Udforskning af juridiske datakilder til Instagram-ruller og -historier

Frigørelse af potentialet i korte videodatasæt

Kortformat videoindhold, såsom Instagram Reels og Stories, er blevet et kulturelt fænomen i de senere år. Som udviklere og forskere er det at udnytte dette enorme hav af kreativitet en spændende mulighed for at træne maskinlæringsmodeller. 📱

Men at få adgang til en storstilet samling af sådant indhold kommer med sine udfordringer. Selvom der findes skrabeværktøjer, kan de være langsomme og juridisk tvivlsomme, hvilket efterlader mange, der spekulerer på, om der er et etisk alternativ, der er klar til brug. 🤔

Forestil dig at have adgang til en database, der ligner "Million Songs Dataset", men til korte videoer. En sådan ressource kunne fremskynde innovation, spare utallige timer og sikre overholdelse af regler. Denne drøm vækker nysgerrighed og inspirerer til udforskning af tilgængelige ressourcer.

I denne artikel vil vi dykke ned i, om der findes en lovlig og åben samling af Instagram-lignende korte videoer. Vi vil også undersøge fordele og ulemper ved offentlig skrabning og fremhæve eksempler fra den virkelige verden for at skabe klarhed. Lad os udforske landskabet sammen! 🌟

Oprettelse af et problemfrit arbejdsflow til indsamling af videodatasæt

De ovenfor oprettede scripts løser problemet med at samle et betydeligt datasæt af korte videoer i Instagram-stil. Python-backend-scriptet er designet til at skrabe offentligt tilgængelige profiler og downloade videoer. Ved at bruge biblioteker som anmodninger og BeautifulSoup, sender scriptet HTTP-anmodninger for at hente websideindhold og parse HTML-data for at finde specifikke elementer, såsom video-URL'er. Denne tilgang sikrer effektiv og struktureret dataudtræk, hvilket er afgørende, når man har at gøre med profiler, der hoster hundredvis af mediefiler. For eksempel kan en udvikler, der ønsker at analysere fitness-relaterede videoer, målrette mod offentlige konti, der regelmæssigt poster sådant indhold. 🏋️

For at administrere de parsede data anvender scriptet json bibliotek til at konvertere indlejrede JSON-data til Python-objekter. Dette giver udviklere mulighed for programmatisk at navigere gennem indlejrede datastrukturer for at udtrække metadata som video-URL'er, indlægstekster eller tidsstempler. Derudover funktioner som f.eks os.makedirs() sikre, at videofilerne gemmes i en organiseret mappestruktur, hvilket gør det lettere at finde og behandle disse filer senere. Dette detaljeringsniveau er især nyttigt for forskere, der arbejder på projekter som træning af AI for at generere videoanbefalinger i kort form. 🤖

JavaScript-frontend-scriptet supplerer backend'en ved at vise, hvordan videosamlinger kan gengives eller manipuleres yderligere i et klientvendt miljø. Ved hjælp af hente-API'en henter den videometadata fra et hypotetisk API-slutpunkt og downloader videoer direkte. Scriptet anvender Node.js-moduler som f.eks fs til filsystemoperationer og sti til filnavnsmanipulation, hvilket sikrer, at de downloadede videoer gemmes med meningsfulde navne. Denne proces kan være særlig værdifuld for webudviklere, der bygger en interaktiv platform til at gennemse eller tagge videodatasæt.

Begge scripts fremhæver nøgleprincipper for modulært design og skalerbarhed. De omfatter robuste fejlhåndteringsmekanismer, såsom validering af HTTP-svarkoder eller sikring af, at outputmapper oprettes dynamisk. Dette minimerer risikoen for køretidsfejl og forbedrer genanvendeligheden. Forestil dig et scenarie, hvor et forskerhold ønsker at pivotere fra Instagram-indhold til videoer fra en anden platform; disse scripts giver et solidt fundament, der kan tilpasses til forskellige API'er eller webstrukturer. Ved at kombinere backend-scraping med frontend-integration danner disse scripts en komplet løsning til at erhverve og administrere videodatasæt effektivt. 🌟

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import os
import time
# Define headers for requests
HEADERS = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
# Function to fetch profile data
def fetch_profile_data(profile_url):
    try:
        response = requests.get(profile_url, headers=HEADERS)
        if response.status_code == 200:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            script_tag = soup.find('script', text=lambda x: x and 'window._sharedData' in x)
            json_data = json.loads(script_tag.string.split(' = ', 1)[1].rstrip(';'))
            return json_data
        else:
            print(f"Error: Status code {response.status_code} for {profile_url}")
    except Exception as e:
        print(f"Exception occurred: {e}")
    return None
# Save videos locally
def save_video(video_url, folder, filename):
    try:
        response = requests.get(video_url, stream=True)
        if response.status_code == 200:
            os.makedirs(folder, exist_ok=True)
            filepath = os.path.join(folder, filename)
            with open(filepath, 'wb') as file:
                for chunk in response.iter_content(1024):
                    file.write(chunk)
            print(f"Video saved at {filepath}")
        else:
            print(f"Failed to download video: {video_url}")
    except Exception as e:
        print(f"Error saving video: {e}")
# Example: Fetch public profile data
profile_url = "https://www.instagram.com/some_public_profile/"
profile_data = fetch_profile_data(profile_url)
if profile_data:
    posts = profile_data['entry_data']['ProfilePage'][0]['graphql']['user']['edge_owner_to_timeline_media']['edges']
    for post in posts:
        if 'video_url' in post['node']:
            video_url = post['node']['video_url']
            save_video(video_url, folder="videos", filename=f"{post['node']['id']}.mp4")

const fetch = require('node-fetch');
const fs = require('fs');
const path = require('path');
// Function to fetch video metadata
async function fetchVideoMetadata(apiUrl) {
    try {
        const response = await fetch(apiUrl);
        if (response.ok) {
            const data = await response.json();
            return data.videos;
        } else {
            console.error(`Failed to fetch metadata: ${response.status}`);
        }
    } catch (error) {
        console.error(`Error fetching metadata: ${error.message}`);
    }
}
// Function to download videos
async function downloadVideo(videoUrl, outputDir) {
    try {
        const response = await fetch(videoUrl);
        if (response.ok) {
            const videoBuffer = await response.buffer();
            const videoName = path.basename(videoUrl);
            fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
            fs.writeFileSync(path.join(outputDir, videoName), videoBuffer);
            console.log(`Saved ${videoName}`);
        } else {
            console.error(`Failed to download: ${videoUrl}`);
        }
    } catch (error) {
        console.error(`Error downloading video: ${error.message}`);
    }
}
// Example usage
const apiEndpoint = "https://api.example.com/videos";
fetchVideoMetadata(apiEndpoint).then(videos => {
    videos.forEach(video => downloadVideo(video.url, './downloads'));
});

Udforskning af alternativer til store Instagram-videodatasæt

Når du søger en stor samling af Instagram-lignende videoer til træning af maskinlæringsmodeller, er det vigtigt at evaluere alle potentielle kilder, ikke kun skrabeværktøjer. Et alternativ er at udnytte datasæt kurateret af akademiske eller forskningsinstitutioner. Disse datasæt fokuserer ofte på sociale medier-tendenser, adfærd eller specifikke indholdstyper, såsom fitness- eller madvideoer, og deles åbent til forskningsformål. Et bemærkelsesværdigt eksempel er YFCC100M datasæt fra Yahoo, som omfatter en række brugergenererede multimedier, selvom det kan kræve yderligere filtrering for Instagram-specifikt indhold. 📊

En anden brugbar metode involverer crowdsourcing af dataindsamling. Platforme som Amazon Mechanical Turk eller Prolific kan bruges til at anmode brugere om at uploade videoer eller kommentere indhold for dig, hvilket sikrer, at dataene er lovligt indhentet og skræddersyet til dine krav. Denne tilgang kan også hjælpe med at opbygge forskellige og afbalancerede datasæt, der repræsenterer en række indholdstemaer. Dette er især nyttigt for nichedatasæt, såsom uddannelses- eller rejsevideoer. 🌍

Endelig kan API'er leveret af platforme som YouTube eller TikTok tilbyde lovlig adgang til kortformede videoer gennem deres udviklerprogrammer. Disse API'er giver dig mulighed for at hente metadata, kommentarer og nogle gange endda downloade offentlige videoer. Selvom disse tjenester kan pålægge hastighedsgrænser, giver de en skalerbar og etisk løsning til at få adgang til data, samtidig med at de sikrer overholdelse af platformspolitikker. Ved at diversificere dataindsamlingsstrategier kan du bygge et robust og alsidigt træningsdatasæt til dine modeller. 🚀