Memahami Pengikisan Data, Alasan Batas Baca Tweet

Dalam langkah mengejutkan yang mengirimkan gelombang kejutan melalui Twitterverse, Elon Musk baru-baru ini mengumumkan batasan jumlah tweet yang dapat dibaca pengguna per hari. Keputusan ini didorong oleh kebutuhan untuk memerangi ancaman yang terus-menerus ada di platform: menurut dia, pengikisan data. Mari kita masuk ke dunia pengikisan data, menjelaskan implikasinya dan mengapa hal itu menimbulkan ancaman signifikan bagi platform seperti Twitter dan platform lainnya dalam hal ini.

Untuk mengatasi pengikisan data & manipulasi sistem tingkat ekstrem, kami telah menerapkan batasan sementara berikut:

– Akun terverifikasi dibatasi untuk membaca 6000 posting/hari
– Akun yang belum diverifikasi hingga 600 posting/hari
– Akun baru yang belum diverifikasi menjadi 300/hari

— Elon Musk (@elonmusk) 1 Juli 2023

Memahami Pengikisan Data
Pengikisan data, juga dikenal sebagai pengikisan web, adalah teknik yang digunakan untuk mengekstrak data dari situs web atau platform online secara otomatis. Ini melibatkan penggunaan bot atau alat perangkat lunak untuk menavigasi halaman web dan mengumpulkan informasi spesifik yang menarik. Pencakar data bertujuan untuk mengambil data dari sumber yang berbeda dengan cepat dan efisien.

Scraper dapat diprogram untuk mengunjungi beberapa halaman web, mengikuti tautan, dan mengekstrak elemen data yang diinginkan, seperti tweet, profil pengguna, detail produk, atau informasi apa pun yang dapat diakses publik. Mereka dapat mengambil data dalam berbagai format, termasuk teks, gambar, atau data terstruktur.

Sementara pengikisan data dapat memiliki aplikasi yang sah seperti penelitian atau analisis data, itu juga dapat digunakan untuk tujuan jahat. Mari jelajahi beberapa alat dan teknik yang mungkin digunakan oleh pengikis data:

Menggores Perpustakaan dan Kerangka Kerja
Ada beberapa pustaka dan kerangka kerja yang tersedia yang memfasilitasi pengikisan web. Alat-alat ini menyediakan fungsionalitas untuk mengambil halaman web, mengurai konten HTML atau XML, dan mengekstrak data yang relevan. Beberapa perpustakaan scraping populer termasuk BeautifulSoup (Python), Scrapy (Python), dan Dalang (JavaScript).

Peramban Tanpa Kepala
Pengikis data sering menggunakan browser tanpa kepala, yang merupakan contoh browser yang beroperasi tanpa antarmuka pengguna grafis. Browser ini dapat menavigasi halaman web, mengeksekusi JavaScript, dan berinteraksi dengan konten, memungkinkan pencakar untuk mengakses data yang mungkin dimuat secara dinamis atau disembunyikan di balik elemen interaktif. Contoh browser tanpa kepala termasuk Puppeteer (Node.js) dan Selenium WebDriver (beberapa bahasa pemrograman).

Pengikisan API
Beberapa platform menyediakan API (Application Programming Interfaces) yang memungkinkan pengembang mengakses dan mengambil data secara terstruktur. Namun, tidak semua situs web menawarkan API, atau mungkin memiliki fungsi terbatas. Dalam kasus seperti itu, pengikis data dapat meniru permintaan API dengan memeriksa lalu lintas jaringan dan merekayasa balik titik akhir API. Mereka kemudian dapat secara terprogram membuat permintaan ke titik akhir ini dan mengambil data yang diinginkan.

Proxy dan Rotasi IP
Untuk menghindari deteksi atau pemblokiran IP, pengikis data dapat menggunakan proxy atau merotasi alamat IP mereka. Proxy bertindak sebagai perantara antara scraper dan situs web target, membuatnya seolah-olah permintaan berasal dari alamat IP yang berbeda. Ini membantu mendistribusikan lalu lintas pengikisan dan menghindari batasan yang diberlakukan oleh situs web untuk mencegah aktivitas pengikisan.

Pemecah CAPTCHA
Beberapa situs web menggunakan mekanisme CAPTCHA (Tes Turing Publik Sepenuhnya Otomatis untuk membedakan Komputer dan Manusia) untuk membedakan antara pengguna manusia dan bot. Pencakar data dapat menggunakan pemecah CAPTCHA, yaitu alat atau layanan yang mengotomatiskan proses penyelesaian tantangan CAPTCHA. Pemecah ini menggunakan algoritme canggih dan teknik pembelajaran mesin untuk mem-bypass CAPTCHA dan mendapatkan akses ke data yang diinginkan.

Efek Berbahaya dari Pengikisan Data di Twitter
Pengikisan data menimbulkan beberapa tantangan dan risiko pada platform seperti Twitter, yang memengaruhi pengalaman pengguna dan integritas platform itu sendiri. Mari jelajahi alasan mengapa pengikisan data berbahaya:

Melebihi Sistem
Ketika sejumlah besar bot terlibat dalam pengikisan data secara bersamaan, itu dapat membebani server dan infrastruktur platform. Server Twitter dirancang untuk menangani aktivitas pengguna dalam jumlah tertentu, tetapi masuknya bot pengikis dapat membebani sistem, menyebabkan kinerja lambat, macet, dan bahkan waktu henti. Ini tidak hanya mengganggu pengalaman pengguna tetapi juga memengaruhi keandalan platform secara keseluruhan.

Masalah Privasi
Pengikisan data berpotensi melanggar privasi pengguna Twitter. Pengikis dapat mengekstrak informasi sensitif, seperti detail pribadi atau pesan pribadi, dan menggunakannya untuk tujuan jahat. Ini membahayakan kepercayaan pengguna dan menimbulkan masalah privasi yang serius.

Manipulasi Konten dan Spam
Pencakar dapat menyalahgunakan data yang diekstraksi dengan memanipulasinya atau membanjiri platform dengan spam. Mereka dapat membuat akun palsu, menyebarkan informasi yang salah, atau terlibat dalam praktik spamming yang menurunkan kualitas percakapan di Twitter. Aktivitas ini tidak hanya mendistorsi keaslian platform, tetapi juga mempersulit pengguna untuk menemukan konten asli.

Pelanggaran Kekayaan Intelektual
Pengikisan data dapat menyebabkan pelanggaran kekayaan intelektual, khususnya ketika materi berhak cipta, seperti gambar atau konten tertulis, dikorek tanpa izin. Ini menimbulkan tantangan hukum dan merusak hak pembuat konten dan pemegang kekayaan intelektual.

Langkah Elon Musk: Membatasi Pembacaan Tweet
Untuk mengatasi efek buruk dari pengikisan data, Twitter, dengan inspirasi dari Elon Musk, memperkenalkan batasan pada pembacaan tweet. Dengan menetapkan batasan ini, Twitter bertujuan untuk membatasi aktivitas scraping bot dan mengurangi tekanan pada infrastrukturnya. Batasan ini membedakan antara pengguna terverifikasi dan tidak terverifikasi, memberikan kuota tweet harian yang lebih tinggi kepada pengguna terverifikasi. Pendekatan ini membantu menjaga keseimbangan antara memberikan pengalaman pengguna yang mulus dan mengurangi risiko yang terkait dengan pengikisan data.

Pengikisan data menimbulkan ancaman signifikan terhadap platform seperti Twitter, memengaruhi pengalaman pengguna, privasi, integritas konten, dan hak kekayaan intelektual. Keputusan Elon Musk untuk membatasi pembacaan tweet di Twitter didorong oleh kebutuhan untuk memerangi pengikisan data dan dampaknya yang merugikan. Dengan memberlakukan batasan ini, Twitter mengambil langkah untuk mengamankan platform, memastikan lingkungan yang lebih andal dan aman bagi pengguna.

Batas nilai segera meningkat menjadi 8000 untuk diverifikasi, 800 untuk tidak diverifikasi & 400 untuk yang baru tidak diverifikasi

— Elon Musk (@elonmusk) 1 Juli 2023

Karena Twitter dan platform lain terus memerangi pengikisan data, penting untuk mencapai keseimbangan antara aksesibilitas data, privasi pengguna, dan keberlanjutan platform. Dengan menerapkan tindakan proaktif, platform dapat melindungi integritas layanan mereka, mendorong ekosistem online yang lebih sehat untuk semua orang.