Longitudinālā tīmekļa datu iegūšana — atkārtota automatizēta tīmekļa datu vākšana laika gaitā
Longitudinālā tīmekļa datu iegūšana ir datu vākšanas metode, kas izmanto automatizētus skriptus, lai iegūtu saturu no tīmekļa vietnēm vairākos, iepriekš noteiktos laika punktos. Atkārtoti apmeklējot tos pašus tīmekļa avotus, pētnieki izveido laika rindu datu kopu, kas fiksē, kā attīstās tiešsaistes saturs, cenas, diskurss vai uzvedība. To plaši izmanto skaitļošanas sociālajās zinātnēs, ekonomikā, politikas zinātnēs, veselības pētījumos un digitālajās humanitārajās zinātnēs, lai pētītu pārmaiņas, nepaļaujoties uz retrospektīviem pašnovērtējumiem.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Longitudinal Web Scraping for Research. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/survey-methodology/longitudinal-web-scraping
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Datu vākšana, izmantojot APIAptauju metodoloģija↔ salīdzināt
- Konteksa analīzeKvalitatīvās metodes↔ salīdzināt
- Longitudinal SurveyAptauju metodoloģija↔ salīdzināt
- Sensoru datu vākšanaAptauju metodoloģija↔ salīdzināt
- Tīmekļa datu ieguveAptauju metodoloģija↔ salīdzināt
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →