ScraCOVID-19: Plataforma informativa de contenido digital mediante Scraping y almacenamiento NoSQL

Resumen

Introducción— Mantener informada a la comunidad sobre la reciente pandemia causada por el COVID-19, se ha convertido en una necesidad haciéndose indispensable el uso de canales de comunicación confiables, información precisa y basada en la evidencia.

Objetivos— Este trabajo tiene como objetivo principal crear ScraCOVID-19 una plataforma web de contenido digital dedicada a acceder a las noticias actualizadas y de manera rápida. Como caso de estudio se manejan cuatro medios digitales con licencia a nivel nacional. Las noticias se presentan de manera resumida para permitir a los lectores, en función de su interés, leer las noticias mediante algunos filtros como: desempleo, educación, maltrato, corrupción y discriminación.

Metodología— ScraCOVID-19 se crea a partir de la técnica de extracción Scraping, mediante el uso de BeautifulSoup, librería que permite extraer información en formato HTML de varios sitios web, utilizando el lenguaje de programación Python. Resultado: Se describe un modelo para realizar la categorización que extrae información útil para clasificar información en categorías haciendo referencia a las URL.

Conclusiones— A partir de técnicas de extracción utilizadas en conjunto con herramientas de almacenamiento de datos no estructurados, se obtiene información de diferentes páginas web y se administran todos los datos recogidos en una misma web generada dinámicamente.