Es waren ereignisreiche 36 Stunden bei Twitter. Elon Musk änderte die „Regeln“ und sagte, dass bestimmte Einschränkungen eingeführt würden, um „extreme Datenausbeutung“ und „Systemmanipulation“ durch „mehrere hundert Organisationen“ zu verhindern. Was ist Daten-Scraping? Und was sind die „Negativen“, die Musk zu einer ziemlich drastischen Maßnahme zur Beschränkung der Zahl veranlasst haben? Tweets Was sehen die Leute an einem Tag? Wir erklären, was es ist und welche Auswirkungen es hat
Was ist Daten-Scraping?
Data Scraping, auch Web Scraping genannt, ist der automatisierte Prozess der Extraktion großer Datenmengen von Websites oder Online-Quellen. Dabei werden Softwaretools oder Programmiertechniken verwendet, um Informationen von Webseiten zu sammeln und sie in ein strukturiertes Format, beispielsweise eine Tabellenkalkulation oder eine Datenbank, umzuwandeln.
Ist jedes Daten-Scraping „schlecht“?
Nein, Data Scraping hat sowohl positive als auch negative Auswirkungen. Positiv ist, dass es für verschiedene legitime Zwecke verwendet werden kann. Forscher und Analysten können Daten auswerten, um Informationen für Marktforschung, Trendanalysen oder die Überwachung der Preis- und Produktinformationen von Wettbewerbern zu sammeln. Unternehmen können Daten sammeln, um Kundenfeedback und Bewertungen zu sammeln oder Leads für ihre Vertriebsteams zu generieren. Data Scraping kann auch für akademische Forschung, Datenjournalismus oder zur Erstellung innovativer Anwendungen und Dienste eingesetzt werden.
Was sind die Nachteile des Data Scraping?
Daten-Scraping kann auch schädlich sein, wenn es für unethische oder illegale Zwecke verwendet wird. Viele Websites haben beispielsweise Nutzungsbedingungen oder Nutzungsvereinbarungen, die das Scraping ihrer Daten ohne Erlaubnis verbieten. Wenn Scraping gegen diese Bedingungen verstößt, führt dies zu einem unbefugten Zugriff auf die Daten einer Website und kann rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen.
Es besteht immer die Gefahr einer Urheberrechtsverletzung, da beim Data Scraping das Kopieren und Reproduzieren von urheberrechtlich geschütztem Material ohne entsprechende Genehmigung erfolgen kann. Dies kann zu rechtlichen Problemen führen, wenn die gescrapten Daten urheberrechtlich geschützt sind
Darüber hinaus kann das Auslesen personenbezogener Daten wie E-Mail-Adressen, Telefonnummern oder sensibler Informationen ohne die Zustimmung des Einzelnen zu Datenschutzverletzungen führen. Dies kann zum Missbrauch persönlicher Daten, Identitätsdiebstahl oder gezielter Werbung führen.
Der einzige Grund, warum Musk die Regeln geändert hat, ist, dass sich das Daten-Scraping auf die Leistung einer Website auswirkt. Intensives und häufiges Scraping kann die Server der Ziel-Website erheblich belasten, was zu Leistungseinbußen oder sogar zum Absturz der Website führen kann. Dies wirkt sich auf das Benutzererlebnis legitimer Besucher aus und kann als eine Form eines Denial-of-Service-Angriffs angesehen werden.
Ein weiterer Streitpunkt sind Datenmanipulation und Datenmissbrauch. Gekratzte Daten können manipuliert, verändert oder falsch dargestellt werden, was zu Fehlinformationen oder betrügerischen Aktivitäten führen kann.
Warum ist Musk vom Data Scraping „frustriert“?
Musk äußerte am Freitag seine Besorgnis über die umfangreiche Verschrottung zahlreicher Organisationen Twitter-Daten, was sich seiner Meinung nach negativ auf die Benutzererfahrung ausgewirkt hatte. Er behauptete, dass Unternehmen schuld seien, die große Datenmengen verwenden, um Sprachmodelle für künstliche Intelligenz zu trainieren. Es war ein verschleierter Seitenhieb Microsoft, OpenAI, Google und andere Unternehmen, die große Sprachmodelle zum Zweck der generativen KI verwenden.
Was ist Daten-Scraping?
Data Scraping, auch Web Scraping genannt, ist der automatisierte Prozess der Extraktion großer Datenmengen von Websites oder Online-Quellen. Dabei werden Softwaretools oder Programmiertechniken verwendet, um Informationen von Webseiten zu sammeln und sie in ein strukturiertes Format, beispielsweise eine Tabellenkalkulation oder eine Datenbank, umzuwandeln.
Ist jedes Daten-Scraping „schlecht“?
Nein, Data Scraping hat sowohl positive als auch negative Auswirkungen. Positiv ist, dass es für verschiedene legitime Zwecke verwendet werden kann. Forscher und Analysten können Daten auswerten, um Informationen für Marktforschung, Trendanalysen oder die Überwachung der Preis- und Produktinformationen von Wettbewerbern zu sammeln. Unternehmen können Daten sammeln, um Kundenfeedback und Bewertungen zu sammeln oder Leads für ihre Vertriebsteams zu generieren. Data Scraping kann auch für akademische Forschung, Datenjournalismus oder zur Erstellung innovativer Anwendungen und Dienste eingesetzt werden.
Was sind die Nachteile des Data Scraping?
Daten-Scraping kann auch schädlich sein, wenn es für unethische oder illegale Zwecke verwendet wird. Viele Websites haben beispielsweise Nutzungsbedingungen oder Nutzungsvereinbarungen, die das Scraping ihrer Daten ohne Erlaubnis verbieten. Wenn Scraping gegen diese Bedingungen verstößt, führt dies zu einem unbefugten Zugriff auf die Daten einer Website und kann rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen.
Es besteht immer die Gefahr einer Urheberrechtsverletzung, da beim Data Scraping das Kopieren und Reproduzieren von urheberrechtlich geschütztem Material ohne entsprechende Genehmigung erfolgen kann. Dies kann zu rechtlichen Problemen führen, wenn die gescrapten Daten urheberrechtlich geschützt sind
Darüber hinaus kann das Auslesen personenbezogener Daten wie E-Mail-Adressen, Telefonnummern oder sensibler Informationen ohne die Zustimmung des Einzelnen zu Datenschutzverletzungen führen. Dies kann zum Missbrauch persönlicher Daten, Identitätsdiebstahl oder gezielter Werbung führen.
Der einzige Grund, warum Musk die Regeln geändert hat, ist, dass sich das Daten-Scraping auf die Leistung einer Website auswirkt. Intensives und häufiges Scraping kann die Server der Ziel-Website erheblich belasten, was zu Leistungseinbußen oder sogar zum Absturz der Website führen kann. Dies wirkt sich auf das Benutzererlebnis legitimer Besucher aus und kann als eine Form eines Denial-of-Service-Angriffs angesehen werden.
Ein weiterer Streitpunkt sind Datenmanipulation und Datenmissbrauch. Gekratzte Daten können manipuliert, verändert oder falsch dargestellt werden, was zu Fehlinformationen oder betrügerischen Aktivitäten führen kann.
Warum ist Musk vom Data Scraping „frustriert“?
Musk äußerte am Freitag seine Besorgnis über die umfangreiche Verschrottung zahlreicher Organisationen Twitter-Daten, was sich seiner Meinung nach negativ auf die Benutzererfahrung ausgewirkt hatte. Er behauptete, dass Unternehmen schuld seien, die große Datenmengen verwenden, um Sprachmodelle für künstliche Intelligenz zu trainieren. Es war ein verschleierter Seitenhieb Microsoft, OpenAI, Google und andere Unternehmen, die große Sprachmodelle zum Zweck der generativen KI verwenden.