Esplorazione delle fonti di dati legali per i reel e le storie di Instagram

Sbloccare il potenziale dei set di dati video brevi

I contenuti video in formato breve, come Instagram Reels e Stories, sono diventati un fenomeno culturale negli ultimi anni. Come sviluppatori e ricercatori, attingere a questo vasto oceano di creatività rappresenta un’entusiasmante opportunità per formare modelli di machine learning. 📱

Tuttavia, l’accesso a una raccolta su larga scala di tali contenuti comporta alcune sfide. Sebbene esistano strumenti di scraping, potrebbero essere lenti e giuridicamente discutibili, lasciando molti a chiedersi se esista un'alternativa etica pronta all'uso. 🤔

Immagina di avere accesso a un database simile al "Million Songs Dataset", ma per brevi video. Una risorsa di questo tipo potrebbe accelerare l’innovazione, facendo risparmiare innumerevoli ore e garantendo la conformità alle normative. Questo sogno suscita curiosità e ispira l’esplorazione delle risorse disponibili.

In questo articolo esamineremo se esiste una raccolta legale e aperta di brevi video simili a Instagram. Esamineremo anche i pro e i contro dello scraping pubblico ed evidenziaremo esempi reali per fornire chiarezza. Esploriamo insieme il paesaggio! 🌟

Creazione di un flusso di lavoro fluido per la raccolta di set di dati video

Gli script creati sopra affrontano il problema della raccolta di un consistente set di dati di brevi video in stile Instagram. Lo script backend Python è progettato per raschiare profili accessibili pubblicamente e scaricare video. Utilizzando librerie come richieste e BeautifulSoup, lo script invia richieste HTTP per recuperare il contenuto della pagina Web e analizzare i dati HTML per individuare elementi specifici, come gli URL dei video. Questo approccio garantisce un'estrazione dei dati efficiente e strutturata, fondamentale quando si ha a che fare con profili che ospitano centinaia di file multimediali. Ad esempio, uno sviluppatore che desidera analizzare video relativi al fitness potrebbe prendere di mira gli account pubblici che pubblicano regolarmente tali contenuti. 🏋️

Per gestire i dati analizzati, lo script utilizza il file json libreria per convertire i dati JSON incorporati in oggetti Python. Ciò consente agli sviluppatori di navigare a livello di codice attraverso strutture di dati nidificate per estrarre metadati come URL di video, didascalie di post o timestamp. Inoltre, funzioni come os.makedirs() garantire che i file video vengano salvati in una struttura di directory organizzata, semplificando l'individuazione e l'elaborazione di questi file in un secondo momento. Questo livello di dettaglio è particolarmente utile per i ricercatori che lavorano su progetti come l’addestramento dell’intelligenza artificiale per generare consigli video in formato breve. 🤖

Lo script del frontend JavaScript completa il backend mostrando come le raccolte video potrebbero essere renderizzate o ulteriormente manipolate in un ambiente rivolto al cliente. Utilizzando l'API fetch, recupera i metadati video da un ipotetico endpoint API e scarica direttamente i video. Lo script utilizza moduli Node.js come fs per le operazioni del file system e sentiero per la manipolazione dei nomi dei file, assicurando che i video scaricati vengano salvati con nomi significativi. Questo processo potrebbe essere particolarmente utile per gli sviluppatori web che creano una piattaforma interattiva per sfogliare o taggare set di dati video.

Entrambi gli script evidenziano i principi chiave della progettazione modulare e della scalabilità. Includono robusti meccanismi di gestione degli errori, come la convalida dei codici di risposta HTTP o la garanzia che le directory di output vengano create dinamicamente. Ciò riduce al minimo il rischio di errori di runtime e migliora la riusabilità. Immagina uno scenario in cui un team di ricerca desidera passare dai contenuti di Instagram ai video di un'altra piattaforma; questi script forniscono una solida base che può essere adattata a diverse API o strutture web. Combinando lo scraping del backend con l'integrazione del frontend, questi script costituiscono una soluzione completa per l'acquisizione e la gestione efficiente dei set di dati video. 🌟

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'));
});

Esplorazione di alternative ai set di dati video Instagram su larga scala

Quando si cerca una vasta raccolta di video simili a Instagram per addestrare modelli di machine learning, è importante valutare tutte le potenziali fonti, non solo gli strumenti di scraping. Un’alternativa è sfruttare i set di dati curati da istituti accademici o di ricerca. Questi set di dati spesso si concentrano su tendenze, comportamenti o tipi di contenuti specifici dei social media, come video di fitness o cibo, e sono condivisi apertamente a fini di ricerca. Un esempio notevole è il YFCC100M set di dati di Yahoo, che include una varietà di contenuti multimediali generati dagli utenti, sebbene potrebbe richiedere filtri aggiuntivi per contenuti specifici di Instagram. 📊

Un altro metodo praticabile prevede la raccolta dati in crowdsourcing. Piattaforme come Amazon Mechanical Turk o Prolific possono essere utilizzate per richiedere agli utenti di caricare video o annotare contenuti per te, garantendo che i dati siano ottenuti legalmente e adattati alle tue esigenze. Questo approccio può anche aiutare a costruire set di dati diversi ed equilibrati che rappresentano una gamma di temi di contenuto. Ciò è particolarmente utile per set di dati di nicchia, come video didattici o di viaggio. 🌍

Infine, le API fornite da piattaforme come YouTube o TikTok possono offrire accesso legale a video in formato breve attraverso i loro programmi per sviluppatori. Queste API ti consentono di recuperare metadati, commenti e talvolta anche di scaricare video pubblici. Sebbene questi servizi possano imporre limiti di velocità, forniscono una soluzione scalabile ed etica per l’accesso ai dati, garantendo al tempo stesso la conformità alle policy della piattaforma. Diversificando le strategie di raccolta dati, puoi creare un set di dati di addestramento solido e versatile per i tuoi modelli. 🚀