Використання парсингу на базі штучного інтелекту для демократизації доступу до публічних веб-даних

Інструменти штучного інтелекту вже є основою серед фахівців зі збору публічних веб-даних, заощаджуючи їм час і ресурси, одночасно підвищуючи продуктивність. Тепер нова ітерація веб-скреперів на базі штучного інтелекту дозволяє дедалі більшій кількості неекспертів скористатися перевагами веб-аналітики. Гравці різного розміру та галузей знань можуть робити більше з меншими ресурсами, оскільки штучний інтелект спрощує процес перетворення загальнодоступної інформації на цінні висновки.

Публічні веб-дані пропонують безліч можливостей

Загальнодоступні веб-дані є цінним ресурсом для фахівців у широкому спектрі секторів. Дослідники можуть використовувати їх для перевірки своїх гіпотез, створюючи великомасштабні набори даних з певних тем. Журналісти можуть проводити глибокі розслідування актуальних питань.

Для бізнесу веб-аналітика має низку можливих застосувань. Порівняльний аналіз конкурентоспроможності з ринком, тестування нових бізнес-ідей, оцінка та оптимізація пропозицій продуктів, а також відстеження кіберзагроз – це лише деякі з них. Зокрема, враховуючи зростання генеративного штучного інтелекту (Gen AI), компанії можуть використовувати загальнодоступні веб-дані для навчання алгоритмів машинного навчання (ML), які можна застосовувати для низки аналітичних та операційних завдань.

Тоді не дивно, що інвестиції в дані та аналітику є головним пріоритетом для організацій, в нещодавнє опитування Censuswide74% фахівців зазначили, що потреба їхньої компанії в доступі до загальнодоступних веб-даних зростає.

Парадокс публічних даних: рівний доступ, нерівні можливості

Хоча теоретично публічні веб-дані однаково доступні для всіх, на практиці їх переваги часто були недоступні для більшості самозасновників та компаній і організацій, що працюють за принципом «lean». Тим часом провідні компанії в різних галузях залежать від веб-скрапінгу, ринку, який оцінюється в… $ 1.03 млрд. 2025Причина такої нерівності в рамках рівного доступу полягає в тому, що збір публічних веб-даних, особливо у великих масштабах, є складним.

Побудова та підтримка загальнодоступного конвеєра збору даних є складним технічним завданням. Необхідна інфраструктура включає програмні інструменти, такі як веб-скрепери та сканери, а також доступ до великого пулу проксі-серверів. Опитування Censuswide Серед фахівців зі скрейпінгу, 61% респондентів назвали створення інфраструктури складністю номер один під час проведення великомасштабного збору веб-даних.

Навіть за наявності інфраструктури потрібне постійне обслуговування. Традиційно, під час вилучення даних інструменти дотримуються інструкцій, що базуються на структурі веб-сайту. Однак структура веб-сайту часто змінюється, що може призвести до зриву процесу парсингу, доки конвеєр не буде відповідно налаштовано. Виконання цього вручну займає багато часу та вимагає певних технічних навичок.

З огляду на ці обмеження, не дивно, що традиційно саме компанії з хорошими ресурсами пожинали плоди публічних веб-даних. Малим компаніям бракувало ресурсів, а нерозробникам бракувало технічних навичок, хоча багато фахівців виграли б від швидкого та легкого доступу до веб-аналітики.

Рішення на базі штучного інтелекту вирівнюють правила гри

Хоча публічні веб-дані самі по собі є публічним ресурсом, однаково доступним для всіх, нерівність у приватних ресурсах та можливостях впливає на те, хто насправді може отримати від них користь. Іноді з'являються інноваційні рішення для зменшення або усунення певної нерівності. У веб-скрапінгу це сталося завдяки розвитку штучного інтелекту. З Допомога штучного інтелекту, вилучення публічних даних з Інтернету стало простішим, швидшим та доступнішим для індивідуальних підприємців та компаній будь-якого розміру.

Розуміння підказок природної мови

Інструменти для обробка природного мови дозволити користувачам, які не є розробниками, збирати дані, описуючи їхню потребу повсякденною мовою. Замість того, щоб вчитися писати код і створювати конвеєри збору даних, тепер потрібно лише зрозуміти основи збору даних, щоб давати інструкції цим інструментам.

Наприклад, користувачі тепер можуть ввести URL-адресу та запит на кшталт «отримати всі назви продуктів у категорії X», а інструмент штучного інтелекту виконає решту. Звичайно, чим складніше завдання, тим більше вам потрібно розуміти, як встановити правильні параметри парсингу та виконати ітерації, щоб отримати бажаний результат. Однак ми перебуваємо на відносно ранній стадії, і можливості штучного інтелекту в цій галузі продовжують розвиватися.

Нові можливості самовідновлення

Штучний інтелект також може аналізувати та покращувати свою продуктивність, що дозволяє фахівцям витрачати менше часу на налагодження коду та виправлення процесів. Крім того, молодшим розробникам або фахівцям в інших галузях, які хочуть використовувати загальнодоступні веб-дані, потрібен менший нагляд. Коли вони стикаються з перешкодою, їм більше не обов'язково звертатися за допомогою до людини. Інструмент може спробувати вирішити проблему самостійно.

Наприклад, коли конвеєр парсингу ламається через зміну способу відображення інформації на вебсайті, інструменти парсингу на базі штучного інтелекту можуть переписувати інструкції парсингу. Іншими словами, вони можуть адаптуватися до змін у макеті вебсайту.

Агенти браузера

З'являються браузерні агенти, які змінюють спосіб ми отримуємо доступ до інформації онлайнКомпанії розробляють цих агентів як помічників у покупках, пунктів бронювання тощо. Вони також можуть зробити веб-аналітику на основі публічних даних ширше доступною.

Агенти браузера на базі штучного інтелекту переміщуються веб-сайтами ефективніше, ніж стандартні боти, відображаючи більше даних. Наприклад, ви зможете переглянути остаточну ціну оформлення замовлення в інтернет-магазині лише після того, як товар буде додано до кошика. Інструменти на базі штучного інтелекту можуть обробляти такі дії, розширюючи можливості виконання без людського контролю.

Важливість забезпечення публічного доступу

Громадяни демократичних суспільств добре знають, що рівні права на державні ресурси є надзвичайно важливими, але недостатніми. Справжня демократія полягає у справедливій можливості користуватися цими правами.

Збір даних у публічному Інтернеті може здаватися нішевим прикладом, але він торкається багатьох сфер, які ми вважаємо надзвичайно важливими для вільного та процвітаючого суспільства. Інструменти на базі штучного інтелекту, які знижують вартість доступу до веб-аналітики, демонструють, наскільки багато можна змінити за допомогою кращих засобів використання державних ресурсів.

У бізнесі підприємці-початківці з обмеженими коштами можуть перевіряти свої ідеї та створювати концептуальні довідки для залучення інвестицій. Завдяки цьому демократична обіцянка про те, що кожен може використовувати свою наполегливу працю та талант для підйому по суспільних сходах, стає трохи реальнішою.

Тим часом журналісти-розслідувачі використовують доступ до публічних даних, щоб притягнути до відповідальності багатих та впливових. Хоча гроші та вплив є потужними ресурсами, такою ж потужною є й інформація. Журналісти даних неодноразово доводили, скільки всього можна розкрити, відстежуючи потоки інформації в веб-даних. Інструменти на базі штучного інтелекту дозволяють навіть журналістам, яким бракує технічних навичок, відстежувати ці потоки.

Ще один стовп демократії, вільна та відкрита наука, залежить від доступу до ресурсів, у якому може бути відмовлено з політичних чи фінансових причин. Інструменти штучного інтелекту, які самі по собі є доказом того, чого може досягти вільне наукове дослідження, допомагають дослідникам отримувати інформацію з найбільшого у світі набору даних – Інтернету.

Рух вперед

Інструменти штучного інтелекту, звичайно, не є панацеєю, яка лише сприятиме демократичному доступу до даних у міру нашого руху вперед. Штучний інтелект також може бути використаний для поширення дезінформації та створення фейків, які змушують сумніватися навіть у правді.

Пам’ятаючи про ці небезпеки, ми не повинні піддаватися техноапокаліптичному песимізму. Натомість ми можемо працювати над тим, щоб зробити інструменти штучного інтелекту та публічні дані ще більш рівнодоступними. Ще багато роботи попереду. Навчитися використовувати інструменти, які ми вже маємо, — це спосіб робити це ефективніше.