ニューススクレイピング - 5つの使用例と利点

ニューススクレイピング・ソリューションは、信憑性の高いデータでビジネスパーソンに利益をもたらす。統計によると、オンライン新聞業界は2020年に53.3億米ドルの収益を上げたという。ニュースサイトは、最新かつ信頼性の高いデータのソースである。ありとあらゆるデータソースの中で、ニュース記事からのデータは分析のために高品質なデータを提供することができる。

ニューススクレイピング・ソリューションは、信憑性の高いデータでビジネスパーソンに利益をもたらす。統計によると、オンライン新聞業界は2020年に53.3億米ドルの収益を上げたという。ニュースサイトは、最新かつ信頼性の高いデータのソースである。ありとあらゆるデータソースの中で、ニュース記事からのデータは分析プロセスのために高品質のデータを提供することができる。この記事では、ニュース記事からデータをスクレイピングし、その使用方法について詳しく説明する。

目次

• ウェブスクレイピングとは
• ニューススクレイピングとは何か？
• ニューススクレイピングの利点
• ニューススクレイピングの使用例
• ニュース記事をスクレイピングするには？
• Pythonによるニューススクレイピング
• ニューススクレイピングの課題
• ニュース・スクレイピングにおけるプロキシ
• ニューススクレイピングにProxyscrape を選ぶ理由とは？
• よくある質問
• 閉会の辞

ウェブスクレイピングとは

ウェブ・スクレイピングとは、複数のデータ・ソースから大量のデータを抽出し、貴重な洞察を得るために使用するプロセスである。このテクニックは、ウェブサイトの基本的なHTMLコンテンツを含むウェブページ全体の情報を収集することができます。これにより、ウェブサイトの要素を他のターゲットに簡単に複製することができます。

ソーシャルメディア、オンライン取引、カスタマーレビュー、ビジネスウェブサイト、機械からのウェブデータは、データサイエンスに貢献できる最も一般的なデータソースである。ウェブスクレイピングソリューションは、テキスト、画像、バイナリ値、磁気コード、センサーデータなど、複数の形式のデータを抽出しなければならない。

ニューススクレイピングとは何か？

ニューススクレイピングは、スクレイパーがニュース記事からデータを抽出することに焦点を当てたウェブスクレイピングの応用である。ニュースサイトのスクレイピングは、ニュースのヘッドライン、最近のリリース、現在のトレンドに関するデータを人々に提供する。

オンラインで入手可能なデータソースの中で、ニュースサイトが最も信頼できる。ニュース記事はフェイクニュースの可能性が最も低いため、信憑性が高い。ニュース記事でウェブページをスクレイピングすることで、最新のトレンドや過去の記録にアクセスすることができ、アナリティクスに大きな利益をもたらす。

ニューススクレイピングの利点

ニュースのスクレイピングは、洞察力を得るための重要な手法になりつつある。マーケティングの専門家は、ニュースのスクレイピングが多くのケースで役立っていると感じている。

常に最新のトレンドを提供

ニュースサイトは通常、市場の最新トレンドを最初に発信する。このような情報源は、スクレイパーが常に最新情報を入手するのに適している。自動化されたニューススクレイピング・ソリューションは、質の高い重要なデータでデータ分析プロセスを豊かにします。

全領域で高いコンプライアンス

ニュースサイトは、ほぼすべての可能な領域に対応している。ニュース」という言葉が示すように、四方八方から情報を取り込み、複数のトピックに関するニュース記事を扱っている。そのため、スクレイパーは1つのサイトであらゆる分野の情報にアクセスすることができる。ニュースは紙媒体だけではない。デジタル機器やアプリケーションにも対応している。

過去データへの容易なアクセス

データ分析に必要な要素のひとつは、過去の実験データである。アナリストは、価値ある戦略を見出すために、過去のタスクに関与したテクニックとその成功率、失敗率を必要とする。この既存データの分析は、将来のビジネス洞察のための貴重なインプットとなる。

事実証明の信頼できる情報源

最近の人々は人気を得るためにフェイクニュースを発信する傾向が強い。データの信憑性を見極めるのはかなり複雑なプロセスだ。そのため、アナリストは検証済みのニュース記事を提供するニュースサイトに頼ることが多い。

斬新なアイデアに役立つ

質の高い記事に関して、ユーザーはビジネスを構築するための新鮮なアイデアを思いつくことができる。ビジネス・パーソンは、最近の製品発表や今後のトレンドからマーケティング戦略を設計することができる。

ニューススクレイピングの使用例

ニューススクレイピングサービスは、ビジネス市場という観点から組織の成長を助けることができる複数のアプリケーションで人々をサポートする。

評判フィードバック

組織は、自社に関するニュースを追跡することができる。ニュース記事には視聴者のレビューやアンケートが掲載されることもあり、企業は人々の意見を知ることができる。このレピュテーション・モニタリング・システムは、アナリストが自分たちの計画が順調に進んでいるか、あるいは変更が必要かどうかを知るのに役立つ。

リスク分析

ニュース記事から、人々は市場の需要やうまくいかないものを把握することができる。これは、企業が時代遅れの製品から焦点を移し、現在のトレンドに集中させるのに役立つ。

競合分析

競合他社のデータを引き出せば、その機能や戦略を簡単に知ることができる。競合のヒット率や失敗率を分析することは、あなたの競合を分析することと同じくらい重要である。ニッチの調査からデータを収集することで、競合他社よりも優位に立つことができる。

天気予報

ビジネスはまた、地理的位置や気候のような外部要因にも左右される。ビジネスアナリストは天気予報のニュース記事をスクラップすることができる。これらの気象データは、アナリストが国を超えて事業を拡大する際の意思決定に役立つ。

センチメント分析

ニューススクレイピングはセンチメント分析に使われる。アナリストはニュースサイトから一般的なレビューをスクレイピングし、それらのデータをセンチメント分析にかける。この分析では、肯定的な言葉と否定的な言葉を照合することで、人々の感情を把握する。これは、ビジネス関係者が自社の製品やサービスに対する人々の反応や感情を知るのに役立つ。 

ニュース記事をスクレイピングするには？

ビジネスパーソンは、自分でニュース記事からデータをスクレイピングすることもできるし、第三者のスクレイピング・ソリューション会社から支援を受けることもできる。手作業によるスクレイピングには、PythonやRのプログラムでスクレイピングツールを開発できる有資格のプログラマーが必要だ。Pythonには、ウェブサイトから情報を収集するためのデフォルトのライブラリがいくつか用意されている。スクレイピングは通常のデータ抽出以上のものであるため、ユーザーはプロキシを利用すべきである。プロキシを使えば、ユーザーは制限なしに大量のデータをスクレイピングできる。

個人の開発者がこれらのプロセスをすべて処理するのは難しいかもしれない。このような場合、標準的なスクレイピング・ソリューションを利用すれば、プロキシの助けを借りて複数のサイトから効果的にニュースデータをスクレイピングすることができる。

Pythonによるニューススクレイピング

SERPの結果からgoogleニュースをスクレイピングするには、いくつかの前提条件がある。Pythonのライブラリを使えば、ウェブスクレイピングのプロセスを簡略化することができる。 

• Pythonのダウンロード- 互換性のあるバージョンを使用してください。
• コマンドプロンプトを使ってpythonをインストールする。
• データをリクエストするためのリクエストライブラリをインストールする。
• データ分析用に Pandasをインストールする。
• HTMLコンテンツを解析するための BeautifulSoupと lxmlをインストールする。

これらすべてをインストールするには、コマンドプロンプトを使って以下のコマンドを実行する。

pip install requests pip install lxml beautifulSoup4 をインストールする

開始前にこれらのライブラリをインポートする

インポートリクエスト インポートpandas import beautifulSoup, lxml

ニュースデータの取得

Pythonのリクエストモジュールは、ユーザーがHTTPリクエストを送信できるようにします。リクエストモジュールをインポートし、目的のURLからデータを取得するためにレスポンスオブジェクトを作成します。レスポンス変数を作成し、get()メソッドを使用してWikiNewsのようなターゲットサイトからデータをスクレイピングします。

response = requests.get(https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites)

そして、リクエストのステータスを表示する。ステータスコードを見ることで、ユーザはページが正常にダウンロードされたのか、エラーがあるのかを知ることができる。それぞれのエラーの意味を知るには、 プロキシエラーページを見てください。

レスポンスの印刷

次に、ページの内容を印刷するには、以下のコードを使い、ページ全体を印刷する。

print(response.status_code) print(response.text)

文字列の解析

ウェブ・ページの内容を取得して印刷した後、次に必要なステップは解析である。前のステップで印刷されたレスポンスは文字列です。抽出されたデータに対して必要なスクレイピング操作を行うために、ユーザは文字列をpythonオブジェクトに変換する必要があります。 pythonを使ってJSONを読み、パースする方法を学ぶには、このページをチェックしてください。

Pythonは、lxmlやbeautiful soapのような、文字列を解析するための複数のライブラリを提供している。 

これを使用するには、変数を作成し、抽出されたテキストを'BeautifulSoup'という名前の解析関数で解析する。response.text'変数は、レスポンスからテキストデータを返す。

soup_text = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

特定のコンテンツを抽出する

ニューススクレイパーは、ウェブサイトから特定の情報を探すことがある。この場合、必要な要素を返す find() を使用する。

この find 関数を 'soup_text' 変数と一緒に使うと、解析されたコンテンツから必要な要素を返すことができる。title'のようなHTMLタグを変数として使い、'get_text()'メソッドはタイトルの内容を返す。

title = soup.find('title') print(title.get_text())

その他の詳細をスクレイピングするには、classやitempropのような属性を使ってニュースデータを抽出することもできる。 

完全なコード：

import requests, pandas, beautifulSoup, lxml response = requests.get("https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites">https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites) print(response.text) soup_text = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') title = soup.find('title') print(title.get_text())

ニューススクレイピングの課題

この非常に有益なニュース集約技術には、もちろん一定の課題も伴う。スクレイパーが直面する最も一般的な課題には次のようなものがある。

地理的制約

地理的に制限されたサイトの中には、ユーザーが他の国からデータを抽出できないものもある。このようなジオブロックは、スクレイパーがグローバルなデータを分析するのを止める可能性があります。例国際証券取引所の予測システムは、複数の国からの入力を必要とする。開発者が他国の株価をスクレイピングできなければ、予測システムの精度に影響する。

IPブロック

ニュースサイトは、自社サイトに繰り返しデータを要求しているIPアドレスを見つけると、そのユーザーの身元を疑い、ニュース記事のスクレイピングを止めさせるかもしれない。ニュースサイトからデータを抽出することで、その特定のIPアドレスへのアクセスを制限することができる。

低速

Webスクレイピングとは、ニュースサイトから繰り返しデータを抽出する作業のこと。Webサイトに連続してリクエストを投げると、処理速度が遅くなることがある。

ニュース・スクレイピングにおけるプロキシ

ニュースのスクレイピングはプロキシなしでも可能である。しかし、プロキシを利用することで、課題を解決し、スクレイピングプロセスを簡素化することができる。匿名機能を持つプロキシは、すべてのスクレイピングの課題を克服することができる。プロキシがそのアドレスを使ってユーザーの実際の身元を隠せば、IPブロックやジオブロックに簡単に対処できる。

ニューススクレイピングにProxyscrape を選ぶ理由とは？

を提供する。

Proxyscrapeは、ユーザーが制限を回避するために特定の国のプロキシを選択できるように、複数のタイプとプロトコルのプロキシを提供します。彼らの住宅用プロキシプールは何百万もの高帯域幅のプロキシを含んでいるので、ユーザーはスクレイピング速度を妥協する必要はありません。専用プロキシは、ウェブサーバーや ISPがユーザーの身元を簡単に追跡できないように、各ユーザーに固有のIPアドレスを持つ。データセンタープロキシや住宅用プロキシのような共有プロキシは、複数のプロキシでブロックされたサイトのブロックを解除するために、異なるプロキシの種類でプロキシプールを提供します。

高帯域幅 - これらのプロキシは高帯域幅で、スクレイパーがさまざまなソースから多次元データを収集することを容易にする。 

アップタイム - 100％のアップタイムにより、スクレイピング機能が中断されることなく、ユーザーは最新のデータを利用することができます。 

複数のタイプ -Proxyscrape は複数のタイプのプロキシを提供します。共有データセンタープロキシ、共有レジデンシャルプロキシ、専用プロキシを提供しています。住宅用IPプールは、ユーザーがリクエストごとに異なるIPアドレスを使用することを可能にし、プライベートプロキシは、人々が自分自身のために1つのユニークなプロキシを所有するのに役立ちます。また、HTTPプロキシやSocksプロキシのように、異なるプロトコル用のプロキシもあります。

グローバルプロキシ -Proxyscrape は複数の国のプロキシを提供する。そのため、ユーザーは希望する場所のプロキシを使用して、その場所からニュースをスクレイピングすることができます。 

コスト効率 - 彼らは手頃な価格で高品質のプレミアムプロキシを提供しています。当社の魅力的な価格と巨大なプロキシオプションをチェックしてください。

よくある質問

よくある質問

閉会の辞

ニュースウェブサイトのスクレイピングはウェブスクレイピングの一部であり、スクレイパーはニュース記事に焦点を当て、価値のある本物のニュースデータを収集する。サーバーにHTTPリクエストを送るために、Requestsのようなpythonライブラリを使うことができる。しかし、これらのライブラリは、スクレイピングのスピードと品質の点で追いつかないかもしれない。この場合、匿名プロキシを使って複数の場所にアクセスし、高速で膨大な量のデータを収集することができる。