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Longitudinal Web Scraping — Wiederholte automatisierte Erfassung von Webdaten über die Zeit

Longitudinal Web Scraping ist eine Datenerfassungstechnik, die automatisierte Skripte verwendet, um Inhalte von Websites zu mehreren, vordefinierten Zeitpunkten zu extrahieren. Durch wiederholtes Aufrufen derselben Webquellen bauen Forscher einen Zeitreihendatensatz auf, der erfasst, wie sich Online-Inhalte, Preise, Diskurse oder Verhaltensweisen entwickeln. Es wird häufig in den Computational Social Sciences, der Wirtschaftswissenschaft, der Politikwissenschaft, der Gesundheitsforschung und den Digital Humanities eingesetzt, um Veränderungen zu untersuchen, ohne sich auf retrospektive Selbstauskünfte zu verlassen.

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Quellen

  1. Salganik, M. J. (2018). Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. Princeton University Press. ISBN: 978-0691158648
  2. Luscombe, A., Dick, K., & Walby, K. (2022). Algorithmic thinking in the public interest: navigating technical, legal, and ethical challenges in government web scraping. Quality & Quantity, 56(3), 1781–1802. DOI: 10.1007/s11135-021-01164-0

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ScholarGate. (2026, June 3). Longitudinal Web Scraping for Research. ScholarGate. https://scholargate.app/de/survey-methodology/longitudinal-web-scraping

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ScholarGateLongitudinal Web Scraping (Longitudinal Web Scraping for Research). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/survey-methodology/longitudinal-web-scraping · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026