İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Anket metodolojisi›Web Scraping — Otomatik Web Veri Toplama
Process / pipelineData collection

Web Scraping — Otomatik Web Veri Toplama

Web Scraping for Research Data Collection · Ayrıca şöyle bilinir: web harvesting, screen scraping, web crawling, automated data extraction

Web scraping, web sitelerinden otomatik olarak yapılandırılmış veya yarı yapılandırılmış içeriği alan ve çıkaran bir hesaplamalı veri toplama tekniğidir. Sosyal bilimler, hesaplamalı dilbilim, ekonomi ve bilgi biliminde yaygın olarak kullanılan bu yöntem, araştırmacıların haber arşivleri, sosyal medya platformları, devlet portalları ve çevrimiçi pazar yerleri gibi kamuya açık web kaynaklarından manuel olarak toplamanın pratik olmayacağı büyük veri kümeleri oluşturmasını sağlar.

ScholarGate
  1. Process / pipeline
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Web Scraping
API Tabanlı Veri Toplamaİçerik AnaliziBelge ToplamaÇevrimiçi AnketSensör Veri ToplamaUzun Süreli Web KazımaMobil API Tabanlı Veri T…Çok Kaynaklı API Tabanlı…Çevrimiçi Belge ToplamaÇevrimiçi Katılımcı Olma…

+5 tane daha

Ne zaman kullanılır

Web scraping, araştırma sorusunun resmi bir API veya indirilebilir veri kümesi aracılığıyla kullanılamayan, kamuya açık çevrimiçi kaynaklardan büyük ölçekli, zaman damgalı veya sürekli güncellenen verilere ihtiyaç duyduğunda uygundur. Özellikle hesaplamalı sosyal bilimlerde, medya çalışmalarında, ekonomide ve halk sağlığında haber makaleleri, sosyal medya gönderileri, ürün incelemeleri, iş ilanları veya politika belgeleri derlemek için değerlidir. Manuel toplamanın aşırı derecede yavaş olacağı ve hedef verinin makine tarafından okunabilir HTML olduğu durumlarda kullanın. Hedef platform ihtiyaçlarınız olan verileri kapsayan resmi bir API sağlıyorsa web scraping kullanmayın — API'ler daha hızlı, daha kararlı ve yasal olarak daha nettir. Hizmet şartlarının otomatik erişimi yasakladığı, araştırma izniyle elde edilmemiş kimlik doğrulamasının arkasındaki verilerin olduğu veya uygun bir etik inceleme ve yasal dayanak olmadan kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerin söz konusu olduğu durumlarda bundan kaçının.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Manuel yöntemlerin makul bir şekilde oluşturamayacağı çok büyük veri kümelerinin — milyonlarca kaydın — toplanmasını sağlar.
  • Zaman damgalarını, biçimlendirmeyi ve bağlamsal meta verileri koruyarak verileri çevrimiçi göründüğü gibi yakalar.
  • Uzunlamasına ve gerçek zamanlı araştırma tasarımlarını destekleyerek zaman içinde sürekli veri toplamak üzere zamanlanabilir.
  • Scraper yazılıp doğrulandıktan sonra kayıt başına nispeten düşük marjinal maliyet.
  • Son derece esnektir: alan veya dilden bağımsız olarak kamuya açık yapılandırılmış web içeriğine uygulanabilir.
Sınırlılıklar
  • Yasallık ve etik garanti edilmez: hizmet şartları, telif hakkı yasası ve veri koruma düzenlemeleri (örneğin, GDPR) scraping'i kısıtlayabilir veya yasaklayabilir ve her hedef site için uyumluluk değerlendirilmelidir.
  • Scraper'lar kırılgandır: web sitesi yeniden tasarımları veya bot önleme önlemleri, uyarı vermeden çıkarma mantığını bozabilir ve sürekli bakım gerektirebilir.
  • Veri kalitesi, kaynak sitenin tutarlılığına bağlıdır; eksik alanlar, kodlama hataları ve HTML düzensizlikleri yaygındır.
  • JavaScript ağırlıklı siteler ve oturum açma gerektiren içerikler teknik karmaşıklığı önemli ölçüde artırır.
  • Katılımcı onayı gerektiren veya hassas kişisel bilgiler içeren veri türleri için uygun değildir, açık etik onay olmadan.

SSS

Web scraping yasal mıdır?

Yasallık yargı alanına, toplanan belirli verilere ve hedef sitenin hizmet şartlarına bağlıdır. Kamuoyuna açık, kişisel olmayan verileri kazımak genellikle birçok yargı alanında yasal kabul edilir, ancak bu evrensel değildir. hiQ v. LinkedIn kararı (ABD, 2022), kamuya açık veriler için bir miktar koruma sunar, ancak GDPR (AB) ve eşdeğer yasalar kişisel veriler üzerinde katı sınırlar getirir. Her zaman sitenin robots.txt ve hizmet şartlarını gözden geçirin, hassas durumlar için kurumunuzun hukuk ofisine danışın ve kişisel veriler söz konusu olduğunda etik kurul onayını alın.

Kazıma yerine ne zaman bir API kullanmalıyım?

Resmi bir API veri ihtiyaçlarınızı kapsadığı sürece onu kullanın. API'ler açıkça programlı erişim için tasarlanmıştır, yasal olarak nettir, tanımlanmış şemalara sahip yapılandırılmış veriler sunar ve HTML tabanlı kazıyıcılardan çok daha kararlıdır. Web scraping, yeterli bir API'nin bulunmadığı veya API'nin hız sınırlarının veya veri kapsamının araştırma gereksinimlerini karşılamadığı durumlar için saklanmalıdır.

JavaScript ile işlenen içerikle nasıl başa çıkarım?

Standart HTTP istek kütüphaneleri, JavaScript yürütülmeden önce ham HTML'yi çeker, bu da dinamik olarak yüklenen içeriğin (React veya Vue gibi çerçeveler tarafından işlenen) onlar tarafından görünmez olduğu anlamına gelir. Bu tür siteler için, sayfanın tam olarak işlenmesini bekleyen ve ardından ayrıştırma için eksiksiz DOM'u sunan bir tarayıcı motoru başlatan bir başsız tarayıcı aracı — Playwright veya Selenium — kullanın.

Kazınmış veri kümemin tekrarlanabilir olmasını nasıl sağlarım?

Her kayıt için tam URL'yi, kesin kazıma zaman damgasını ve kazıyıcı sürümünü kaydedin. Ham HTML yanıtlarının bir örneğini arşivleyin. Kazıma kodunuzu sürüm denetimine alın ve çıkarma mantığındaki değişiklikleri belgeleyin. Kaynak site yapıyı değiştirirse ve yeniden kazırsanız, bunu yeni bir veri toplama dalgası olarak ele alın ve süreksizliği belgeleyin.

Yasal uyumluluğun ötesinde hangi etik sorunlar ortaya çıkıyor?

Kazıma teknik olarak yasal olsa bile, araştırmacılar veri öznelerinin içeriklerinin araştırma için kullanılmasını makul bir şekilde bekleyip beklemediğini, genel gönderilerin toplamasının bireyleri yeniden tanımlayabileceğini, kazınmış alıntıların yayınlanmasının katılımcılara zarar verebileceğini ve kazımadan kaynaklanan sunucu yükünün küçük veya topluluk tarafından işletilen sitelere maliyet getirdiğini dikkate almalıdır. İnternet araştırmaları için ACM veya AoIR etik yönergelerini izleyin.

Kaynaklar

  1. Mitchell, R. (2018). Web Scraping with Python: Collecting More Data from the Modern Web (2nd ed.). O'Reilly Media. ISBN: 978-1491985571
  2. Web scraping. Wikipedia. link ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Web Scraping for Research Data Collection. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/survey-methodology/web-scraping

İlişkili yöntemler

API Tabanlı Veri Toplamaİçerik AnaliziBelge ToplamaÇevrimiçi AnketSensör Veri Toplama

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • API Tabanlı Veri ToplamaAnket metodolojisi↔ karşılaştır
  • İçerik AnaliziNitel↔ karşılaştır
  • Belge ToplamaAnket metodolojisi↔ karşılaştır
  • Çevrimiçi AnketAnket metodolojisi↔ karşılaştır
  • Sensör Veri ToplamaAnket metodolojisi↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

API Tabanlı Veri ToplamaUzun Süreli Web KazımaMobil API Tabanlı Veri ToplamaÇok Kaynaklı API Tabanlı Veri ToplamaÇevrimiçi Belge ToplamaÇevrimiçi Katılımcı Olmayan GözlemÇevrimiçi Sensör Veri ToplamaAPI Tabanlı Veri Toplama Pilot TestiUzaktan Belge ToplamaUzak Sensör Veri ToplamaUzak Web KazımaSensör Veri Toplama

Benzer yöntemler

Uzak Web KazımaUzun Süreli Web KazımaAPI Tabanlı Veri ToplamaÇevrimiçi Belge ToplamaUzaktan Belge ToplamaÇok Kaynaklı API Tabanlı Veri ToplamaAPI Tabanlı Veri Toplama Pilot TestiBelge Toplama

İlgili referans kavramlar

Web Tarama ve Bağlantı YapısıWeb Uygulama GüvenliğiTekrarlanabilir AraştırmaBilgi ErişimiWeb Araması ve Bağlantı AnaliziKullanıcı Araştırma Yöntemleri

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Web Scraping (Web Scraping for Research Data Collection). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/survey-methodology/web-scraping · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Early internet practitioners; systematised in research contexts from the late 1990s onward
Year
Late 1990s–2000s
Type
Automated digital data collection technique
DataType
HTML/XML web pages, structured and semi-structured online text, tables, images, metadata
Subfamily
Data collection
İlişkili yöntemler
API Tabanlı Veri Toplamaİçerik AnaliziBelge ToplamaÇevrimiçi AnketSensör Veri Toplama
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil