Nell’economia digitale i dati sono la risorsa più preziosa. Le aziende che riescono a raccoglierli, analizzarli e interpretarli hanno un vantaggio competitivo enorme rispetto a chi naviga ancora a vista. Ma come si fa, concretamente, a estrarre valore da quell’oceano di informazioni che ogni giorno si aggiorna online?
La risposta si chiama web scraping.
Il termine deriva dall’inglese to scrape, “raschiare”. L’idea è proprio quella di “grattare via” dalle pagine web le informazioni di interesse, trasformandole in dataset strutturati e pronti per essere analizzati.
A differenza del copia-incolla manuale, lento e impreciso, il web scraping utilizza software automatizzati, gli scraper, che si muovono sul web come esploratori: visitano le pagine, leggono il codice sottostante, individuano i dati richiesti e li salvano in tabelle, fogli elettronici o database.
Oggi il web scraping è un pilastro della data economy. Permette di monitorare i prezzi in tempo reale, analizzare recensioni e opinioni dei consumatori, tracciare le mosse dei concorrenti e scoprire trend di mercato emergenti. Non sorprende che venga impiegato da startup, multinazionali, centri di ricerca e persino istituzioni pubbliche.
Dal browser allo scraper: come funziona davvero
Per capire il funzionamento del web scraping, occorre partire da un concetto semplice: ogni volta che apriamo una pagina internet, il nostro browser (Chrome, Firefox, Safari…) invia una richiesta al sito, che risponde restituendo un file HTML. Questo file non è altro che un documento di testo, pieno di tag, che definisce la struttura e i contenuti della pagina: titoli, paragrafi, immagini, link, pulsanti.
Lo scraper replica esattamente questo processo. Ecco i passaggi fondamentali:
- Invio della richiesta: Come farebbe un browser, lo scraper invia una richiesta HTTP alla pagina web che ti interessa.
- Ricezione del codice HTML: Il sito risponde con il contenuto della pagina, ma in formato HTML (cioè codice)
- Fa il parsing (analizza) dell’HTML Qui inizia la parte interessante. Lo scraper legge questo codice e, grazie a strumenti come BeautifulSoup (in Python) , è in grado di “capire” com’è organizzata la pagina e di navigare al suo interno.
- Automazione su larga scala: se i dati si trovano su più pagine, lo scraper può seguire link, cliccare pulsanti di “pagina successiva”, filtrare categorie e ripetere l’operazione centinaia o migliaia di volte.
In altre parole, mentre un utente umano perderebbe ore a scorrere manualmente, lo scraper lavora instancabile in background, raccogliendo quantità enormi di dati in pochi minuti.
Ma cosa sono l’HTML e come funziona l’ispezione del web?
Per padroneggiare lo scraping bisogna conoscere almeno le basi dell’HTML (HyperText Markup Language), il linguaggio con cui sono costruite tutte le pagine web. Ogni pagina è organizzata in tag:
<h1> per i titoli principali
<p> per i paragrafi
<img> per le immagini
<a> per i collegamenti ipertestuali.
Ma come si fa a capire, nella pratica, dove si trova l’informazione che ci interessa?
Qui entra in gioco il DOM (Document Object Model), una rappresentazione ad albero della pagina HTML che mostra la gerarchia degli elementi. Per esplorarlo si usa un’operazione semplicissima: cliccare con il tasto destro su un elemento della pagina e selezionare “ispeziona”..
A questo punto, si apre la finestra degli strumenti per sviluppatori del browser. Si immagini di voler raccogliere il prezzo di un prodotto: con l’ispezione possiamo scoprire che quel valore è contenuto in un tag <span> con una classe CSS specifica. Questa informazione è oro puro per lo scraper, perché indica esattamente dove andare a cercare il dato. È come avere la mappa di un tesoro nascosto all’interno della pagina.
Strumenti e linguaggi più usati
Il web scraping può essere realizzato in diversi linguaggi di programmazione, ma il più diffuso è senza dubbio Python, grazie a librerie come:
- BeautifulSoup: semplice e potente per l’analisi dell’HTML.
- Scrapy: framework completo per scraping su larga scala.
- Selenium: utile quando bisogna interagire con pagine dinamiche basate su JavaScript.
Dall’estrazione all’analisi: il ruolo dell’IA
Il web scraping non è fine a sé stesso: il vero valore nasce quando i dati raccolti vengono analizzati. Qui entra in gioco l’Intelligenza Artificiale.
Grazie ad algoritmi di apprendimento automatico, è possibile fare molto di più che accumulare informazioni:
Sentiment analysis
capire automaticamente se una recensione è positiva, negativa o neutra.
Named Entity Recognition (NER)
riconoscere in un testo nomi di persone, aziende, luoghi, date.
Clustering
raggruppare documenti simili per scoprire trend e temi ricorrenti più rilevanti.
Analisi semantica
interpretare il significato profondo dei testi e fare inferenze basate sul contesto.
Un esempio concreto? Una catena alberghiera può raccogliere recensioni da vari siti, analizzare il sentiment e scoprire in tempo reale quali aspetti del servizio soddisfano i clienti e quali invece creano insoddisfazione. Oppure un brand può monitorare i social per capire come si parla dei propri prodotti rispetto a quelli della concorrenza.
Gli usi leciti e gli abusi
Il web scraping è un potente alleato, ma va usato con cautela. Non è illegale in sé, ma diventa problematico in alcune circostanze.
È considerato lecito quando i dati raccolti sono:
- liberamente accessibili al pubblico,
- utilizzati per fini statistici, di ricerca o monitoraggio dei contenuti,
- estratti rispettando le regole indicate dal sito stesso (robots.txt e termini di servizio).
Diventa invece illecito quando:
- si raccolgono dati personali senza il consenso degli interessati,
- si copiano contenuti protetti da copyright,
- si sfruttano vulnerabilità per accedere a informazioni protette,
- i dati vengono usati per fini fraudolenti, come spam o phishing.
Ci sono stati diversi esempi di interventi legali in questo campo. Ad esempio, nel 2016, il Garante per la protezione dei dati personali ha dichiarato illecita la creazione di un sito che raccoglieva e rendeva accessibili i dati personali di milioni di utenti senza il loro consenso.
Nel 2018, lo stesso Garante ha vietato a una società di inviare email commerciali a professionisti i cui indirizzi erano stati prelevati da elenchi pubblici senza alcuna autorizzazione.
Ci sono anche stati casi di siti che, pur non vietando esplicitamente lo scraping, sono riusciti a difendersi legalmente. Un esempio significativo è il caso Trenitalia contro l’app Trenit. Il Tribunale di Roma ha dichiarato che l’uso del web scraping non è illegale se riguarda solo piccole porzioni di dati non sostanziali e se i dati vengono raccolti in modo limitato, su richiesta dell’utente.
Per evitare complicazioni legali, la soluzione ideale quando è possibile è quella di utilizzare le API ufficiali dei siti web. Un’API (Application Programming Interface) è un’interfaccia che permette a due software di comunicare tra loro; sono progettate per permettere un accesso sicuro e controllato ai dati di un sito web, senza violare i suoi Termini di Servizio. In altre parole, le API sono il modo più sicuro per raccogliere i dati da un sito, in quanto sono fornite dallo stesso sito che condivide i dati.
Dunque il Web scraping è utile quando si necessita di una vasta gamma di dati da siti che non offrono API. Invece le API sono preferibili per ottenere dati specifici in modo legale e strutturato.
Se possibile, è sempre meglio preferire l’uso di API ufficiali per evitare problematiche legali, poiché offrono accesso ai dati in modo controllato e conforme alle regole. Lo scraping può essere legale, ma deve sempre essere effettuato con attenzione alle normative e alle politiche del sito web.
Opportunità e futuro del web scraping
Guardando avanti, il web scraping continuerà a giocare un ruolo centrale. La crescente quantità di dati disponibili online rende questa tecnica indispensabile per chiunque voglia rimanere competitivo.
Allo stesso tempo, l’uso dell’IA e l’evoluzione degli strumenti renderanno sempre più semplice raccogliere e interpretare informazioni complesse, come video, immagini o conversazioni.
La sfida, dunque, sarà trovare un equilibrio tra innovazione e tutela dei diritti: usare il web scraping come una leva strategica per migliorare prodotti, servizi e conoscenza, senza mai oltrepassare i limiti imposti dall’etica e dalla legge.
In conclusione, il web scraping è molto più di una curiosità tecnica. È uno strumento che consente di trasformare il caos del web in informazione strutturata, di passare dall’oceano indistinto dei contenuti digitali a dati concreti e azionabili. Richiede competenza tecnica, consapevolezza legale ed etica, e soprattutto visione strategica: solo così può diventare un vero alleato per il business, la ricerca e l’innovazione.
Chi saprà padroneggiarlo con intelligenza non avrà solo accesso ai dati, ma a un vantaggio competitivo reale, capace di fare la differenza nell’economia guidata dai numeri in cui siamo immersi.
Ilaria Elisabeth Danielli
Data & Automation Consultant
