ウェブスクレイピングの一つの側面として、数え切れないほどの組織や個人が見落としがちなのが、抽出するデータの品質です。 大規模なウェブスクレイピングプロジェクトでは、高品質のデータを抽出することが依然として課題となっている。その一方で、多くの組織もデータの品質に注意を払おうとしません。この記事では
ウェブスクレイピングの一つの側面として、数え切れないほどの組織や個人が見落としがちなのが、抽出するデータの質である。
大規模なウェブスクレイピングプロジェクトでは、高品質のデータを抽出することが依然として課題となっている。その一方で、多くの組織では、データ品質が問題になるまで、望ましい注意を払うことはありません。
この記事では、Webスクレイピングプロジェクトを成功させるために、高品質なデータを抽出するための洞察を得ることができます。
その前に、質の高いデータの特徴について説明しよう。
質の高いデータの定義は？
良質なデータが他のデータにとっては貧弱かもしれないように、良質なデータを定義する基準は間違いなく存在しない。その代わりに、データ品質を測定することは、これらのデータを使用する組織のアプリケーションのデータ特性を特定し、重み付けすることに依存する。
以下のプロパティをガイドラインとして、データの品質を判断することができます：
正確さと精密さ：
この文字は、データがどれだけ正確に、誤解を招くことなく現実の状態を表しているかを指定する。不正確なデータに基づいて次の行動を計画しても、望ましい結果は得られない。さらに、不正確なデータによる動きを修正するためには、追加コストが発生する。
完全性と包括性：
完全なデータの第一の特徴は、空のフィールドや不完全なフィールドを含まないことである。不正確なデータと同様に、不完全なデータも、組織がビジネスに悪影響を及ぼす決定を下すことにつながる。
妥当性／データの完全性：
通常、有効なデータセットに含まれるデータは、正しい形式で、値が範囲内にあり、正しい型である。データそのものというよりは、データ収集のプロセスを指す。検証ベンチマークを満たさないデータは、データベースの他の部分と統合するためにさらなる努力が必要となる。
一貫性と信頼性：
この特性は、特定の情報源からの情報が、別の情報源やシステムからの同じ情報と矛盾しないことを示す。例えば、ある著名人の生年月日が、ある情報源では1986年9月7日であったとしても、別の情報源では1986年10月7日になっていることがあります。このようなデータの矛盾は、最終的に組織に余分なコストと風評被害をもたらすことになる。
適時性：
その名の通り、適時性とは情報の最新性を指す。時間が経つにつれて、情報源にある情報の正確性は古くなり、現在の状況ではなく過去を表しているため、信頼できなくなります。したがって、最適な結果を得るためには、タイムリーな情報を引き出すことが重要である。そうでなければ、古い情報に基づいて意思決定を行うことになり、組織のチャンスを逃すことになる。
ウェブスクレイピングによるデータ品質の確保
質の高いデータを取得する方法のひとつに、ウェブスクレイピングがある。ウェブ・スクレイピングについてよく知らない人は、こちらの記事を参考にしてほしい。しかし、ウェブスクレイピングに課題がないわけではない。
さて、ここからは上記で説明したデータの質に影響を与える可能性のあるウェブスクレイピングの課題に焦点を当てることにしよう。
データの質に影響するウェブスクレイピングの課題
1.必要条件
ウェブスクレイパーから質の高いデータを取得するには、どのようなデータが必要なのか、要件を明確に定義する必要がある。どのようなデータが必要なのか、それはどのようなものなのか、どの程度の精度が必要なのかを正確に把握しなければ、ウェブスクレイパー・ツールがデータの品質を確認することは難しい。
質の高いデータを得るためには、要件を明確かつ実践的に定義する必要があり、主に以下の条件の少なくとも1つが当てはまる場合にテスト可能でなければならない：
- スクレイピングの対象となるウェブサイトには、さまざまなページレイアウトがあり、さまざまなデータの組み合わせがある。
- アイテムに要求するフィールドはかなり大きい。
- 目標アイテム数はかなり多い。
- 例えば、地理的な場所に基づいてデータをフィルタリングするなど、何らかのフィルタリングに従ってデータをスクレイピングすることができる。
- モバイル機器はデータをかき集めることができる。
2.ウェブサイト構造の変更
ウェブサイトの所有者とその開発者は、ウェブサイトのフロントエンド部分を頻繁に更新します。その結果、ページのHTML構造は変化し、スパイダーやウェブページのクローラーは常に混乱します。これは、開発者がその時点でのHTML構造に従ってウェブ・クローラーを構築するためです。
そのため、クローラーの故障により、データの正確性と適時性が低下する。
3.間違ったデータを取得する
例えば、あまりにも多くのHTMLタグが入れ子になっている複雑なウェブページがあるとします。そのため、最も内側にあるネストした要素からデータを抽出する必要がある場合、それを抽出するのはかなり困難だと感じるでしょう。ウェブクローラーで自動生成される XPathが正確でない可能性があるからです。
その結果、クローラーは必要のないデータを取得することになる。
4.継続的なモニタリングができない
スクレイピング中にデータの品質を維持することは、非常に大きな課題です。期待する品質を満たさないデータレコードは、データ全体の整合性に影響を与える。オンライン・スクレイピングはリアルタイムで行われるため、データが品質基準を満たすことを保証する必要があります。
常にモニタリングすることが不可欠であり、品質保証システムをテストし、新しいケースに対して検証する必要がある。直線的な品質管理システムだけでは不十分で、規模に応じて品質を維持するためには、データから学習する堅牢なインテリジェンス・レイヤーも必要だ。
機械学習や人工知能の取り組みの基礎としてデータを利用する場合、誤ったデータは重大な問題を引き起こす可能性がある。
5.ログイン条件
いくつかのウェブサイトからコンテンツをスクレイピングする前に、まずログインする必要があります。クローラーがログインを要求する場合、クローラーは標準的なアイドル状態になる可能性がある。その結果、クローラーは何のデータも抽出できなくなる。
6.不完全なデータ抽出
ツイッターやフェイスブックのように、スクロールダウンするほどコンテンツが読み込まれるウェブサイトを見たことがあるだろうか？これは、Ajaxによる動的なコンテンツの読み込みによるものだ。そのため、このようなウェブサイトでは、ボットがスクロールダウンしなければ、すべてのコンテンツを取得することができません。その結果、抽出したデータは完全なものではなくなります。
7.データのセマンティクスの検証
統合された自動QAプロセスを通じて、ウェブサイトからスクレイピングしたテキストデータのセマンティクスを検証することは、非常に難しいことである。ほとんどの企業は、ウェブサイトからスクレイピングしたデータのセマンティクスの検証を支援するシステムを開発している。しかし、すべてのシナリオでセマンティクスを見つけるのに適したテクノロジーはありません。
従って、今日の注文は、かなり困難な手動テストである。
8.ボット対策
500ページ以上といった大規模なWebサイトのスクレイピングを行う場合、ボット対策に遭遇する可能性が高い。かなりの数のリクエストを行うと、IPの使用禁止などが行われます。
例えばAmazonのような有名なeコマース・ウェブサイトをスクレイピングしている場合、Distil Networksや Impervaのような、より洗練されたボット対策に直面することさえある。これらのウェブサイトは、あなたが分散型サービス妨害（DDoS）攻撃を仕掛けていると誤認するかもしれません。
自動化されたQAプロセスによってデータ品質を保証する方法
数百から数千のウェブページからデータをスクレイピングすることになるため、スクレイピングしたデータの質を判断する唯一の方法は自動化された方法である。
以下は、チェックすべきいくつかの要素である：
データの品質と正確さ
正しい情報をスクレイピングしたことを確認する必要がある。例えば、正しいページ要素からスクレイピングしたフィールドを取得した。また、自動化されたプロセスが、スクレイパーがスクレイピングしたデータを後処理していることを確認することも役に立つだろう。
これには、コンテンツからのHTMLタグの除去、関連する書式設定、空白スペーシング、テキストからの特殊文字の除去などが含まれる。フィールド名も、あなたが指定したものと同じです。このプロセスにより、データは要求段階で要求された形式に正確になる。
カバレッジ
カバレッジに関する限り、スクレーパーが個々のアイテムをすべてスクレイピングしていることを確認する必要がある。これらのユニークなアイテムには、製品、記事、ブログ記事、ニュースリストなどが含まれる。
アイテムを特定した後、スクラッパーがそのアイテムのすべてのフィールドをスクラップしたことを確認する必要があります。
スパイダー・モニタリング
スパイダーのモニタリング・プロセスは、スクレイパーがスクレイピングするデータの品質保証を確実にするために、あらゆるウェブ・スクレイピング・プロセスの重要な要素である。このような監視システムでは、スパイダーがキャプチャしたアウトプットをリアルタイムで昆虫することができます。
さらに、スパイダーモニタリングシステムは、スパイダーが実行を完了した直後に、潜在的な品質問題の原因を検出することができます。
通常、スパイダーやスクレーパーの監視システムは、スクレイピングしたデータをスキーマに照らして検証する必要がある。このスキーマは、スクレイピングされたデータから期待される構造、データタイプ、値の制限を定義する必要がある。
スパイダー監視システムの他の顕著な機能は、エラーを検出すること、禁止を監視すること、アイテムカバレッジの低下、およびスパイダー実行の他の重要な機能である。
長時間稼働するスパイダーには、リアルタイムのデータ検証アプローチを頻繁に使用することも有効だろう。この手法により、スパイダーが不適切なデータを収集していることを発見した場合、スパイダーを停止させることができる。それから、実行後のデータ評価も役に立つだろう。
プロキシはウェブ・スクレイピングにどう役立つのか？
プロキシは、あらゆるウェブスクレイピングプロジェクトにおいて、まず第一に不可欠なコンポーネントである。ボットを使ってウェブサイトから大量のページをスクレイピングする必要がある場合、対象のウェブサイトに複数のリクエストを送信しなければなりません。
先に述べたように、ほとんどのターゲットウェブサイトはあなたのIPアドレスをブロックするので、プロキシサーバーを使って本当のIPアドレスを偽装する必要がある。
しかし、単一のプロキシを使用した場合、結果はIP禁止となるため、単一のプロキシでは十分ではありません。代わりに必要なのは、ローテーションしている居住用プロキシのプールである。
プロキシ管理の専門チームがない限り、プロキシ管理はアウトソーシングすることをお勧めします。多くのプロキシプロバイダがさまざまなサービスを提供していますが、信頼できるプロキシプロバイダを見つけるのはかなり難しい作業です。
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プロキシを超える
現在多くのウェブサイトが採用しているボット対策を最小限にするには、プロキシ・プロバイダーを使うだけでは不十分だ。
これらのウェブサイトのほとんどは、リクエストの発信元がボットか人間かを判断するためにジャバスクリプトを使用しています。そのため、SplashやPuppeteerのようなスクリプト可能なヘッドレスブラウザの使用を制限する必要があります。これらのヘッドレスブラウザは、大規模なスクレイピング中にページ上のあらゆるjavascriptをレンダリングし、リソースを大量に消費するため、データをスクレイピングする速度を低下させるからです。
だから、プロキシを使って、スクレイパーやボットを人間のようにスクロールさせなければならない。
結論
これで、データ品質を達成することがいかに難しいか、包括的な概要がつかめただろう。プロキシを使用し、ヘッドレス・ブラウザを完全に避けてデータをスクレイピングするなど、他の手段を用いているのであれば、正しい道を歩んでいることになる。
また、スクレイピングしたデータの品質を保証するために、検証中と検証後のデータ検証テクニックを開発する必要がある。