Erkundung rechtlicher Datenquellen für Instagram-Reels und -Stories

Das Potenzial kurzer Videodatensätze erschließen

Kurze Videoinhalte wie Instagram Reels und Stories sind in den letzten Jahren zu einem kulturellen Phänomen geworden. Für Entwickler und Forscher ist die Erschließung dieses riesigen Ozeans der Kreativität eine spannende Gelegenheit, Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren. 📱

Der Zugriff auf eine große Sammlung solcher Inhalte ist jedoch mit Herausforderungen verbunden. Es gibt zwar Schabwerkzeuge, diese sind jedoch möglicherweise langsam und rechtlich fragwürdig, sodass sich viele fragen, ob es eine gebrauchsfertige, ethische Alternative gibt. 🤔

Stellen Sie sich vor, Sie hätten Zugriff auf eine Datenbank, die dem „Million Songs Dataset“ ähnelt, nur für kurze Videos. Eine solche Ressource könnte Innovationen beschleunigen, unzählige Stunden einsparen und die Einhaltung von Vorschriften sicherstellen. Dieser Traum weckt Neugier und inspiriert zur Erkundung verfügbarer Ressourcen.

In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, ob es eine legale und offene Sammlung von Instagram-ähnlichen Kurzvideos gibt. Wir werden auch die Vor- und Nachteile von Public Scraping untersuchen und Beispiele aus der Praxis hervorheben, um Klarheit zu schaffen. Lasst uns gemeinsam die Landschaft erkunden! 🌟

Erstellen eines nahtlosen Workflows für die Sammlung von Videodatensätzen

Die oben erstellten Skripte befassen sich mit dem Problem, einen umfangreichen Datensatz an Kurzvideos im Instagram-Stil zu sammeln. Das Python-Backend-Skript dient zum Scrapen öffentlich zugänglicher Profile und zum Herunterladen von Videos. Durch die Verwendung von Bibliotheken wie Anfragen und BeautifulSoup sendet das Skript HTTP-Anfragen, um Webseiteninhalte abzurufen und HTML-Daten zu analysieren, um bestimmte Elemente wie Video-URLs zu finden. Dieser Ansatz gewährleistet eine effiziente und strukturierte Datenextraktion, was beim Umgang mit Profilen, die Hunderte von Mediendateien enthalten, von entscheidender Bedeutung ist. Beispielsweise könnte ein Entwickler, der Fitnessvideos analysieren möchte, auf öffentliche Konten abzielen, die regelmäßig solche Inhalte veröffentlichen. 🏋️

Um die analysierten Daten zu verwalten, verwendet das Skript die json Bibliothek zum Konvertieren eingebetteter JSON-Daten in Python-Objekte. Dadurch können Entwickler programmgesteuert durch verschachtelte Datenstrukturen navigieren, um Metadaten wie Video-URLs, Beitragsuntertitel oder Zeitstempel zu extrahieren. Darüber hinaus sind Funktionen wie os.makedirs() Stellen Sie sicher, dass die Videodateien in einer organisierten Verzeichnisstruktur gespeichert werden, damit Sie diese Dateien später leichter finden und verarbeiten können. Dieser Detaillierungsgrad ist besonders nützlich für Forscher, die an Projekten wie dem Training von KI zur Generierung kurzer Videoempfehlungen arbeiten. 🤖

Das JavaScript-Frontend-Skript ergänzt das Backend, indem es zeigt, wie Videosammlungen in einer kundenorientierten Umgebung gerendert oder weiter bearbeitet werden können. Mithilfe der Abruf-API werden Videometadaten von einem hypothetischen API-Endpunkt abgerufen und Videos direkt heruntergeladen. Das Skript verwendet Node.js-Module wie fs für Dateisystemoperationen und Weg zur Manipulation von Dateinamen, um sicherzustellen, dass die heruntergeladenen Videos mit aussagekräftigen Namen gespeichert werden. Dieser Prozess könnte besonders wertvoll für Webentwickler sein, die eine interaktive Plattform zum Durchsuchen oder Markieren von Videodatensätzen erstellen.

Beide Skripte betonen die Schlüsselprinzipien des modularen Designs und der Skalierbarkeit. Sie umfassen robuste Fehlerbehandlungsmechanismen, wie z. B. die Validierung von HTTP-Antwortcodes oder die Sicherstellung, dass Ausgabeverzeichnisse dynamisch erstellt werden. Dies minimiert das Risiko von Laufzeitfehlern und erhöht die Wiederverwendbarkeit. Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem ein Forschungsteam von Instagram-Inhalten auf Videos von einer anderen Plattform umsteigen möchte; Diese Skripte bieten eine solide Grundlage, die an verschiedene APIs oder Webstrukturen angepasst werden kann. Durch die Kombination von Backend-Scraping mit Frontend-Integration bilden diese Skripte eine Komplettlösung für die effiziente Erfassung und Verwaltung von Videodatensätzen. 🌟

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'));
});

Erkundung von Alternativen zu großen Instagram-Videodatensätzen

Bei der Suche nach einer riesigen Sammlung von Instagram-ähnlichen Videos zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen ist es wichtig, alle potenziellen Quellen zu bewerten, nicht nur Scraping-Tools. Eine Alternative ist die Nutzung von Datensätzen, die von akademischen oder Forschungseinrichtungen kuratiert werden. Diese Datensätze konzentrieren sich oft auf Social-Media-Trends, Verhalten oder bestimmte Inhaltstypen, wie Fitness- oder Food-Videos, und werden zu Forschungszwecken offen geteilt. Ein bemerkenswertes Beispiel ist das YFCC100M Datensatz von Yahoo, der eine Vielzahl von benutzergenerierten Multimediainhalten enthält, obwohl möglicherweise eine zusätzliche Filterung für Instagram-spezifische Inhalte erforderlich ist. 📊

Eine weitere praktikable Methode ist die Crowdsourcing-Datenerfassung. Plattformen wie Amazon Mechanical Turk oder Prolific können verwendet werden, um Benutzer aufzufordern, Videos hochzuladen oder Inhalte für Sie zu kommentieren, um sicherzustellen, dass die Daten rechtmäßig erfasst und auf Ihre Anforderungen zugeschnitten sind. Dieser Ansatz kann auch dabei helfen, vielfältige und ausgewogene Datensätze zu erstellen, die eine Reihe von Inhaltsthemen abbilden. Dies ist besonders nützlich für Nischendatensätze wie Lehr- oder Reisevideos. 🌍

Schließlich können von Plattformen wie YouTube oder TikTok bereitgestellte APIs über ihre Entwicklerprogramme einen legalen Zugriff auf Kurzvideos ermöglichen. Mit diesen APIs können Sie Metadaten und Kommentare abrufen und manchmal sogar öffentliche Videos herunterladen. Obwohl für diese Dienste möglicherweise Ratenbeschränkungen gelten, bieten sie eine skalierbare und ethische Lösung für den Zugriff auf Daten und stellen gleichzeitig die Einhaltung der Plattformrichtlinien sicher. Durch die Diversifizierung der Datenerfassungsstrategien können Sie einen robusten und vielseitigen Trainingsdatensatz für Ihre Modelle erstellen. 🚀