La data economy rappresenta un modello economico basato sulla raccolta, gestione e utilizzo dei dati come risorsa strategica per creare valore. Nel nostro mondo sempre più digitalizzato, i dati diventano il fulcro di decisioni aziendali, innovazioni tecnologiche, personalizzazione dei servizi e costituiscono il nuovo “oro aziendale”. Le grandi società e piattaforme di intermediari online utilizzano i dati per analizzare comportamenti, ottimizzare processi e prevedere trend di mercato, generando un vantaggio competitivo.
Tuttavia, l’espansione della data economy solleva importanti questioni etiche e normative legate alla privacy, alla sicurezza dei dati e all’uso responsabile delle informazioni. Tecnologie emergenti come l’intelligenza artificiale e l’Internet of Things (IoT) accelerano ulteriormente la produzione e l’analisi dei dati, rendendo cruciale un equilibrio tra innovazione e tutela dei diritti individuali. La data economy non riguarda solo le grandi imprese tecnologiche, ma coinvolge anche settori tradizionali, governi e individui, promuovendo nuovi modelli di business e trasformando profondamente il panorama economico globale.
In questo scenario, sorge la necessità per le imprese e le piattaforme online di raccogliere il maggior numero di dati possibili, al fine di rendere l’esperienza dell’utente sempre più customizzata e vantaggiosa. Degli sviluppi di questa necessità aziendale si occupa il web scraping.
Cos’è il web scraping
Il web scraping è una tecnica che permette di estrapolare dati da un sito web utilizzando dei software appositi. Tale modalità di raccolta è legittima e può essere impiegata per gli usi più diversi: ad esempio, per monitorare e confrontare l’andamento dei prezzi di un prodotto su diversi siti di e-commerce, oppure per raccogliere un elenco di indirizzi e-mail da utilizzare in campagne di marketing mirate. Nel contesto della data economy, in cui è fondamentale il corretto utilizzo e un’adeguata interpretazione di una mole di dati sempre crescente, il web scraping si rivela un metodo efficace per acquisire rapidamente le informazioni desiderate, per monitorare le nuove tendenze e per effettuare indagini sulla domanda di particolari servizi e sull’utilizzo di determinati prodotti.
Sebbene il web scraping sia – ex se – una pratica legittima, in quanto si serve di dati liberamente accessibili sul web, usati a fini statistici o di monitoraggio di contenuti, occorre verificare che questi sistemi di crawlingnon oltrepassino il labile confine dei dati processabili, correndo il rischio di sfociare in un indiscriminato utilizzo di dati personali degli utenti.
Sebbene il web scraping sia – ex se – una pratica legittima, in quanto si serve di dati liberamente accessibili sul web, usati a fini statistici o di monitoraggio di contenuti, occorre verificare che questi sistemi di crawlingnon oltrepassino il labile confine dei dati processabili, correndo il rischio di sfociare in un indiscriminato utilizzo di dati personali degli utenti.
Il web scraping è una tecnica specifica che rientra nell’ambito del crawling, un processo automatizzato di esplorazione e raccolta di dati sul web. Un crawler, noto anche come bot o spider, è un software progettato per navigare in modo sistematico tra le pagine web, raccogliendo informazioni utili per diversi scopi, come l’indicizzazione automatica dei contenuti o l’analisi delle relazioni tra collegamenti ipertestuali. Questa tecnologia è ampiamente utilizzata dai motori di ricerca, primo fra tutti Google, per garantire agli utenti risultati aggiornati e pertinenti rispetto alle loro richieste. A differenza del crawling generico, che punta a mappare il web nel suo insieme, il web scraping si concentra sull’estrazione di dati specifici da pagine web. Le informazioni raccolte possono includere contatti, indirizzi e-mail, numeri di telefono, URL o contenuti testuali; una volta estratti, i dati vengono organizzati in database o tabelle per facilitarne l’analisi e l’utilizzo successivo.
Il web scraping trova applicazione in numerosi ambiti, come il sopracitato monitoraggio dei prezzi nei settori dell’e-commerce, la raccolta di recensioni o commenti sui social media, la creazione di lead per il marketing e l’analisi del mercato. Tuttavia, il suo utilizzo solleva questioni legate alla privacy, ai diritti di proprietà intellettuale e alla conformità legale, specialmente quando le informazioni vengono raccolte senza il consenso del proprietario del sito. Pertanto, è fondamentale che il web scraping venga effettuato in maniera etica e in conformità con le normative vigenti, come il GDPR. Molti siti, inoltre, adottano strumenti di protezione, tra cui CAPTCHA e restrizioni di accesso, per prevenire attività non autorizzate da parte dei bot.
Lo scraping e la realtà aziendale
In aggiunta, lo scraping viene anche impiegato per acquisire vantaggi competitivi, perché con questa tecnica le aziende sono in grado di conoscere in tempo reale le strategie dei concorrenti che riguardano, ad esempio, prezzi e prodotti. Questa tecnica è ormai diventata un’attività fondamentale per molte aziende e professionisti, poiché consente di estrarre dati preziosi da siti web per condurre analisi, ricerche di mercato e, da ultimo, addestramento di modelli di intelligenza artificiale.
L’automazione dei processi di raccolta dei dati non solo riduce significativamente il tempo e i costi associati alla raccolta dei dati, ma migliora anche la precisione e la qualità delle informazioni ottenute, consentendo decisioni più informate e strategie più efficaci. Negli ultimi anni, la diffusione dell’intelligenza artificiale ha permesso notevoli miglioramenti, rendendo il web scraping ancora più efficiente. Proprio l’utilizzo massivo di dati, raccolti mediante scraping, per l’addestramento di sistemi di intelligenza artificiale suscita preoccupazioni in merito alla tutela degli utenti.
Il rapporto tra web scraping e protezione dei dati personali
L’ascesa dell’intelligenza artificiale generativa ha significativamente incrementato la domanda di dati necessari per l’addestramento dei modelli, spingendo molti fornitori di AI, come Google, OpenAI e Apple, a implementare misure per proteggere i propri contenuti. Tra queste misure figura la possibilità di limitare l’accesso degli scraper attraverso la configurazione del file robots.txt, che specifica ai bot quali pagine possono o non possono scansionare. Tuttavia, non tutti gli scraper di AI rispettano queste direttive, mettendo a rischio la protezione dei dati.
Per contrastare le scansioni non autorizzate, sono stati sviluppati modelli avanzati di rilevamento automatico, basati sull’analisi approfondita del traffico generato da bot e web crawler: questi sistemi sono progettati per identificare attività irregolari, come bot che simulano il comportamento di utenti reali utilizzando strumenti sofisticati o framework specifici per evitare il rilevamento. Le nuove funzionalità introdotte dalle piattaforme consentono di etichettare e bloccare il traffico proveniente da bot responsabili di attività di scraping non autorizzate, proteggendo così i contenuti online. Questa soluzione risulta cruciale per salvaguardare i dati proprietari e mantenere il controllo sull’uso delle informazioni. In un contesto in cui il valore dei dati è in costante crescita, queste misure di sicurezza giocano un ruolo determinante per garantire un equilibrio tra l’accesso aperto alle informazioni e la tutela dei diritti dei proprietari dei contenuti.
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