Web Scraping ético: Principios y prácticas

El raspado web se ha convertido en una herramienta esencial en las aplicaciones de datos modernas, ya que permite la extracción automatizada de información de sitios web. Desde la investigación de mercado y el análisis de la competencia hasta el desarrollo de aplicaciones y la agregación de contenidos, el raspado web te ayuda a recopilar datos estructurados de la web no estructurada.

Sin embargo, esta capacidad conlleva una responsabilidad. Un raspado web eficaz requiere equilibrar la eficacia con consideraciones éticas y legales. A medida que los sitios web implementan mecanismos de protección y evoluciona la normativa sobre privacidad de los datos, es importante abordar el web scraping con cautela.

Para quienes deseen desarrollar sus habilidades, nuestro curso de Web Scraping en Python proporciona formación sobre la navegación por el código HTML y la creación de herramientas para rastrear sitios web. Si prefieres R, nuestro curso Web Scraping en R enseña técnicas eficaces para recopilar datos de cualquier sitio web.

Este artículo te guiará a través de las mejores prácticas para el raspado web responsable, ayudándote a extraer datos respetando a los propietarios de los sitios web, a los usuarios y al ecosistema web en general.

Reglas éticas para el Web Scraping

Antes de sumergirnos en los aspectos técnicos del web scraping, establezcamos los principios fundamentales que deben guiar tu enfoque. Estos principios te ayudarán a navegar por las aguas, a veces turbias, de la recogida automatizada de datos, manteniendo las normas éticas.

Lee la letra pequeña

Empieza siempre por comprobar si el scraping está permitido en un sitio web. Muchos sitios abordan explícitamente el acceso automatizado en sus Condiciones del servicio. Además, inspecciona el archivo robots.txt, una norma que indica a qué partes de un sitio pueden acceder los robots y rastreadores.

Por ejemplo, cuando abres un archivo robots.txt (normalmente se encuentra en dominio.com/robots.txt), puedes ver directivas como:

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

Esto significa que todos los robots deben evitar el directorio "/private/", pero pueden acceder al directorio "/public/". El raspado ético empieza por comprender y respetar estos límites.

Respetar el trabajo creativo

Aunque los hechos y los datos no suelen estar protegidos por derechos de autor, la forma en que se presentan a menudo sí lo está. Los diseños de sitios web, textos específicos y compilaciones pueden tener protección legal.

Cuando utilices contenido raspado:

• Evita copiar elementos de diseño o partes sustanciales del texto
• Atribuye correctamente las fuentes cuando proceda
• Considera cómo tu uso puede afectar a la obra del creador original

Atribuir correctamente tus fuentes y respetar el material protegido por derechos de autor demuestra integridad y genera confianza tanto con los creadores de contenidos como con tu propio público.

Anteponer la privacidad

Las normativas sobre privacidad de datos, como el GDPR, la CCPA y otras, imponen requisitos estrictos a la recogida de información personal. Al raspar:

• Evitar recoger información personal identificable a menos que sea absolutamente necesario
• Si debes recoger datos personales, asegúrate de que tienes una base jurídica para hacerlo
• Almacenar y procesar los datos personales recogidos de forma segura
• Tener una política clara de conservación de datos

El tratamiento responsable de los datos personales es algo más que una cuestión de ética: es un requisito legal que protege a las personas y exime a tu proyecto de importantes responsabilidades.

Pregunta primero, rasca después

Cuando las condiciones no estén claras o necesites un acceso más amplio, considera la posibilidad de ponerte en contacto directamente. Muchos propietarios de sitios web están dispuestos a proporcionar mejores opciones de acceso si comprenden tu propósito. Algunos pueden ofrecer:

• Acceso a la API con límites de tarifa más elevados
• Descarga masiva de datos
• Permiso especial con fines académicos o de investigación

Una simple solicitud de permiso puede transformar una relación potencialmente adversa en una de colaboración, lo que a menudo da lugar a un acceso a los datos mejor y más fiable. Este punto se remonta al primero, sobre la lectura de la letra pequeña: A menudo, los acuerdos de usuario del sitio web te indican que debes pedir permiso.

Revisa tu enfoque

El ecosistema web evoluciona constantemente, con tecnologías, políticas y marcos legales cambiantes. Lo que era aceptable el año pasado puede no serlo hoy. Programa revisiones periódicas de tus actividades de scraping para garantizar un cumplimiento continuado. No des por sentado que sigues teniendo permiso sólo porque lo tuviste la última vez.

Nuestro tutorial Snscrape: How to Scrape Social Media with Python proporciona orientación sobre cómo navegar por los requisitos específicos de cada plataforma y subraya la importancia de comprender las condiciones de servicio antes de recopilar datos de los sitios de redes sociales, donde las políticas se actualizan con frecuencia.

Prácticas de ingeniería basadas en la ética para el Web Scraping

La ética va más allá de la intención: está integrada en el funcionamiento real de tu rascador. Las siguientes estrategias te ayudarán a crear herramientas que minimicen las interrupciones, reduzcan la tensión y demuestren respeto por los sitios web que visitas.

Dirígete sólo a lo que necesites

Omite los volcados a página completa. Diseña tu rascador para extraer sólo los elementos de datos específicos que realmente necesitas. Este enfoque reduce el uso de ancho de banda, acelera el procesamiento y muestra respeto por la infraestructura del sitio.

Nuestro tutorial Web Scraping & NLP en Python demuestra cómo dirigirte a un contenido específico de forma eficaz. En el tutorial, en lugar de descargar páginas web enteras del Proyecto Gutenberg, extrae sólo el texto novedoso necesario para el análisis, mostrando cómo la extracción selectiva beneficia tanto al raspador como al sitio raspado.

Acelera las peticiones para evitar la sobrecarga

Utiliza retardos, límites de velocidad y estrategias de backoff para evitar inundar un sitio con peticiones. Piensa en tu scraper como un visitante considerado, no como una manguera de tráfico. Implementar pausas entre peticiones (aunque sólo sean unos segundos) puede reducir significativamente tu impacto en un servidor.

# 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)

Prefiere las API cuando estén disponibles

Las API existen por una razón: ofrecen un acceso estructurado, fiable y homologado a los datos. Cuando un sitio proporciona una API, casi siempre es mejor utilizarla que hacer scraping. Las API suelen ofrecer:

• Políticas de uso y límites de tarifa claros
• Estructura de datos más fiable
• Menor riesgo de rotura cuando se actualiza el sitio
• Permiso explícito del propietario del sitio

Cuidado con la concurrencia

El raspado en paralelo puede ser potente pero potencialmente dañino si no se controla adecuadamente. Al implementar solicitudes concurrentes:

• Establece un límite razonable de conexiones simultáneas (normalmente 2-5 es adecuado)
• Controla los tiempos de respuesta y las tasas de error
• Pon en marcha una ralentización adaptativa si el sitio parece sobrecargado

Nuestro tutorial Web Scraping using Python (and Beautiful Soup) proporciona ejemplos de patrones de raspado responsables que pueden ayudarte a construir raspadores eficaces pero considerados, que mantengan un perfil bajo mientras recopilan los datos que necesitas.

Utilizar agentes de usuario adecuados

Identifica siempre tu scraper con un agente de usuario honesto que incluya una forma de que los administradores del sitio se pongan en contacto contigo en caso necesario. Esta transparencia genera confianza y proporciona un canal de comunicación si surgen problemas.

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

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

Este enfoque de la ingeniería de los rascadores éticos ayuda a garantizar que tus actividades de recopilación de datos sigan siendo sostenibles a largo plazo, beneficiando tanto a tus proyectos como al ecosistema web en general.

Comportamiento ético en la práctica

El web scraping ético significa tomar medidas prácticas que muestren respeto por los sitios web y sus propietarios. He aquí cómo incorporar principios éticos a tus flujos de trabajo diarios de scraping.

Prueba primero, escala después

Empieza siempre con una pequeña muestra de páginas antes de ampliarla a cientos o miles. Este enfoque te permite verificar que tu scraper funciona correctamente, identificar posibles problemas y asegurarte de que no estás estresando inadvertidamente al servidor. Empieza con 5-10 páginas, examina los resultados y luego aumenta gradualmente el volumen si todo funciona como se espera.

Pide sólo lo que necesites

Implementa el scraping selectivo identificando y extrayendo sólo los elementos específicos relevantes para tu proyecto. Por ejemplo, si sólo necesitas nombres de productos y precios, no descargues imágenes, reseñas y especificaciones. Este enfoque selectivo es más eficaz y supone una menor carga para los servidores del sitio web.

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

Construye con transparencia

Estructura tu código de raspado de forma limpia, bien documentada y modular. Esto hace que tu scraper sea más fácil de auditar, actualizar y mantener de acuerdo con las normas éticas. Una organización clara del código también ayuda a identificar posibles problemas antes de que afecten a los sitios web que estás raspando.

Un código bien estructurado debería

• Utiliza nombres descriptivos de funciones y variables que expliquen la intención
• Incluye comentarios que expliquen la finalidad de cada componente
• Preocupaciones separadas (red, análisis sintáctico, almacenamiento de datos)
• Registra las actividades para su posterior revisión y resolución de problemas

Nuestro Tutorial ScrapeGraphAI: Getting Started With AI Web Scraping muestra enfoques modernos para construir raspadores web transparentes y mantenibles que facilitan el seguimiento de principios éticos a medida que evolucionan tus proyectos.

Cuando aplicas estos comportamientos prácticos en tus proyectos de scraping, no te limitas a seguir principios abstractos, sino que contribuyes activamente a un ecosistema web más saludable en el que la recopilación de datos puede coexistir con la sostenibilidad del sitio web.

Fracasa con elegancia y registra responsablemente

El raspado web responsable va más allá de la recopilación satisfactoria de datos y se extiende a cómo se comporta tu raspador cuando las cosas van mal. Una gestión de errores y un registro bien pensados son esenciales para minimizar el impacto en los sitios web y mantener la transparencia en tus actividades de recopilación de datos.

Evita los reintentos agresivos con un tratamiento ético de los errores

Cuando un servidor no responde o devuelve un error, un scraper poco ético podría martillearlo con peticiones repetidas, aumentando la carga del servidor y desencadenando potencialmente medidas defensivas. En su lugar, aplica un tratamiento de errores considerado con:

• Límites razonables de reintentos (normalmente 3-5 intentos como máximo)
• Retroceso exponencial que aumenta el tiempo de espera entre reintentos
• Disyuntores que pausan todas las solicitudes si se producen demasiados errores
• Finalización graciosa que conserva los datos ya recogidos

# 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)	

Esta práctica también te ayudará a depurar el código original que pueda haber causado los errores. 

Registra las peticiones y los fallos teniendo en cuenta la responsabilidad

Un registro exhaustivo desempeña un papel importante en la gestión responsable de los datos. Lleva un registro detallado de:

• URL a las que se ha accedido y cuándo
• Códigos de estado de respuesta y errores
• Datos extraídos (o al menos el volumen de datos)
• Ajustes de configuración utilizados para cada sesión de scraping

Estos registros te ayudan a auditar tu propio comportamiento, a asegurarte de que operas dentro de los parámetros previstos y a proporcionar transparencia si surgen preguntas sobre tus actividades de scraping.

Controla tu huella en la red

Los rascadores éticos evalúan regularmente su impacto en los sitios web con los que interactúan. Establece una monitorización para realizar un seguimiento:

• Solicita frecuencia y volumen por dominio
• Tiempos medios de respuesta (la ralentización de las respuestas puede indicar una sobrecarga del servidor)
• Tasas y patrones de error
• Cambios en la estructura del sitio que podrían requerir la actualización de tu enfoque

Considera la posibilidad de programar el scraping durante las horas de menor actividad del sitio web objetivo. Un scraper que funcione a las 3 de la madrugada, hora local, tendrá normalmente menos impacto que uno que funcione en horario comercial, cuando el tráfico de usuarios legítimos es mayor.

Si fallas con elegancia y te registras de forma responsable, estarás aplicando el scraping ético a nivel operativo, garantizando que incluso cuando las cosas no salgan según lo planeado, tu scraper siga siendo un buen ciudadano de la Web.

Sitios web prohibidos

Algunos sitios web van a estar categóricamente fuera de los límites, por muy técnicamente factible que sea el scraping. El raspado de plataformas que tratan con historiales médicos personales (como portales de pacientes o bases de datos médicas) va a violar leyes estrictas de privacidad como la HIPAA en EE.UU. 

Los sitios que alojan datos de cuentas financieras, registros de estudiantes o sistemas de identificación gubernamentales van a estar protegidos por marcos legales y controles de acceso. Incluso las plataformas de las redes sociales prohíben a menudo el scraping automatizado en sus condiciones de servicio debido a la preocupación por la privacidad de los usuarios.

Además, los sitios web que ofrecen contenidos protegidos, como revistas académicas de pago, servicios de noticias por suscripción o bases de datos de investigación patentadas, deben abordarse con extrema precaución. Estos sitios no sólo suelen emplear sofisticadas medidas anti-scraping, sino que eludir estos controles de acceso puede violar la Ley de Fraude y Abuso Informático (CFAA) y otras legislaciones similares a nivel internacional. Las consecuencias jurídicas pueden ser graves, incluidos cargos penales, multas sustanciales y posibles litigios civiles. En su lugar, busca un acceso legítimo a través de canales adecuados, como suscripciones institucionales, API de pago o acuerdos formales de intercambio de datos que respeten los derechos de propiedad intelectual y los modelos empresariales.

Por qué el scraping ético crea valor a largo plazo

El web scraping ético ayuda a crear valor sostenible para tus proyectos y para la comunidad de datos en general. Cuando enfocas el scraping con respeto hacia los propietarios de los sitios web y sus recursos, estableces una base para un acceso a los datos fiable y a largo plazo. Las organizaciones que dan prioridad a las prácticas éticas suelen experimentar menos bloqueos de IP, fuentes de datos más estables y resultados más predecibles, ahorrando en última instancia tiempo y recursos que de otro modo se emplearían en eludir bloqueos o reconstruir raspadores.

Además, el raspado ético puede transformar a posibles adversarios en aliados. Los propietarios de sitios web que reconocen tu actitud considerada pueden estar dispuestos a proporcionar acceso formal, ofrecer información sobre los próximos cambios o incluso desarrollar asociaciones que beneficien a ambas partes. Este potencial de colaboración, imposible de conseguir mediante técnicas agresivas de scraping, suele dar lugar a datos de mayor calidad y a un acceso más sostenible que compensa con creces las ganancias a corto plazo de la extracción indiscriminada de datos. Al pensar más allá de las necesidades inmediatas y tener en cuenta todo el ecosistema, los rascadores éticos construyen una reputación y unas relaciones que proporcionan un valor duradero.

Conclusión

El scraping web ofrece potentes capacidades para la recopilación de datos, pero ese poder conlleva la responsabilidad de utilizarlo con prudencia. A lo largo de este artículo, hemos explorado cómo las prácticas éticas de scraping -desde el respeto de las condiciones de servicio y la aplicación de una ingeniería considerada hasta la gestión de errores con elegancia y la supervisión de tu impacto- crean un enfoque más sostenible de la recopilación de datos. 

Cuando desarrolles tus proyectos de web scraping, recuerda que la capacidad técnica y las consideraciones éticas deben evolucionar juntas. Mantente informado sobre los cambios en las mejores prácticas, mejora continuamente tus técnicas y aborda cada sitio web con respeto. Que sea posible rascar algo no significa que debas hacerlo. El raspado ético tiene que ver tanto con la moderación como con el alcance.