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Longitudinal Web Scraping — 時系列でのウェブデータ反復収集

Longitudinal web scraping(縦断的ウェブスクレイピング)は、事前に定義された複数の時点において自動化されたスクリプトを用いてウェブサイトからコンテンツを抽出するデータ収集技術である。同一のウェブソースを繰り返し再訪することにより、研究者はオンラインコンテンツ、価格、言説、または行動がどのように進化するかを捉える時系列データセットを構築する。これは、計算社会科学、経済学、政治学、健康研究、デジタルヒューマニティーズにおいて、回顧的な自己申告に依存せずに変化を研究するために広く用いられている。

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出典

  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

このページの引用方法

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

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ScholarGateLongitudinal Web Scraping (Longitudinal Web Scraping for Research). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/survey-methodology/longitudinal-web-scraping · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026