ما هو تجريف الويب بالذكاء الاصطناعي؟ الطريقة الجديدة لالتقاط البيانات

هل سبق لك أن احتجت إلى استخراج البيانات المتاحة للعامة، مثل الأسعار، أو تقييمات العملاء، أو قوائم العقارات، من موقع ويب ولكنك واجهت صعوبات؟ على نحو متزايد، يقوم الناس بتجميع البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي على الويب: الجمع بين الذكاء الاصطناعي (AI) وطرق الاستخراج التقليدية لاستخراج البيانات من جميع أنحاء الويب.

ما هو تجريف الويب بالذكاء الاصطناعي؟

يعد تجريف الويب بالذكاء الاصطناعي أسلوبًا متطورًا لاستخراج البيانات يجمع بين قوة الذكاء الاصطناعي وتقنيات تجريف الويب التقليدية. إنه يشبه إعطاء مكشطة الويب العادية الخاصة بك ترقية للعقل: مما يسمح لها بالتفكير والتعلم والتكيف من تلقاء نفسها.

نظرًا لأن استخراج الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحتوي على العديد من الأشكال، فقد يبدو أحد التطبيقات مختلفًا تمامًا عن الآخر. علاوة على ذلك، لا تزال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تتطور بوتيرة خاطفة، لذا فإن ما هو غير ممكن الآن قد يكون ممكنًا في غضون بضعة أشهر فقط.

هل يعتبر تجريف الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي قانونيًا؟

نحن لا نقوم بتوزيع المشورة القانونية، ويمكن أن تختلف القوانين المتعلقة بنسخ الويب بشكل كبير بين البلدان والولايات القضائية، لذا استشر دائمًا أحد المتخصصين القانونيين للحصول على مشورة خاصة بحالتك.

يعد استخراج البيانات من الويب، سواء تم تعزيزه بواسطة الذكاء الاصطناعي أم لا، أمرًا قانونيًا بشكل عام إذا كنت تقوم بجمع البيانات المتاحة للجمهور من الإنترنت. الكلمة الأساسية هنا هي “علناً”. إذا كان الوصول إلى المعلومات متاحًا بحرية دون الحاجة إلى بيانات اعتماد تسجيل الدخول أو تجاوز الإجراءات الأمنية، فعادةً ما تكون هذه لعبة عادلة.

لكي تكون أكثر أمانًا، يجب عليك دائمًا مراعاة شروط خدمة موقع الويب الذي تريد استخلاصه. تحظر العديد من مواقع الويب صراحةً عملية الكشط في شروط الخدمة الخاصة بها. على الرغم من أن انتهاك هذه الشروط ليس بالضرورة أمرًا غير قانوني، إلا أنه من المحتمل أن يؤدي إلى دعاوى قضائية مدنية.

احرص أيضًا على عدم إنشاء حمل زائد على خدمة الويب باستخدام عملية التجريد. يمكن اعتبار التجريد العدواني الذي يؤدي إلى زيادة التحميل على خوادم موقع الويب شكلاً من أشكال هجوم رفض الخدمة (DoS) وله عواقب قانونية.

كيف يختلف تجريف الويب بالذكاء الاصطناعي عن التجريف اليدوي؟

يتضمن تجريف الويب التقليدي عادةً كتابة نصوص برمجية مخصصة أو استخدام أدوات مثل Beautiful Soup أو Scrapy أو Puppeteer لاستخراج البيانات من مواقع الويب. تعتمد هذه الأساليب على قواعد وأنماط محددة مسبقًا لتحديد عناصر معينة واستخراجها من صفحات الويب.

بمجرد جمع البيانات، غالبًا ما يتطلب الأمر معالجة وتحليلًا إضافيين، وهو ما قد يتضمن استخدام برامج جداول البيانات أو أدوات تحليل البيانات مثل مكتبة Python’s Pandas.

عندما يتم دمج تقنيات تجريف الويب التقليدية هذه مع الذكاء الاصطناعي، فإننا نتحدث عن تجريف الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي. فيما يلي بعض الأمثلة لكيفية ظهور المجموعة في الممارسة العملية:

• يمكن استخدام نماذج التعلم الآلي للتنقل في مواقع الويب المعقدة والتعامل مع المحتوى الديناميكي والصفحات المعروضة بواسطة JavaScript بسهولة.
• تتيح إمكانات الرؤية التي يتمتع بها الذكاء الاصطناعي إمكانية استخراج البيانات من المحتوى المرئي، وليس النص فقط.
• يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف التغييرات في هياكل مواقع الويب والتكيف معها وتقليل الحاجة إلى الصيانة المستمرة للنصوص البرمجية.
• يمكن استخلاص المعلومات ذات الصلة من النص بناءً على فهم معقد لسياق النص المسروق ودلالاته.
• يمكن تغذية مراجعات المنتجات أو تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي إلى الذكاء الاصطناعي لإجراء تحليل المشاعر، وقياس النغمة العاطفية للبيانات النصية.

كما ترون، يمكن للذكاء الاصطناعي إدخال الصورة في مرحلتي جمع البيانات وتحليل البيانات في عملية تجريف الويب. في مرحلة جمع البيانات، يعمل الذكاء الاصطناعي على تعزيز قدرة أداة استخراج البيانات على التنقل في مواقع الويب، وتحديد البيانات ذات الصلة، والتكيف مع التغييرات في الوقت الفعلي. في مرحلة تحليل البيانات، يستطيع الذكاء الاصطناعي معالجة وتفسير البيانات المجمعة بطرق تتجاوز الاستخراج البسيط.

ما هي الفوائد الرئيسية لتخريب الذكاء الاصطناعي؟

يجلب تجريف الويب المدعوم بالذكاء الاصطناعي مجموعة من المزايا إلى الطاولة. دعونا نلقي نظرة فاحصة على بعض من أهمها.

القدرة على التكيف مع تغييرات الموقع

تتطور مواقع الويب باستمرار، الأمر الذي يمكن أن يكسر أدوات الكشط التقليدية. يمكن للأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي التكيف مع هذه التغييرات بسرعة من خلال التعرف على الأنماط الجديدة وتعديل استراتيجيات الكشط الخاصة بها وفقًا لذلك. وهذا يعني تقليل وقت التوقف عن العمل والصيانة لجهود جمع البيانات الخاصة بك.

تحليل البيانات القائمة على الرؤية

تقتصر أدوات الكشط التقليدية على المعلومات المستندة إلى النصوص، ولكن يمكن للذكاء الاصطناعي استخلاص رؤى قيمة من الصور والمخططات والرسوم البيانية. وهذا يفتح بُعدًا جديدًا تمامًا للبيانات التي لم يكن من الممكن الوصول إليها في السابق. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل صور المنتج لتحديد الميزات والألوان والأنماط، وهو أمر مفيد للغاية لمنافسي التجارة الإلكترونية الذين يتتبعون الاتجاهات.

معالجة اللغة الطبيعية

يستطيع الذكاء الاصطناعي فهم سياق ومعنى البيانات النصية المجمعة. كما ذكرنا سابقًا، يمكن للشركات استخدام تحليل المشاعر لقياس رضا العملاء من المراجعات المحذوفة، أو يمكنها تلخيص كميات كبيرة من النصوص، وترجمة المحتوى من الأسواق الخارجية، وغير ذلك الكثير.

ما هي التحديات والمزالق التي تواجه عملية تجريف الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي؟

على الرغم من أن استخراج البيانات من الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي يوفر العديد من الفوائد، إلا أن الأمر لا يخلو من التحديات. الشاغل الرئيسي هو الطبيعة غير المتوقعة لمخرجات الذكاء الاصطناعي. قد تؤدي نماذج الذكاء الاصطناعي في بعض الأحيان إلى نتائج غير متوقعة أو غير صحيحة. تحدث هذه الظاهرة، التي يشار إليها غالبًا باسم “الهلوسة” في دوائر الذكاء الاصطناعي، عندما يولد الذكاء الاصطناعي معلومات تبدو معقولة ولكنها تفتقر إلى الدقة. في سياق تجريف الويب، قد يعني هذا بيانات مسروقة تبدو صحيحة ولكنها في الواقع ملفقة بواسطة الذكاء الاصطناعي.

التحدي المحتمل الآخر هو الاعتماد على خدمة الذكاء الاصطناعي التابعة لجهة خارجية، مثل ChatGPT أو Claude. قد تواجه مشكلات تتعلق بتوفر الخدمة، أو تغييرات في نماذج التسعير، أو تعديلات على قدرات الذكاء الاصطناعي مما قد يؤدي إلى تعطيل عمليات التجريد الخاصة بك.

يعد استخراج الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي طريقة جديدة لالتقاط البيانات المتاحة للجمهور من الويب. فهو يجمع بين تقنيات استخراج الويب التقليدية وروبوتات الذكاء الاصطناعي المتطورة للتعامل مع مواقع الويب المعقدة، واستخراج الرؤى من المحتوى المرئي، والتكيف مع التغييرات في هياكل الويب، والمزيد.

الصورة لديفيد موريلو.

ديفيد موريلو هو كاتب محتوى محترف في مجال التكنولوجيا، ويغطي كل شيء بدءًا من المنتجات الاستهلاكية وحتى التقنيات الناشئة وتطبيقاتها عبر الصناعة. بدأ اهتمامه بالتكنولوجيا في سن مبكرة وازداد قوة على مر السنين.