With much of our lives taking place online, researchers are increasingly turning to information from the World Wide Web to gain insights into geographic patterns and processes. Web scraping as an online data acquisition technique allows us to gather intelligence especially on social and economic actions for which the Web serves as a platform. Specific opportunities relate to near-real-time access to object-level geolocated data, which can be captured in a cost-effective way. The studied geographic phenomena include, but are not limited to, the rental market and associated processes such as gentrification, entrepreneurial ecosystems, or spatial planning processes. Since the information retrieved from the Web is not made available for that purpose, Web scraping faces several unique challenges, several of which relate to location. Ethical and legal issues mainly relate to intellectual property rights, informed consent and (geo-) privacy, and website integrity and contract. These issues also effect the practice of open science. In addition, there are technical and statistical challenges that relate to dependability and incompleteness, data inconsistencies and bias, as well as the limited historical coverage. Geospatial analyses furthermore usually require the automated extraction and subsequent resolution of toponyms or addresses (geoparsing, geocoding). A study on apartment rent in Leipzig, Germany is used to illustrate the use of Web scraping and its challenges. We conclude that geographic researchers should embrace Web scraping as a powerful and affordable digital fieldwork tool while paying special attention to its legal, ethical, and methodological challenges.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICDM 2022教程】图挖掘中的公平性:度量、算法和应用
专知会员服务
27+阅读 · 2022年12月26日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月18日
VIP会员
相关VIP内容
【ICDM 2022教程】图挖掘中的公平性:度量、算法和应用
专知会员服务
27+阅读 · 2022年12月26日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员