ResearchGate 스크래핑 방법: 논문 및 연구자 데이터 추출

과학 논문, 연구자 프로필 및 인용 지표를 위해 ResearchGate를 스크래핑하는 방법을 알아보세요. 안티봇 우회 기술을 사용하여 가치 있는 학술 데이터를 추출할 수 있습니다.

커버리지:Global
사용 가능한 데이터8 필드
제목위치설명이미지판매자 정보게시 날짜카테고리속성
모든 추출 가능한 필드
논문 제목초록저자저자 소속 기관Citations 수참고문헌 목록발행일DOI저널명연구자 이름RG ScoreH-Index기술 및 전문 분야부서기관 위치전문 링크
기술 요구사항
JavaScript 필요
로그인 불필요
페이지네이션 있음
공식 API 없음
봇 방지 보호 감지됨
CloudflareDataDomeRate LimitingIP BlockingDevice Fingerprinting

봇 방지 보호 감지됨

Cloudflare
엔터프라이즈급 WAF 및 봇 관리. JavaScript 챌린지, CAPTCHA, 행동 분석 사용. 스텔스 설정의 브라우저 자동화 필요.
DataDome
ML 모델을 사용한 실시간 봇 탐지. 장치 핑거프린트, 네트워크 신호, 행동 패턴 분석. 전자상거래 사이트에서 흔함.
속도 제한
시간당 IP/세션별 요청 제한. 회전 프록시, 요청 지연, 분산 스크래핑으로 우회 가능.
IP 차단
알려진 데이터센터 IP와 표시된 주소 차단. 효과적인 우회를 위해 주거용 또는 모바일 프록시 필요.
브라우저 핑거프린팅
브라우저 특성으로 봇 식별: canvas, WebGL, 글꼴, 플러그인. 스푸핑 또는 실제 브라우저 프로필 필요.

ResearchGate 정보

ResearchGate이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.

ResearchGate는 과학자와 연구자를 위한 세계 최고의 전문가용 소셜 네트워크 서비스입니다. 학술 논문, 프리프린트(pre-prints)를 공유하고 협력적인 토론을 진행하는 거대한 저장소 역할을 합니다. 모든 과학 분야에 걸쳐 수백만 명의 회원을 보유하고 있으며, 최신 발견과 피어 리뷰 콘텐츠의 주요 소스로 기능합니다.

이 플랫폼은 논문 제목, 초록, citation, 그리고 h-index 및 RG Score와 같은 연구자 지표를 포함한 고도로 구조화된 데이터를 포함하고 있습니다. 이는 학술 연구, 계량서지학 또는 과학 시장 분석에 종사하는 모든 사람에게 매우 귀중한 자산이 됩니다.

ResearchGate를 스크래핑하면 기관과 기업은 신흥 과학 트렌드를 추적하고, 주제 전문가를 식별하며, 글로벌 연구 네트워크를 매핑할 수 있습니다. 이 데이터를 집계함으로써 사용자는 기관의 연구 성과와 다양한 R&D 분야의 경쟁 지형에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

ResearchGate 정보

왜 ResearchGate을 스크래핑해야 하나요?

ResearchGate에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.

계량서지학적 분석 및 인용 매핑 수행

신흥 과학 트렌드를 실시간으로 모니터링

특정 연구 니치 분야의 핵심 의견 리더(KOL) 식별

학술 메타 분석 및 문헌 리뷰를 위한 데이터 집계

제약 및 바이오테크 기업을 위한 경쟁 정보 수집

실험실 장비 및 과학 서비스를 위한 리드 생성

스크래핑 과제

ResearchGate 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.

Cloudflare 및 DataDome의 공격적인 안티봇 탐지

동적 콘텐츠 렌더링을 위한 높은 JavaScript 의존도

검색 쿼리 및 프로필 방문에 대한 엄격한 속도 제한

HTML 구조 및 CSS 선택자의 빈번한 변경

사용자 인증 없이는 특정 메타데이터 접근 제한

AI로 ResearchGate 스크래핑

코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.

작동 방식

1

필요한 것을 설명하세요

ResearchGate에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.

2

AI가 데이터를 추출

인공지능이 ResearchGate을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.

3

데이터 받기

CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.

스크래핑에 AI를 사용하는 이유

노코드(No-code) 인터페이스로 복잡한 프로그래밍 필요성 제거
JavaScript 및 동적 요소의 자동 처리
클라우드 기반 실행으로 로컬 IP 차단 및 하드웨어 제한 방지
예약 실행 기능을 통해 새로운 인용 데이터의 자동 모니터링 가능
신용카드 불필요무료 플랜 이용 가능설정 불필요

AI를 사용하면 코드를 작성하지 않고도 ResearchGate을 쉽게 스크래핑할 수 있습니다. 인공지능 기반 플랫폼이 원하는 데이터를 이해합니다 — 자연어로 설명하기만 하면 AI가 자동으로 추출합니다.

How to scrape with AI:
  1. 필요한 것을 설명하세요: ResearchGate에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
  2. AI가 데이터를 추출: 인공지능이 ResearchGate을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.
  3. 데이터 받기: CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.
Why use AI for scraping:
  • 노코드(No-code) 인터페이스로 복잡한 프로그래밍 필요성 제거
  • JavaScript 및 동적 요소의 자동 처리
  • 클라우드 기반 실행으로 로컬 IP 차단 및 하드웨어 제한 방지
  • 예약 실행 기능을 통해 새로운 인용 데이터의 자동 모니터링 가능

ResearchGate을 위한 노코드 웹 스크래퍼

AI 기반 스크래핑의 포인트 앤 클릭 대안

Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 ResearchGate을 스크래핑할 수 있습니다. 이러한 도구는 일반적으로 시각적 인터페이스를 사용하여 데이터를 선택하지만, 복잡한 동적 콘텐츠나 봇 방지 조치에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.

노코드 도구의 일반적인 워크플로

1
브라우저 확장 프로그램 설치 또는 플랫폼 가입
2
대상 웹사이트로 이동하여 도구 열기
3
포인트 앤 클릭으로 추출할 데이터 요소 선택
4
각 데이터 필드에 대한 CSS 셀렉터 구성
5
여러 페이지 스크래핑을 위한 페이지네이션 규칙 설정
6
CAPTCHA 처리 (주로 수동 해결 필요)
7
자동 실행을 위한 스케줄링 구성
8
데이터를 CSV, JSON으로 내보내기 또는 API로 연결

일반적인 문제점

학습 곡선

셀렉터와 추출 로직을 이해하는 데 시간이 걸림

셀렉터 깨짐

웹사이트 변경으로 전체 워크플로우가 깨질 수 있음

동적 콘텐츠 문제

JavaScript가 많은 사이트는 복잡한 해결 방법 필요

CAPTCHA 제한

대부분의 도구는 CAPTCHA에 수동 개입 필요

IP 차단

공격적인 스크래핑은 IP 차단으로 이어질 수 있음

ResearchGate을 위한 노코드 웹 스크래퍼

Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 ResearchGate을 스크래핑할 수 있습니다. 이러한 도구는 일반적으로 시각적 인터페이스를 사용하여 데이터를 선택하지만, 복잡한 동적 콘텐츠나 봇 방지 조치에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.

노코드 도구의 일반적인 워크플로
  1. 브라우저 확장 프로그램 설치 또는 플랫폼 가입
  2. 대상 웹사이트로 이동하여 도구 열기
  3. 포인트 앤 클릭으로 추출할 데이터 요소 선택
  4. 각 데이터 필드에 대한 CSS 셀렉터 구성
  5. 여러 페이지 스크래핑을 위한 페이지네이션 규칙 설정
  6. CAPTCHA 처리 (주로 수동 해결 필요)
  7. 자동 실행을 위한 스케줄링 구성
  8. 데이터를 CSV, JSON으로 내보내기 또는 API로 연결
일반적인 문제점
  • 학습 곡선: 셀렉터와 추출 로직을 이해하는 데 시간이 걸림
  • 셀렉터 깨짐: 웹사이트 변경으로 전체 워크플로우가 깨질 수 있음
  • 동적 콘텐츠 문제: JavaScript가 많은 사이트는 복잡한 해결 방법 필요
  • CAPTCHA 제한: 대부분의 도구는 CAPTCHA에 수동 개입 필요
  • IP 차단: 공격적인 스크래핑은 IP 차단으로 이어질 수 있음

코드 예제

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# ResearchGate uses aggressive bot protection.
# Realistic headers and proxies are required for any success.
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',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
}

def scrape_publication(url):
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        # Example selector for publication title
        title = soup.find('h1', class_='research-detail-header-section__title')
        if title:
            print(f'Scraped Title: {title.text.strip()}')
            
    except Exception as e:
        print(f'Request failed: {e}')

scrape_publication('https://www.researchgate.net/publication/345678910_Example')

사용 시기

JavaScript가 최소한인 정적 HTML 페이지에 가장 적합합니다. 블로그, 뉴스 사이트, 단순 이커머스 제품 페이지에 이상적입니다.

장점

  • 가장 빠른 실행 속도 (브라우저 오버헤드 없음)
  • 최소한의 리소스 소비
  • asyncio로 쉽게 병렬화 가능
  • API와 정적 페이지에 적합

제한 사항

  • JavaScript 실행 불가
  • SPA 및 동적 콘텐츠에서 실패
  • 복잡한 봇 방지 시스템에 어려움

코드로 ResearchGate 스크래핑하는 방법

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# ResearchGate uses aggressive bot protection.
# Realistic headers and proxies are required for any success.
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',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
}

def scrape_publication(url):
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        # Example selector for publication title
        title = soup.find('h1', class_='research-detail-header-section__title')
        if title:
            print(f'Scraped Title: {title.text.strip()}')
            
    except Exception as e:
        print(f'Request failed: {e}')

scrape_publication('https://www.researchgate.net/publication/345678910_Example')
Python + Playwright
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

async def scrape_researchgate_search(query):
    async with async_playwright() as p:
        # Launching with stealth-like settings
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        page = await browser.new_page(user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36')
        
        search_url = f'https://www.researchgate.net/search/publication?q={query}'
        await page.goto(search_url)
        
        # Wait for dynamic results to load
        await page.wait_for_selector('.nova-legacy-v-publication-item__title')
        
        # Extract titles
        titles = await page.eval_on_selector_all('.nova-legacy-v-publication-item__title a', 'nodes => nodes.map(n => n.innerText)')
        
        for i, title in enumerate(titles[:10]):
            print(f'{i+1}. {title}')
            
        await browser.close()

asyncio.run(scrape_researchgate_search('machine learning'))
Python + Scrapy
import scrapy

class ResearchGateSpider(scrapy.Spider):
    name = 'rg_spider'
    allowed_domains = ['researchgate.net']
    
    # Use a custom settings dictionary for bot avoidance
    custom_settings = {
        'DOWNLOAD_DELAY': 3,
        'CONCURRENT_REQUESTS': 1,
        'USER_AGENT': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) Chrome/110.0.0.0 Safari/537.36'
    }

    def start_requests(self):
        urls = ['https://www.researchgate.net/search/publication?q=bioinformatics']
        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        for item in response.css('.nova-legacy-v-publication-item__body'):
            yield {
                'title': item.css('.nova-legacy-v-publication-item__title a::text').get(),
                'link': response.urljoin(item.css('.nova-legacy-v-publication-item__title a::attr(href)').get()),
            }
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/110.0.0.0 Safari/537.36');
  
  // Navigate to ResearchGate search
  await page.goto('https://www.researchgate.net/search/publication?q=neuroscience');
  
  // Wait for the specific container of results
  await page.waitForSelector('.nova-legacy-v-publication-item__title');

  const results = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('.nova-legacy-v-publication-item__title a')).map(a => ({
      title: a.innerText.trim(),
      link: a.href
    }));
  });

  console.log(results);
  await browser.close();
})();

ResearchGate 데이터로 할 수 있는 것

ResearchGate 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.

학술 트렌드 식별

기관은 논문 발행 빈도를 분석하여 어떤 과학적 주제가 추진력을 얻고 있는지 파악할 수 있습니다.

구현 방법:

  1. 1특정 분야의 논문 발행일과 키워드를 스크래핑합니다.
  2. 2데이터를 집계하여 시간에 따른 키워드 빈도를 계산합니다.
  3. 3트렌드를 시각화하여 유망한 연구 분야를 식별합니다.

Automatio를 사용하여 ResearchGate에서 데이터를 추출하고 코드 작성 없이 이러한 애플리케이션을 구축하세요.

ResearchGate 데이터로 할 수 있는 것

  • 학술 트렌드 식별

    기관은 논문 발행 빈도를 분석하여 어떤 과학적 주제가 추진력을 얻고 있는지 파악할 수 있습니다.

    1. 특정 분야의 논문 발행일과 키워드를 스크래핑합니다.
    2. 데이터를 집계하여 시간에 따른 키워드 빈도를 계산합니다.
    3. 트렌드를 시각화하여 유망한 연구 분야를 식별합니다.
  • 계량서지학적 인용 매핑

    계량서지학자는 인용 네트워크를 분석하여 아이디어가 커뮤니티를 통해 어떻게 확산되는지 매핑합니다.

    1. 핵심 논문 세트에 대한 'Citations' 및 'References'를 추출합니다.
    2. 인용 링크로 연결된 논문 네트워크 그래프를 구축합니다.
    3. 그래프를 분석하여 영향력이 큰 허브를 찾습니다.
  • 채용을 위한 전문가 발굴

    전문화된 박사급 인재를 찾는 기업은 특정 기술과 높은 점수를 보유한 연구자를 식별할 수 있습니다.

    1. ResearchGate에서 기술 또는 전문성 키워드를 검색합니다.
    2. 소속 기관 및 h-index를 포함한 연구자 프로필을 스크래핑합니다.
    3. 논문 이력 및 영향력을 바탕으로 후보자의 순위를 매깁니다.
  • 실험실 용품 시장 조사

    지속적인 실험실 장비 및 화학 소모품이 필요할 가능성이 높은 고성과 연구실을 식별합니다.

    1. 특정 실험실 집중 키워드로 논문을 필터링합니다.
    2. 저자의 부서 및 소속 기관 데이터를 추출합니다.
    3. 관련 과학 제품 오퍼링으로 식별된 실험실을 타겟팅합니다.
  • 기관 성과 벤치마킹

    글로벌 동료 기관과 비교하여 학과별 과학적 성과와 영향력을 비교 분석합니다.

    1. 대상 기관의 RG Score 및 citation 수와 같은 지표를 스크래핑합니다.
    2. 데이터를 과거 평균 또는 경쟁 기관과 비교합니다.
    3. 분석 결과를 자원 배분 결정에 활용합니다.
  • 학술 출판을 위한 리드 생성

    고품질 프리프린트의 저자를 식별하여 저널 투고를 제안할 수 있습니다.

    1. 특정 주제 영역에서 최근 게시된 프리프린트를 스크래핑합니다.
    2. 상당한 citation 이력이 있는 저자를 필터링합니다.
    3. 홍보를 위해 저자 이름과 소속 기관 정보를 추출합니다.
단순한 프롬프트 이상

워크플로를 강화하세요 AI 자동화

Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.

AI 에이전트
웹 자동화
스마트 워크플로

ResearchGate 스크래핑 프로 팁

ResearchGate에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.

Cloudflare 및 DataDome의 챌린지를 우회하려면 항상 고품질의 주거용 프록시를 사용하세요.

자연스러운 인간의 브라우징을 시뮬레이션하기 위해 10초에서 30초 사이의 랜덤 대기 시간을 구현하세요.

디바이스 핑거프린팅으로 인한 차단을 방지하기 위해 대규모 User-Agent 풀을 순환시키며 사용하세요.

보안 모니터링이 덜 엄격할 수 있는 오프피크 시간대(중앙 유럽 표준시 기준)에 스크래핑을 수행하세요.

DOI 목록이 있는 경우, 보안이 더 강력한 검색 결과 페이지보다 직접 랜딩 페이지를 우선순위에 두세요.

후기

사용자 후기

워크플로를 혁신한 수천 명의 만족한 사용자와 함께하세요

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

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