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Web Scraping Longitudinale — Raccolta Ripetuta di Dati Web nel Tempo

Lo web scraping longitudinale è una tecnica di raccolta dati che utilizza script automatizzati per estrarre contenuti da siti web in molteplici punti temporali predefiniti. Rivisitando ripetutamente le stesse fonti web, i ricercatori costruiscono un set di dati di serie temporali che cattura l'evoluzione di contenuti online, prezzi, discorsi o comportamenti. È ampiamente utilizzato nelle scienze sociali computazionali, nell'economia, nelle scienze politiche, nella ricerca sanitaria e nelle discipline umanistiche digitali per studiare il cambiamento senza fare affidamento su auto-segnalazioni retrospettive.

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Fonti

  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

Come citare questa pagina

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

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ScholarGateLongitudinal Web Scraping (Longitudinal Web Scraping for Research). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/survey-methodology/longitudinal-web-scraping · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026