Web Kazımada Dikkat Edilmesi Gerekenler

Web Kazımanın Zorlukları ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

Web kazıma büyük veriyle çalışmak için olmazsa olmaz tekniklerden bir tanesidir. Ancak bazı zorluklar ve sınırlamalarla birlikte gelir. Özellikle sosyal bilimler gibi uygulamalı alanlarda bu zorlukların farkında olmak, sürdürülebilir ve tekrarlanabilir araştırmalar yapabilmek için çok önemlidir. Web kazımayla ilgili karşılaşabileceğiniz bazı zorluklar aşağıda özetlenmiştir:

1. Teknik Bilgi Gereksinimi

Web kazıma sadece kod yazmayı bilmekle sınırlı değildir. R veya Python dillerinden bir tanesinde yetkin olmanın yanı sıra web sayfalarının nasıl çalıştığını anlamak gerekir. Özellikle aşağıda belirtilenler statik ve dinamik web kazıma için olmazsa olmazlardır:

HTML etiket yapıları,
CSS sınıfları,
JavaScript ile veri yükleme,
AJAX, jQuery gibi dinamik içerik mekanizmaları hakkında temel bilgi gerekir.

Bu mimari farkındalık olmadan doğru veriye ulaşmak çoğu zaman mümkün olmaz. Eğer yukarıdakiler hakkında bilginiz yoksa gidebileceğiniz ilk yer W3 Schools adresidir. Bu platform web mimarisiyle ilgili ihtiyacınız olabilecek tüm bilgileri ücretsiz biçimde sunmaktadır. Bu sitedeki HTML, CSS ve JavaScript başlıklarını incelemeniz başlangıç için yeterli olacaktır.

2. Web Sitelerinin Farklı Yapıları

Her web sitesi kendine özgü bir yapıya sahiptir. Yani bir sitede işe yarayan kod, diğerinde işe yaramayabilir. Kodunuzun neden çalışmadığını anlamak için öncelikle web sitesindeki verilerin nasıl yüklendiğini anlamalısınız. Bazı web siteleri sayfaları statik olarak yüklerken diğerleri dinamik olarak yükleyebilmektedir. Modern web sitelerinin neredeyse tamamı dinamik veri yükleme yolunu tercih etmektedir. Bu da daha zorlu bir kodlama sürecini gerektirmektedir. Örneğin;

React, Angular, Vue.js gibi modern web framework’leriyle oluşturulan sitelerde:
- Veriler genellikle JavaScript ile dinamik olarak yüklenir.
- Klasik HTTP istekleri (requests, BeautifulSoup, rvest) işe yaramayabilir.
- Headless browser’lar (Selenium, Playwright) gerekebilir, ancak bunlar daha yavaş çalışır. R’da seleniuma başlamak için bu belgeyi inceleyebilirsiniz.

Toparlamak gerekirse web sitelerinin yapılarının farklı olması her yeni site için başka bir kodlama süreci gerektirir. Sonuçta web sitesi yapısında yapılan küçük değişiklikler bile kodunuzu bozabilir, bu da bakım yükünü artırır. Bir diğer deyişle aradan bir kaç ay geçmesiyle kodunuzun artık eskimiş olma ihtimali yükselir ve tüm süreci gözden geçirmeniz gerekebilir. Bu durum, özellikle uzun vadeli projelerde sürdürülebilirliği zorlaştırır.

Bununla birlikte küçük bir proje için bile scraping kodu yazmak, test etmek ve sürdürmek uzun zaman alabilir. Sonuçta web kazıma için kodlama yapmanın teknik olarak üretim ve bakım maliyeti yüksektir.

3. Veri Kalitesi, Güncelliği, Tutarlılık ve Tekrar Edilebilirlik

Web kazımanın zorlukları sadece verilere erişimle ilgili değildir. Aynı zamanda kazınan verinin araştırmacı tarafından dikkatle ve özenle işlenmesini gerektirmektedir. Zaman içerisinde web sitelerinde yapılan ufak değişiklikler (güncellemeler), sizin tarafınızda veya karşı tarafın kodlamasındaki küçük hatalar (bug), bazı içeriklere özgü özel gösterim biçimleri (reklamlar, kampanyalar, sponsorlu içerikler), değişken sayfalandırma yapısı (aynı web sitesinde bazen buton bazen sayısal bazen de sürüklemeyle yüklenen içerikler), sunucuların erişim dışı kalması sonucu kodunuzun verileri atlaması (bazı araştırmalar için süreklilik önemlidir) gibi durumlara karşı araştırmacının belki de veri çekmekten daha da zorlayıcı olabilecek çapraz doğrulama testlerini mutlaka yapması gerekmektedir. Aşağıdaki başlıklar iyi bir başlangıç noktası olabilir:

Web sitelerindeki içerik zamanla değişebilir, eski veriye ulaşmak zorlaşabilir. Mutlaka bir tanesi kodunuzda olmak üzere tarih/zaman değişkenleri tutularak kodunuzda veya web sitesindeki veri atlamaları gözden geçirilmelidir.
Sayfaların yapısı değiştikçe, kazıma kodlarının da sürekli güncellenmesi gerekir. Eğer kodunuzu yazdıktan sonra belirli bir zaman geçmişse mutlaka küçük testlerle çalıştığını teyit edin.
Kodun tekrar çalıştırılabilir olması için belgelenmesi ve gerektiğinde başkalarıyla paylaşılabilir biçimde hazırlanması önemlidir. Bu da hem kodun içine yorumlar yazılmasını hem de proje dosyasına notlar düşülmesini gerekli kılar. Aksi halde çalışmanın sürdürülmesi oldukça zor bir hale gelirken paylaşılması da neredeyse imkansız hale gelir.
Eksik veya bozuk veri: Bazı sayfalardaki eksik HTML yapısı veya hatalı etiketler, veri çıkarımını zorlaştırabilir. Bu durumun yönetilmesi için araştırmacının topladığı veriyi özenle incelemesi gerekir. Birbirine çok benzer değerler (örneğin normal ve indirimli fiyatlar, yorum-yoruma verilen cevap, vb. ) birbirine karışabilir. Bu da araştırmanın temelden hatalı sonuçlar üretmesine yol açabilir.
Tutarsız formatlar: Aynı bilgi farklı sayfalarda farklı şekillerde (örneğin tarih formatları) sunulabilir. Bunun en belirgin örneği haber sitelerinde veya forum tarzı sosyal medya uygulamalrında görülebilir. Bazı içeriklerde sadece oluşturulma tarihi varken diğerlerinde değiştirilme tarihi de olabilmektedir. Daha sonra bunların standardize edilmesi gerekebilir. Ayrıca farklı dillerdeki içerikler (Çince, Arapça karakterler) parsing sırasında sorun çıkarabilir. Bazı sunucularda bölgesel kısıtlamalar (coğrafi engelleme – geo-blocking) nedeniyle bazı verilere erişilemeyebilir. Çok dilli sitelerde veri çekmek için ek filtreleme gerekebilir.
Gürültülü veri: Reklamlar, yorumlar veya alakasız içerikler hedef veriyle karışabilir. Bu içerikleri veri toplarken veya daha sonra veriyi temizlerken filtreleyebilirsiniz.

4. Ölçeklenebilirliklik ve Performans Sorunları

Eğer çalışmanızda büyük veri kullanacaksanız bu verilerin depolanması, işlenmesi ve analiz edilmesi, veri toplamaya eklemlenen diğer önemli süreçlerdir. Bu süreçlerin tamamı doğrudan veri toplamayla ilişkilidir. Bir diğer deyişle veri toplarken alacağınıs stratejik kararlar 1-6-12 ay sonra verilerinizi işlemeye ve/ya analiz etmeye başladığınızda sahip olmanız gereken sistem gereksinimlerini etkiler. Örneğin json dosyaları web kazımada doğal dosya türleri olsalar da çok fazla yer kapladıkları için rds gibi sıkıştırılmış formatlar kullanabilirsiniz. Ancak rds dosyalarını okumak çok uzun sürerken csv dosyalarını okumak saatler ve saniyeler gibi fark yaratabilir. Verilerinizi dosyalar yerine bir veritabanına kaydederseniz işleme adımları için gereken RAM miktarını önemli ölçüde sınırlama şansınız olur. Ancak bu sefer de veritabanı programlama dillerini (örneğin SQL) öğrenmek zorunda kalırsınız. Kısaca veri boyutu büyüdükçe araştırmanın teknik olarak gereksinimleri de artmaktadır. Aşağıda bir kaç tanesini sıraladım:

Büyük ölçekli kazıma işlemleri yüksek bant genişliği ve sunucu kaynağı gerektirir.
Binlerce sayfanın işlenmesi uzun sürebilir ve zaman aşımı (timeout) hatalarına yol açabilir.
Veri depolama ve işleme için ek altyapı (veritabanları, bulut sunucular) gerekebilir.
Büyük veri setlerini depolamak (CSV, SQL, NoSQL) ve işlemek (Pandas, Spark) ek beceriler gerektirir.
Veri temizleme (data cleaning) ve normalizasyon süreci zaman alıcı olabilir.
Yinelenen (duplicate) veya eksik veriler analizi bozabilir.

5. Anti-Scraping Önlemleri

Özellikle acemilerin düştüğü en büyük hatalardan bir tanesi veri toplamak istedikleri web sitelerine çok sık istek göndermektir. İstekler arasında anlamlı (1 – 30sn) zaman bırakılmazsa sunucular bunu bir saldırı veya tehdit olarak algılar. Buna bağlı olarak aşağıdaki durumlarla karşılaşabilirsiniz:

IP adresinizin engellenebilir,
Bot olarak etiketlenebilirsiniz,
Hatta siteye erişiminizin tamamen yasaklanmasına yol açabilir.

Bu nedenle verileri çekerken isteklere zaman aralığı koymak (Sys.sleep()), gerekirse proxy kullanmak gibi önlemler alınmalıdır.

Bu temel adımı yapsanız dahi birçok web sitesi, otomatik kazıma işlemlerini engellemek için çeşitli teknikler kullanır. Bunlardan bazıları aşağıda listelenmiştir:

CAPTCHA doğrulamaları (Google reCAPTCHA gibi)
IP tarama ve bot tespiti (Cloudflare, Akamai gibi güvenlik duvarları)
Kullanıcı davranış analizi (Fare hareketleri, tıklama hızı gibi)
Dinamik token’lar ve şifrelenmiş API istekleri

Bu önlemleri aşmak genellikle karmaşık çözümler (headless browser’lar, CAPTCHA çözücüler) gerektirir. Bununla birlikte bazen her şeyi doğru yapsanız dahi yasal ve etik sınırlar içinde kalarak istediğiniz web sitesinden veri toplayamayabilirsiniz. Ancak internetteki devasa veri hacmi ve web sitelerinin çeşitliliği alternatif kaynaklara erişimi mümkün kılmaktadır. Yani araştırmacı A sitesinden veri toplayamadıysa bunun alternatifi olabilecek bir B sitesinin varlığını araştırmalıdır (çok büyük ihtimalle bulacaksınız).

6. Yasal ve Etik Sınırlamalar

Web kazıma (scraping), veri toplamak için güçlü bir araç olsa da, her veriye erişim serbest değildir. Kamuya açık bilgilerle, özel/korumalı içerikler arasındaki farkı bilmek, hem yasal sorunlardan kaçınmak hem de etik çalışmak için kritik öneme sahiptir.

✅ Kamuya Açık Verilerde Nelere İzin Var?

Herkese açık kaynaklardan veri toplamak genellikle yasaldır, ancak şu kurallara uymalısınız:

6.1.1robots.txt Dosyasını Kontrol Edin: Web siteleri, hangi sayfaların kazınabileceğini bu dosyada belirtir.

6.1.2 Telif Hakkı (Copyright) İhlali Yapmayın

- Örneğin bir kitap inceleme sitesinden tüm yorumları çekip kendi blogunuzda yayınlarsanız, bu içerik hırsızlığı sayılır.
- ✅ Ne Yapılabilir?
  - Özet veri kullanın (örn. sadece kitap puanlarını alıp istatistik çıkarın).
  - Kaynak gösterin ve “adil kullanım” (fair use) prensibine uyun.

6.1.3 Sitenin Performansını Etkilemeyin

Saniyede yüzlerce istek göndermek, sunucuyu aşırı yükleyebilir. Bu da sunucuların sizin DDoS saldırısı yaptığınızı düşünmesine yol açabilir!
Bunun çözümü çok basittir: İstekler arasında 2-10 saniye bekleme (time.sleep()) eklediğinizde bu sorun ortadan kalkacaktır. Ancak bazı siteler dah katı kurallarla bu istekleri takip edebilir, bazen bekleme süresini daha fazla uzatmanız gerekebilir.

❌ Hangi Verileri Kazımak Sorun Yaratabilir?

6.2.1 Giriş Yapılan (Login/Paywall) Alanlar

- Örneğin, The New York Times abonelikle okunan makaleleri, LinkedIn profilleri veya Facebook özel gönderileri gibi erişim için kullanıcı girişi gereken sayfaları kazımak:
  - Site şartlarına aykırıdır (kullanım koşullarını ihlal edersiniz).
  - Hesabınız askıya alınabilir veya IP adresiniz engellenebilir.
  - Yasal işlem başlatılabilir (özellikle ticari amaçla yapılıyorsa).

6.2.2 Kişisel Veriler (KVKK/GDPR Riskleri)

E-posta adresleri, telefon numaraları, adresler gibi kişisel bilgileri izinsiz toplamak yasal olarak da suç teşkil edebilir. Bu yüzden kişisel verilerin izinsiz toplanmaması önemlidir. Ancak bu tür değişkenler toplamak istediğiniz ve kişisel olmayan verilerle birlikte gelebilir. Bu yüzden kişisel verilerle ilgili veri topladıktan sonra çeşitli önlemler alınması gereklidir. En basit ve temel adım verilerin anonimleştirilmesidir ancak araştırmanızın doğasına göre açık rıza metinlerine sahip olmanız veya daha farklı stratejiler izlemeniz gerekebilir. Bu yüzden KVKK/GDPR rehberlerine başvurmanızda fayda vardır.
- Anonimleştirme: Verileri isimsiz hale getirin (örneğin, sadece yaş ve cinsiyet gibi demografik analizler yapın).
- Açık Rıza: Kullanıcılardan izin alın (örneğin, bir anket sitesi verisini çekiyorsanız, siteyle resmi sözleşme yapın).

Yasalara Uygun Web Kazıma İçin 5 Altın Kural

Kamuya açık verilerle sınırlı kalın (login gereken yerlerden kaçının).
Kişisel verileri saklamayın (KVKK/GDPR’ı unutmayın).
robots.txt’ye uyun (Google gibi davranın).
Veriyi izinsiz olarak ticari amaçla kullanacaksanız iki, üç veya beş kez düşünün ve izin almadıysanız vazgeçin!!!
Etik kuralları gözetin (veriyi kötüye kullanmayın).

Unutmayın: Web kazıma bir araçtır; nasıl kullandığınız, onu yasal veya riskli hale getirir. Şeffaf, ölçülü ve saygılı davranarak uzun vadeli projeler ve araştırmalar yapabilirsiniz!