Ethisches Web Scraping: Grundsätze und Praktiken

Web Scraping ist zu einem unverzichtbaren Werkzeug in modernen Datenanwendungen geworden und ermöglicht die automatische Extraktion von Informationen aus Websites. Von der Marktforschung und Wettbewerbsanalyse bis hin zur App-Entwicklung und Content-Aggregation - Web Scraping hilft dir, strukturierte Daten aus dem unstrukturierten Web zu sammeln.

Mit dieser Fähigkeit geht jedoch auch Verantwortung einher. Effektives Web Scraping erfordert ein Gleichgewicht zwischen Effizienz und ethischen und rechtlichen Überlegungen. Da Websites Schutzmechanismen einführen und sich die Datenschutzbestimmungen weiterentwickeln, ist es wichtig, das Web Scraping mit Bedacht anzugehen.

Für diejenigen, die ihre Fähigkeiten ausbauen möchten, bietet unser Kurs Web Scraping in Python eine Schulung zum Navigieren im HTML-Code und zum Erstellen von Tools zum Crawlen von Websites. Wenn du R bevorzugst, vermittelt dir unser Kurs "Web Scraping in R" effiziente Techniken zum Sammeln von Daten von beliebigen Websites.

Dieser Artikel führt dich durch die besten Praktiken für verantwortungsbewusstes Web Scraping und hilft dir, Daten zu extrahieren und dabei die Eigentümer der Website, die Nutzer und das gesamte Web-Ökosystem zu respektieren.

Ethische Grundregeln für Web Scraping

Bevor wir uns mit den technischen Aspekten des Web Scraping befassen, sollten wir die grundlegenden Prinzipien festlegen, die deinen Ansatz leiten sollten. Diese Grundsätze helfen dir, dich in den manchmal trüben Gewässern der automatisierten Datenerfassung zurechtzufinden und gleichzeitig ethische Standards einzuhalten.

Lies das Kleingedruckte

Prüfe immer zuerst, ob Scraping auf einer Website erlaubt ist. Viele Websites gehen in ihren Nutzungsbedingungen ausdrücklich auf den automatischen Zugriff ein. Überprüfe außerdem die robots.txt-Datei - ein Standard, der angibt, welche Teile einer Website für Bots und Crawler zugänglich sind.

Wenn du zum Beispiel eine robots.txt-Datei öffnest (die du normalerweise unter domain.com/robots.txt findest), siehst du vielleicht Direktiven wie diese:

User-agent: *
Disallow: /private/
Allow: /public/

Das bedeutet, dass alle Bots das Verzeichnis "/private/" meiden sollten, aber auf das Verzeichnis "/public/" zugreifen können. Ethisches Scraping beginnt damit, diese Grenzen zu verstehen und zu respektieren.

Kreative Arbeit respektieren

Fakten und Daten sind zwar in der Regel nicht urheberrechtlich geschützt, aber die Art und Weise, wie sie präsentiert werden, ist es oft. Website-Layouts, bestimmte Texte und Zusammenstellungen können rechtlich geschützt sein.

Wenn du gescrapte Inhalte verwendest:

• Vermeide das Kopieren von Designelementen oder wesentlichen Teilen des Textes
• Geeignete Quellenangaben machen
• Überlege, wie sich deine Nutzung auf das Werk des ursprünglichen Schöpfers auswirken könnte

Wenn du deine Quellen korrekt angibst und urheberrechtlich geschütztes Material respektierst, zeigst du Integrität und schaffst Vertrauen, sowohl bei den Urhebern von Inhalten als auch bei deinem Publikum.

Die Privatsphäre steht an erster Stelle

Datenschutzbestimmungen wie GDPR, CCPA und andere stellen strenge Anforderungen an die Erfassung personenbezogener Daten. Beim Kratzen:

• Vermeide es, persönlich identifizierbare Informationen zu sammeln, wenn es nicht unbedingt notwendig ist
• Wenn du personenbezogene Daten sammeln musst, stelle sicher, dass du eine rechtliche Grundlage dafür hast
• Erfasste personenbezogene Daten sicher speichern und verarbeiten
• Eine klare Richtlinie zur Datenaufbewahrung haben

Der verantwortungsvolle Umgang mit personenbezogenen Daten ist mehr als nur gute Ethik - er ist eine gesetzliche Vorschrift, die Einzelpersonen schützt und dein Projekt vor erheblicher Haftung bewahrt.

Erst fragen, dann kratzen

Wenn die Bedingungen nicht klar sind oder du einen umfassenderen Zugang brauchst, solltest du dich direkt an uns wenden. Viele Website-Betreiber sind bereit, bessere Zugangsmöglichkeiten zu bieten, wenn sie dein Ziel verstehen. Einige bieten:

• API-Zugang mit höheren Tarifgrenzen
• Massendownloads von Daten
• Sondergenehmigung für akademische oder Forschungszwecke

Eine einfache Bitte um Erlaubnis kann eine potenziell gegnerische Beziehung in eine kooperative verwandeln, was oft zu einem besseren und zuverlässigeren Datenzugang führt. Dieser Punkt bezieht sich auf den ersten Punkt, nämlich das Kleingedruckte zu lesen: Oft steht in den Nutzervereinbarungen der Website, dass du um Erlaubnis fragen sollst.

Überprüfe deinen Ansatz

Das Web-Ökosystem entwickelt sich ständig weiter, mit wechselnden Technologien, Richtlinien und rechtlichen Rahmenbedingungen. Was letztes Jahr akzeptabel war, ist es heute vielleicht nicht mehr. Plane regelmäßige Überprüfungen deiner Scraping-Aktivitäten, um die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten. Geh nicht davon aus, dass du immer noch die Erlaubnis hast, nur weil du sie beim letzten Mal bekommen hast.

Unser Snscrape Tutorial: How to Scrape Social Media with Python bietet eine Anleitung zum Umgang mit plattformspezifischen Anforderungen und betont, wie wichtig es ist, die Nutzungsbedingungen zu verstehen, bevor du Daten von Social-Media-Seiten sammelst, deren Richtlinien häufig aktualisiert werden.

Ethisch orientierte technische Praktiken für Web Scraping

Ethik geht über die Absicht hinaus - sie ist Teil der Funktionsweise deines Scrapers. Die folgenden Strategien helfen dir dabei, Tools zu entwickeln, die Störungen und Belastungen minimieren und den Websites, die du besuchst, Respekt entgegenbringen.

Ziele nur, was du brauchst

Überspringe ganzseitige Dumps. Gestalte deinen Scraper so, dass er nur die spezifischen Datenelemente extrahiert, die du tatsächlich brauchst. Dieser Ansatz reduziert die Bandbreitennutzung, beschleunigt die Verarbeitung und zeigt Respekt für die Infrastruktur der Website.

Unser Web Scraping & NLP in Python Tutorial zeigt dir, wie du bestimmte Inhalte effizient bearbeiten kannst. Im Tutorial werden nicht die gesamten Webseiten von Project Gutenberg heruntergeladen, sondern nur der für die Analyse benötigte neue Text extrahiert.

Anfragen drosseln, um Überlastung zu vermeiden

Verwende Verzögerungen, Ratenbegrenzungen und Backoff-Strategien, um zu verhindern, dass eine Website mit Anfragen überflutet wird. Sieh deinen Scraper als einen rücksichtsvollen Besucher - nicht als eine Flut von Daten. Wenn du zwischen den Anfragen Pausen einlegst (selbst wenn es nur ein paar Sekunden sind), kannst du die Belastung des Servers erheblich reduzieren.

# Example: Simple delay between requests
import time
import requests

urls = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2"]

for url in urls:
    response = requests.get(url)
    # Process the response here
    
    # Wait 3 seconds before the next request
    time.sleep(3)

Bevorzuge APIs, wenn verfügbar

APIs gibt es aus einem bestimmten Grund: Sie bieten einen strukturierten, zuverlässigen und anerkannten Zugang zu Daten. Wenn eine Website eine API anbietet, ist es fast immer besser, diese zu nutzen, als zu scrapen. APIs bieten in der Regel:

• Klare Nutzungsrichtlinien und Tarifgrenzen
• Zuverlässigere Datenstruktur
• Geringeres Risiko von Unterbrechungen, wenn die Website aktualisiert wird
• Ausdrückliche Erlaubnis des Eigentümers der Website

Sei vorsichtig mit Gleichzeitigkeit

Paralleles Scrapen kann mächtig sein, aber potenziell schädlich, wenn es nicht richtig kontrolliert wird. Bei der Umsetzung gleichzeitiger Anfragen:

• Lege ein vernünftiges Limit für gleichzeitige Verbindungen fest (normalerweise sind 2-5 angemessen)
• Antwortzeiten und Fehlerquoten überwachen
• Implementiere eine adaptive Drosselung, um die Geschwindigkeit zu verringern, wenn die Website überlastet scheint

Unser Tutorial über Web Scraping mit Python (und Beautiful Soup) enthält Beispiele für verantwortungsvolle Scraping-Muster, die dir helfen können, effektive, aber rücksichtsvolle Scraper zu bauen, die sich unauffällig verhalten und gleichzeitig die benötigten Daten sammeln.

Geeignete Benutzer-Agenten verwenden

Identifiziere deinen Scraper immer mit einem ehrlichen User-Agent, der den Website-Administratoren die Möglichkeit gibt, dich bei Bedarf zu kontaktieren. Diese Transparenz schafft Vertrauen und bietet einen Kanal für die Kommunikation, wenn Probleme auftreten.

# Example: Setting a proper user agent
headers = {
    'User-Agent': 'YourCompany Data Research Bot (yourname@example.com)',
}

response = requests.get(url, headers=headers)

Diese Herangehensweise an die Entwicklung von ethischen Scrapern trägt dazu bei, dass deine Datensammelaktivitäten langfristig nachhaltig sind und sowohl deinen Projekten als auch dem gesamten Web-Ökosystem zugutekommen.

Ethisches Verhalten in der Praxis

Ethisches Web-Scraping bedeutet, dass du praktische Schritte unternimmst, die Websites und ihre Eigentümer respektieren. Hier erfährst du, wie du ethische Grundsätze in deinen täglichen Scraping-Workflow einbauen kannst.

Erst testen, dann skalieren

Beginne immer mit einer kleinen Anzahl von Seiten, bevor du Hunderte oder Tausende von Seiten scrapen kannst. So kannst du überprüfen, ob dein Scraper richtig funktioniert, mögliche Probleme erkennen und sicherstellen, dass du den Server nicht ungewollt belastest. Beginne mit 5-10 Seiten, prüfe die Ergebnisse und erhöhe dann schrittweise das Volumen, wenn alles wie erwartet funktioniert.

Fordere nur an, was du brauchst

Setze zielgerichtetes Scraping ein, indem du nur die spezifischen Elemente identifizierst und extrahierst, die für dein Projekt relevant sind. Wenn du zum Beispiel nur Produktnamen und Preise brauchst, lade keine Bilder, Bewertungen und Spezifikationen herunter. Dieser selektive Ansatz ist effizienter und belastet die Server der Website weniger.

# Example: Targeting specific elements
# Instead of soup.get_text() which gets everything
product_names = soup.select('.product-name')
product_prices = soup.select('.product-price')

Mit Transparenz bauen

Strukturiere deinen Scraping-Code auf saubere, gut dokumentierte und modulare Weise. Das macht es einfacher, deinen Scraper zu überprüfen, zu aktualisieren und in Übereinstimmung mit ethischen Standards zu pflegen. Eine klare Organisation des Codes hilft auch dabei, potenzielle Probleme zu erkennen, bevor sie sich auf die Websites auswirken, die du scannst.

Ein gut strukturierter Code sollte:

• Verwende beschreibende Funktions- und Variablennamen, die den Zweck erklären
• Füge Kommentare hinzu, die den Zweck jeder Komponente erklären
• Getrennte Bereiche (Vernetzung, Parsing, Datenspeicherung)
• Aktivitäten zur späteren Überprüfung und Fehlerbehebung protokollieren

Unser ScrapeGraphAI Tutorial: Getting Started With AI Web Scraping zeigt moderne Ansätze, um transparente und wartbare Web Scraper zu entwickeln, die es einfacher machen, ethischen Grundsätzen zu folgen, wenn sich deine Projekte weiterentwickeln.

Wenn du diese praktischen Verhaltensweisen in deinen Scraping-Projekten umsetzt, befolgst du nicht nur abstrakte Prinzipien, sondern trägst aktiv zu einem gesünderen Web-Ökosystem bei, in dem die Datenerfassung mit der Nachhaltigkeit von Websites koexistieren kann.

Anständig scheitern und verantwortungsvoll loggen

Verantwortungsbewusstes Web Scraping geht über das erfolgreiche Sammeln von Daten hinaus und betrifft auch das Verhalten deines Scrapers, wenn etwas schief läuft. Eine durchdachte Fehlerbehandlung und -protokollierung ist wichtig, um die Auswirkungen auf Websites zu minimieren und die Transparenz deiner Datenerfassungsaktivitäten zu wahren.

Vermeide aggressive Wiederholungsversuche mit ethischer Fehlerbehandlung

Wenn ein Server nicht antwortet oder einen Fehler zurückgibt, könnte ein unethischer Scraper ihn mit wiederholten Anfragen bombardieren, was die Serverlast erhöht und möglicherweise Abwehrmaßnahmen auslöst. Implementiere stattdessen eine rücksichtsvolle Fehlerbehandlung mit:

• Angemessene Grenzen für Wiederholungsversuche (in der Regel maximal 3-5 Versuche)
• Exponentieller Backoff, der die Wartezeit zwischen den Wiederholungsversuchen erhöht
• Unterbrecher, die alle Anfragen unterbrechen, wenn zu viele Fehler auftreten
• Ordnungsgemäße Beendigung, bei der bereits erfasste Daten erhalten bleiben

# Example: Implementing exponential backoff
import time
import random

def fetch_with_retry(url, max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = requests.get(url)
            response.raise_for_status()  # Raise exception for HTTP errors
            return response
        except requests.RequestException:
            if attempt == max_retries - 1:
                # Last attempt failed, log and give up
                logging.error(f"Failed to fetch {url} after {max_retries} attempts")
                return None
            
            # Wait with exponential backoff + small random offset
            wait_time = (2 ** attempt) + random.uniform(0, 1)
            logging.info(f"Attempt {attempt+1} failed, waiting {wait_time:.2f}s before retry")
            time.sleep(wait_time)	

Diese Vorgehensweise hilft dir auch bei der Fehlersuche in deinem ursprünglichen Code, der die Fehler verursacht haben könnte. 

Protokolliere Anfragen und Misserfolge mit Blick auf die Verantwortlichkeit

Umfassende Protokollierung spielt eine wichtige Rolle bei der verantwortungsvollen Verwaltung von Daten. Führe detaillierte Aufzeichnungen über:

• Aufgerufene URLs und wann
• Antwortstatuscodes und Fehler
• Extrahierte Daten (oder zumindest der Umfang der Daten)
• Konfigurationseinstellungen, die für jede Scraping-Sitzung verwendet werden

Diese Protokolle helfen dir dabei, dein eigenes Verhalten zu überprüfen, sicherzustellen, dass du innerhalb der vorgesehenen Parameter arbeitest, und sorgen für Transparenz, wenn Fragen zu deinen Scraping-Aktivitäten aufkommen.

Überwache deinen Fußabdruck im Web

Ethische Scraper bewerten regelmäßig ihre Auswirkungen auf die Websites, mit denen sie interagieren. Richte ein Monitoring ein, um den Lernpfad zu verfolgen:

• Anfragefrequenz und Volumen pro Bereich
• Durchschnittliche Antwortzeiten (langsamere Antworten können auf eine Überlastung des Servers hinweisen)
• Fehlerraten und Muster
• Änderungen in der Struktur der Website, die eine Aktualisierung deines Ansatzes erfordern könnten

Überlege dir, ob du dein Scraping außerhalb der Hauptgeschäftszeiten der Zielwebsite durchführen willst. Ein Scraper, der um 3 Uhr morgens Ortszeit läuft, hat normalerweise weniger Auswirkungen als ein Scraper, der während der Geschäftszeiten läuft, wenn der legitime Nutzerverkehr am höchsten ist.

Indem du dich anständig benimmst und verantwortungsvoll protokollierst, führst du ethisches Scraping auf operativer Ebene ein und stellst sicher, dass dein Scraper auch dann ein guter Bürger des Internets bleibt, wenn die Dinge nicht so laufen wie geplant.

Websites, die tabu sind

Manche Websites sind kategorisch tabu, egal wie technisch machbar Scraping ist. Das Scraping von Plattformen, die mit persönlichen Gesundheitsdaten arbeiten (wie Patientenportale oder medizinische Datenbanken), verstößt gegen strenge Datenschutzgesetze wie den HIPAA in den USA. 

Websites, auf denen Finanzkontodaten, Schülerdaten oder staatliche Identifikationssysteme gespeichert sind, werden durch rechtliche Rahmenbedingungen und Zugangskontrollen geschützt. Selbst Social-Media-Plattformen verbieten das automatische Scraping oft in ihren Nutzungsbedingungen, um die Privatsphäre der Nutzer zu schützen.

Außerdem sollten Websites, die geschützte Inhalte anbieten, wie z. B. kostenpflichtige Fachzeitschriften, abonnementbasierte Nachrichtendienste oder geschützte Forschungsdatenbanken, mit äußerster Vorsicht behandelt werden. Nicht nur, dass diese Websites in der Regel ausgeklügelte Anti-Scraping-Maßnahmen einsetzen, sondern die Umgehung dieser Zugangskontrollen kann auch gegen den Computer Fraud and Abuse Act (CFAA) und ähnliche internationale Gesetze verstoßen. Die rechtlichen Konsequenzen können schwerwiegend sein, einschließlich strafrechtlicher Anklagen, erheblicher Geldstrafen und möglicher zivilrechtlicher Streitigkeiten. Bemühe dich stattdessen um einen legitimen Zugang über geeignete Kanäle wie institutionelle Abonnements, kostenpflichtige APIs oder formelle Vereinbarungen zur gemeinsamen Nutzung von Daten, die die Rechte an geistigem Eigentum und Geschäftsmodelle respektieren.

Warum ethisches Scraping langfristigen Wert schafft

Ethisches Web Scraping trägt dazu bei, einen nachhaltigen Wert für deine Projekte und die breitere Datengemeinschaft zu schaffen. Wenn du das Scraping mit Respekt vor den Website-Besitzern und ihren Ressourcen angehst, schaffst du die Grundlage für einen zuverlässigen, langfristigen Datenzugang. Unternehmen, die ethischen Praktiken den Vorzug geben, erhalten in der Regel weniger IP-Sperren, stabilere Datenquellen und vorhersehbarere Ergebnisse, was letztlich Zeit und Ressourcen spart, die andernfalls für die Umgehung von Sperren oder den Wiederaufbau von Scrapern aufgewendet würden.

Außerdem kann das ethische Scraping potenzielle Gegner in Verbündete verwandeln. Website-Besitzer, die deinen rücksichtsvollen Ansatz erkennen, sind vielleicht bereit, dir formellen Zugang zu gewähren, Einblicke in bevorstehende Änderungen zu geben oder sogar Partnerschaften zu entwickeln, von denen beide Seiten profitieren. Dieses kollaborative Potenzial, das durch aggressive Scraping-Techniken nicht erreicht werden kann, führt oft zu qualitativ hochwertigeren Daten und einem nachhaltigeren Zugang, der die kurzfristigen Vorteile einer wahllosen Datenextraktion bei weitem überwiegt. Indem sie über den unmittelbaren Bedarf hinaus denken und das gesamte Ökosystem berücksichtigen, bauen ethische Scraper einen Ruf und Beziehungen auf, die einen dauerhaften Wert darstellen.

Fazit

Web Scraping bietet mächtige Möglichkeiten zur Datenerfassung, aber mit dieser Macht kommt auch die Verantwortung, sie mit Bedacht einzusetzen. In diesem Artikel haben wir untersucht, wie ethische Scraping-Praktiken - von der Einhaltung der Nutzungsbedingungen und der Implementierung einer rücksichtsvollen Technik bis hin zu einem angemessenen Umgang mit Fehlern und der Überwachung der Auswirkungen - zu einem nachhaltigeren Ansatz bei der Datenerfassung führen. 

Wenn du deine Web-Scraping-Projekte entwickelst, solltest du daran denken, dass sich technische Fähigkeiten und ethische Überlegungen gemeinsam weiterentwickeln müssen. Informiere dich über neue Best Practices, verbessere deine Techniken kontinuierlich und gehe jede Website mit Respekt an. Nur weil es möglich ist, etwas zu verschrotten, heißt das nicht, dass du es auch tun solltest. Beim ethischen Scrapen geht es ebenso um Zurückhaltung wie um Reichweite.