ها ممکن است بدون در نظر گرفتن اهداف تحقیق جمع‌آوری شوند، بنابراین می‌توانند جانبدارانه باشند یا فقط بخش کوچکی از پازل را منعکس کنند.
مطالب مرتبط: استفاده از داده های جایگزین برای پیش بینی های کوتاه مدت
امروزه کسب و کارها همکاری نزدیک تر با دانشگاه ها را آغاز کرده اند. در حال حاضر، بسیاری از شرکت ها، از جمله Oxylabs، با دانشگاه های متعددی همکاری کرده اند. برخی از مشاغل کمک های مالی ارائه می دهند. دیگران ابزار یا حتی کل مجموعه داده ها را ارائه می دهند.
همه این نوع مشارکت ها عالی هستند. با این حال، من قویاً معتقدم که تنها ارائه ابزارها و راه‌حل‌ها برای جمع‌آوری داده‌ها، تصمیم درستی است و کمک‌های مالی در رتبه دوم قرار دارند. بعید است مجموعه داده ها برای دانشگاه ها به چند دلیل مفید باشند.
اولاً، مگر اینکه شرکت داده‌های مربوط به آن تحقیق خاص را به تنهایی استخراج کند، ممکن است مشکلاتی در مورد کاربرد وجود داشته باشد. کسب‌وکارها داده‌هایی را جمع‌آوری می‌کنند که برای عملیات آنها ضروری است و نه چیزهای دیگر. ممکن است به طور تصادفی برای طرف های دیگر مفید باشد، اما ممکن است همیشه اینطور نباشد.
علاوه بر این، درست مانند پایگاه‌های داده موجود، این مجموعه‌ها ممکن است مغرضانه باشند یا مسائل دیگری در رابطه با عدالت داشته باشند. این مسائل ممکن است در تصمیم گیری تجاری آشکار نباشد، اما می تواند در تحقیقات دانشگاهی حیاتی باشد.
در نهایت، همه کسب و کارها داده ها را بدون هیچ رشته ای ارائه نمی کنند. در حالی که ممکن است اقدامات احتیاطی لازم وجود داشته باشد، به خصوص اگر داده ها حساس باشند، برخی از سازمان ها می خواهند نتایج مطالعه را ببینند.
حتی بدون هیچ نیت بدی از سوی سازمان، سوگیری گزارش نتیجه ممکن است به یک موضوع تبدیل شود. نتایج ناخواسته یا بد می تواند ناامید کننده و حتی آسیب زننده برای مشارکت در نظر گرفته شود که ناخواسته تحقیقات را منحرف می کند.
در ادامه به کمک های بلاعوض، برخی از مسائل شناخته شده در مورد آنها نیز وجود دارد. با این حال، آنها به اندازه فشار نیستند. تا زمانی که مطالعات به طور کامل توسط یک شرکت در زمینه ای که در آن درگیر است تامین مالی نشود، احتمال بروز سوگیری های انتشار کمتر است.
در پایان، فراهم کردن زیرساختی که به محققان امکان می‌دهد بدون هیچ هزینه اضافی، به غیر از اقدامات احتیاطی لازم، داده‌ها را جمع‌آوری کنند، کمترین آسیب را در برابر سوگیری‌ها و سایر مسائل انتشار دارد.
مطالب مرتبط: زمانی که فقط برای شرکت‌های بزرگ، « برداشتن وب » اکنون یک مسابقه تسلیحاتی آنلاین است که هیچ بازاریاب اینترنتی نمی‌تواند از آن اجتناب کند.
در ادامه فکر قبلی من، یکی از بهترین راه حل هایی که یک کسب و کار می تواند به محققان ارائه دهد، خراش دادن وب است. به هر حال، این فرآیندی است که امکان جمع آوری خودکار داده ها (در قالب های خام یا تجزیه شده) را از بسیاری از منابع متفاوت فراهم می کند.
با این حال، ایجاد راه‌حل‌های خراش دادن وب، زمان زیادی را می‌طلبد، حتی اگر دانش لازم از قبل وجود داشته باشد. بنابراین، در حالی که فواید تحقیقات ممکن است عالی باشد، به ندرت دلیل خوبی وجود دارد که فردی در در چنین کاری شرکت کند.
چنین کاری زمان‌بر و دشوار است، حتی اگر تمام قطعات دیگر پازل را در نظر بگیریم – کسب پروکسی، حل CAPTCHA و بسیاری از موانع دیگر. به این ترتیب، شرکت‌ها می‌توانند به راه‌حل‌هایی دسترسی داشته باشند تا به محققان اجازه دهند از مشکلات عبور کنند.
با این حال، اگر راه‌حل‌ها نقش مهمی در آزادی تحقیق نداشته باشند، ایجاد اسکراپرهای وب ضروری نخواهد بود. با همه موارد دیگری که در بالا توضیح دادم (خارج از مجموعه دستی)، همیشه خطر سوگیری و مسائل مربوط به انتشار وجود دارد. علاوه بر این، محققان همیشه توسط یک یا عوامل دیگر محدود می شوند، مانند حجم یا انتخاب داده ها.
با این حال، با scraping وب، هیچ یک از این مسائل رخ نمی دهد. محققان آزادند که هر داده ای را که نیاز دارند به دست آورند و آن را بر اساس مطالعه ای که انجام می دهند تخصصی کنند. سازمان‌هایی که با ارائه وب اسکرپینگ درگیر هستند نیز هیچ پوستی در بازی ندارند، بنابراین دلیلی برای نمایش سوگیری وجود ندارد.
در نهایت، از آنجایی که منابع بسیار زیادی در دسترس است، درها برای انجام تحقیقات جالب و منحصربه‌فردی که در غیر این صورت غیرممکن بود، باز است. تقریباً مانند داشتن یک مجموعه داده بی نهایت بزرگ است که می تواند با تقریباً هر اطلاعاتی در هر زمان به روز شود.
در پایان، خراش دادن وب چیزی است که به دانشگاه ها و محققان اجازه می دهد وارد عصر جدیدی از جمع آوری داده ها شوند. این نه تنها گران ترین و پیچیده ترین فرآیند تحقیق را آسان می کند، بلکه آنها را قادر می سازد تا از مسائل متعارفی که با به دست آوردن داده ها از اشخاص ثالث به وجود می آیند جدا شوند.
برای کسانی که در دانشگاه هستند و می خواهند زودتر از دیگران وارد آینده شوند، Oxylabs مایل است در کمک به محققان با مفاد رایگان راه حل های خراش دادن وب ما، دست به دست هم دهد.
کلم پیچ قبل از اینکه این نابغه خلاق آن را مشهور کند یک چاشنی بود. در اینجا نحوه انجام این کار و برنامه بعدی او آمده است.
گفتن داستان برند شما بسیار مهم است. 4 گام برای اطمینان از اینکه طنین انداز است.
به این نانوا گفته شد که با همکارانش اسپانیایی صحبت نکند، بنابراین شرکت کیک خود را راه اندازی کرد که برای کارمندان به اندازه مشتریان ارزش قائل است.
بهبود خود روزانه 9.6 دقیقه کار می کند
با زنانی که در پشت برخی از نمادین ترین (و ضروری ترین) مواد تشکیل دهنده مک دونالد هستند آشنا شوید – و چگونه استانداردهای جدیدی را تعیین می کنند
کار از راه دور نباید مورد بحث باشد
کارمندان بیش از میزهای فوتبال و میان وعده های رایگان هستند. فرهنگ شرکت شما در عوض به این نیاز دارد .
بردلی هوک
کارکنان کارآفرین
RL آدامز
مشترک شدن در خبرنامه ما
آخرین اخبار، مقالات و منابع ارسال شده به صندوق ورودی شما.
من درک می کنم که داده هایی که ارائه می کنم برای ارائه محصولات و/یا خدمات و ارتباطات فوق شرح داده شده در ارتباط با آنها استفاده خواهد شد.
برای اطلاعات بیشتر سیاست حفظ حریم خصوصی ما را بخوانید.
حق چاپ © 2022 Entrepreneur Media, Inc. کلیه حقوق محفوظ است.

Entrepreneur® و علائم مرتبط با آن علائم تجاری ثبت شده Entrepreneur Media Inc هستند.
پیوند با موفقیت کپی شد

source

توسط artmisblog