Explorando fontes de dados legais para bobinas e histórias do Instagram

Desbloqueando o potencial de conjuntos de dados de vídeos curtos

Conteúdo de vídeo curto, como Instagram Reels e Stories, tornou-se um fenômeno cultural nos últimos anos. Como desenvolvedores e pesquisadores, aproveitar esse vasto oceano de criatividade é uma excelente oportunidade para treinar modelos de aprendizado de máquina. 📱

No entanto, o acesso a uma coleção em grande escala desse tipo de conteúdo traz consigo seus desafios. Embora existam ferramentas de raspagem, elas podem ser lentas e legalmente questionáveis, deixando muitos se perguntando se existe uma alternativa ética e pronta para uso. 🤔

Imagine ter acesso a um banco de dados semelhante ao “Million Songs Dataset”, mas para vídeos curtos. Tal recurso poderia acelerar a inovação, poupando inúmeras horas e garantindo a conformidade com os regulamentos. Este sonho desperta curiosidade e inspira a exploração dos recursos disponíveis.

Neste artigo, investigaremos se existe uma coleção legal e aberta de vídeos curtos semelhantes ao Instagram. Também examinaremos os prós e os contras da raspagem pública e destacaremos exemplos do mundo real para fornecer clareza. Vamos explorar a paisagem juntos! 🌟

Criando um fluxo de trabalho contínuo para coleta de conjuntos de dados de vídeo

Os scripts criados acima abordam o problema de reunir um conjunto substancial de dados de vídeos curtos no estilo Instagram. O script de back-end Python foi projetado para extrair perfis acessíveis ao público e baixar vídeos. Usando bibliotecas como solicitações e BeautifulSoup, o script envia solicitações HTTP para recuperar o conteúdo da página da web e analisar dados HTML para localizar elementos específicos, como URLs de vídeo. Essa abordagem garante extração de dados eficiente e estruturada, o que é fundamental ao lidar com perfis que hospedam centenas de arquivos de mídia. Por exemplo, um desenvolvedor que deseja analisar vídeos relacionados a exercícios físicos pode ter como alvo contas públicas que publicam regularmente esse tipo de conteúdo. 🏋️

Para gerenciar os dados analisados, o script emprega o json biblioteca para converter dados JSON incorporados em objetos Python. Isso permite que os desenvolvedores naveguem programaticamente por estruturas de dados aninhadas para extrair metadados como URLs de vídeo, legendas de postagens ou carimbos de data/hora. Além disso, funções como os.makedirs() garanta que os arquivos de vídeo sejam salvos em uma estrutura de diretórios organizada, facilitando a localização e o processamento posterior desses arquivos. Esse nível de detalhe é especialmente útil para pesquisadores que trabalham em projetos como treinamento de IA para gerar recomendações de vídeos curtos. 🤖

O script de front-end JavaScript complementa o back-end, mostrando como as coleções de vídeos podem ser renderizadas ou manipuladas posteriormente em um ambiente voltado para o cliente. Usando a API fetch, ele recupera metadados de vídeo de um endpoint hipotético da API e baixa os vídeos diretamente. O script emprega módulos Node.js, como fs para operações do sistema de arquivos e caminho para manipulação de nomes de arquivos, garantindo que os vídeos baixados sejam salvos com nomes significativos. Este processo pode ser particularmente valioso para desenvolvedores web que criam uma plataforma interativa para navegar ou marcar conjuntos de dados de vídeo.

Ambos os scripts destacam princípios-chave de design modular e escalabilidade. Eles incluem mecanismos robustos de tratamento de erros, como validação de códigos de resposta HTTP ou garantia de que diretórios de saída sejam criados dinamicamente. Isso minimiza o risco de erros de tempo de execução e aumenta a capacidade de reutilização. Imagine um cenário em que uma equipe de pesquisa queira migrar do conteúdo do Instagram para vídeos de outra plataforma; esses scripts fornecem uma base sólida que pode ser adaptada a diferentes APIs ou estruturas web. Ao combinar a raspagem de back-end com a integração de front-end, esses scripts formam uma solução completa para aquisição e gerenciamento eficiente de conjuntos de dados de vídeo. 🌟

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'));
});

Explorando alternativas para conjuntos de dados de vídeos do Instagram em grande escala

Ao buscar uma vasta coleção de vídeos semelhantes ao Instagram para treinar modelos de aprendizado de máquina, é importante avaliar todas as fontes potenciais, não apenas as ferramentas de scraping. Uma alternativa é aproveitar conjuntos de dados selecionados por instituições acadêmicas ou de pesquisa. Esses conjuntos de dados geralmente se concentram em tendências de mídia social, comportamento ou tipos de conteúdo específicos, como vídeos de exercícios físicos ou de alimentação, e são compartilhados abertamente para fins de pesquisa. Um exemplo notável é o YFCC100M conjunto de dados do Yahoo, que inclui uma variedade de multimídia gerada pelo usuário, embora possa exigir filtragem adicional para conteúdo específico do Instagram. 📊

Outro método viável envolve a coleta de dados por crowdsourcing. Plataformas como Amazon Mechanical Turk ou Prolific podem ser usadas para solicitar que os usuários carreguem vídeos ou anotem conteúdo para você, garantindo que os dados sejam obtidos legalmente e adaptados às suas necessidades. Essa abordagem também pode ajudar na construção de conjuntos de dados diversos e equilibrados que representem uma variedade de temas de conteúdo. Isto é particularmente útil para conjuntos de dados de nicho, como vídeos educacionais ou de viagens. 🌍

Por último, APIs fornecidas por plataformas como YouTube ou TikTok podem oferecer acesso legal a vídeos curtos por meio de seus programas para desenvolvedores. Essas APIs permitem buscar metadados, comentários e, às vezes, até baixar vídeos públicos. Embora estes serviços possam impor limites de taxas, eles fornecem uma solução escalável e ética para o acesso aos dados, garantindo ao mesmo tempo a conformidade com as políticas da plataforma. Ao diversificar as estratégias de coleta de dados, você pode construir um conjunto de dados de treinamento robusto e versátil para seus modelos. 🚀