Process / pipelineData collection
종단적 웹 스크래핑 — 시간에 따른 웹 데이터의 반복적 자동 수집
종단적 웹 스크래핑은 미리 정의된 여러 시점에서 웹사이트의 콘텐츠를 추출하기 위해 자동화된 스크립트를 사용하는 데이터 수집 기법입니다. 동일한 웹 소스를 반복적으로 재방문함으로써 연구자는 온라인 콘텐츠, 가격, 담론 또는 행동이 어떻게 진화하는지를 포착하는 시계열 데이터셋을 구축합니다. 이는 계산 사회 과학, 경제학, 정치학, 보건 연구 및 디지털 인문학에서 회고적 자기 보고에 의존하지 않고 변화를 연구하기 위해 널리 사용됩니다.
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출처
- Salganik, M. J. (2018). Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. Princeton University Press. ISBN: 978-0691158648
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Longitudinal Web Scraping for Research. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/survey-methodology/longitudinal-web-scraping
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