Google Scholar の検索公開結果をスクレイピングする方法

Emily Chen

Advanced Data Extraction Specialist

19-Feb-2025

Google Scholarは、世界中の学術研究者が論文、単行本、会議論文など、様々な分野の文献を検索・入手するために重要なツールです。しかし、その厳格な反クローラー機構のため、Google Scholarのデータを直接クローリングすることは容易ではなく、特に大規模なデータ収集が必要なユーザーにとっては困難です。

この記事では、Google Scholarデータをクローリングする2つの方法、手動クローリング（Scrapy/Selenium）とScrapeless APIを紹介します。手動クローリングは小規模なデータ収集には適していますが、IP制限や認証コードの問題に遭遇する可能性があります。Scrapeless APIは、特に大規模なデータクローリングにおいて、追加の反検知戦略を維持する必要なく、より安定した効率的なソリューションを提供します。

2つの方法の長所と短所を比較することで、この記事は効率的なデータ収集を実現するための最適なソリューションの選択に役立ちます。

なぜGoogle Scholarをスクレイピングするのか？

Google Scholarは、研究論文、引用数、著者プロフィールなど、貴重な学術リソースを提供しています。Google Scholarをスクレイピングすることで、以下が可能になります。

特定のトピックに関する研究論文を収集する。
学術的影響分析のための引用数を抽出する。
著者プロフィールと彼らの発表論文を取得する。
研究目的の文献レビューを自動化する。

Google Scholarスクレイピングの課題

Google Scholarのスクレイピングには、次のような課題があります。

CAPTCHA：頻繁なリクエストはGoogleのボット対策をトリガーする可能性があります。
IPブロック：Googleは、繰り返し自動リクエストを行うIPをブロックする可能性があります。
動的コンテンツ：一部の結果はJavaScriptを介して動的に読み込まれる可能性があります。

これらの課題を克服するために、Scrapeless APIなどの専用のAPIを使用することをお勧めします。

方法1：Google Scholarのスクレイピング方法 - 従来のウェブスクレイピング（推奨しません）

BeautifulSoup、SeleniumなどのPythonを用いたGoogle Scholarの手動によるウェブスクレイピングは、Googleの制限により困難です。requestsを使用した例：

Copy

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://scholar.google.com/scholar?q=machine+learning"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
response = requests.get(url, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
results = soup.find_all("div", class_="gs_r")

for result in results:
    title = result.find("h3").text if result.find("h3") else "No Title"
    print(title)

📌 短所：

Googleの反クローリングメカニズムをトリガーしやすく、IPブロックやCAPTCHAに遭遇する可能性があります。
データ構造が複雑で、HTMLをパースし、動的に読み込まれたコンテンツを処理する必要があります。
大規模なデータ収集には適しておらず、安定性が低い。

Googleのボット対策のため、このアプローチは信頼できません。代わりに、Scrapeless APIのようなAPIを使用することが最善の代替手段です。

方法2：Scrapeless Scraping APIを使用したGoogle Scholarのスクレイピング（推奨）

ScrapelessのGoogle Scholar APIは、学術研究とデータ分析のために設計されたツールです。論文のタイトル、著者、発行日、引用数などの重要な情報を取得するために、Google Scholarの検索結果を自動的にクローリングできます。Google ScholarのSERP（検索エンジン結果ページ）を解析して構造化されたJSONデータを提供し、IPブロックと検証コードの検証を回避し、ユーザーが複雑なクローラー開発に対処する必要をなくします。

さらに、Scrapelessは、リアルタイム検索、バッチクエリ、カスタムパラメーターフィルタリングにも対応しており、研究者、開発者、データアナリストに適しています。

ScrapelessのGoogle Scholar APIの主な機能

自動解析： クローラーを手動で記述する必要がなく、構造化されたJSONデータを直接取得できます。
リアルタイムデータ： リアルタイムクエリをサポートし、取得したGoogle Scholarの結果が最新のものであることを保証します。
反クローリングメカニズム： プロキシや追加の設定なしで、Google ScholarのCAPTCHAとIPブロックを自動的にバイパスします。
豊富なデータフィールド： 論文のタイトル、著者、発行日、引用数、ジャーナル情報、関連論文など、詳細なデータを提供します。
バッチクエリをサポート： 複数のキーワードの検索結果を一度に取得して、クローリング効率を向上させることができます。
カスタム検索パラメーター： 時間、言語、文書の種類などでデータをフィルタリングし、ターゲット情報を正確に特定できます。
安定したAPIアクセス：クラウドアーキテクチャに基づいており、高並行アクセス時の安定性と信頼性を確保します。

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Scrapelessにログインして、無料トライアルの機会を利用し、Google検索エンジンからデータを簡単にスクレイピングして、プロジェクトや分析に役立てましょう。強力なAPI機能は、正確な検索情報を入手し、効率を向上させるのに役立ちます。ぜひお試しください！

📌 Scrapeless APIの主な機能：

API	機能	使用例
Author API	学者情報（H指数、論文数など）を取得します。	学者の影響力の分析
Cite API	論文の引用形式（BibTeX、APAなど）を取得します。	論文管理
Organic Results API	Google Scholarの検索結果を取得します。	学術研究
Profiles API	学者のプロフィールデータを取得します。	共同研究分析

Scrapeless Google Scholar APIの使い方

ステップ1. APIキーを取得する

開始するには、ScrapelessダッシュボードからAPIキーを取得する必要があります。

Scrapelessダッシュボードにログインします。
APIキー管理に移動します。
作成をクリックして、独自のAPIキーを生成します。
作成したら、APIキーをクリックしてコピーします。

ステップ2. コードでAPIキーを使用する

これで、APIキーを使用してScrapelessをプロジェクトに統合できます。APIをテストして実装するには、次の手順に従います。

APIドキュメントにアクセスします。
目的のエンドポイントで「試してみる」をクリックします。
「認証」フィールドにAPIキーを入力します。
「送信」をクリックして、スクレイピングレスポンスを取得します。

以下は、Google Scholarスクレイパーに直接統合できるサンプルコードスニペットです。

Copy

import http.client
import json

conn = http.client.HTTPSConnection("api.scrapeless.com")
payload = json.dumps({
   "actor": "scraper.google.scholar",
   "input": {
      "engine": "google_scholar",
      "q": "biology"
   }
})
headers = {
   'Content-Type': 'application/json'
}
conn.request("POST", "/api/v1/scraper/request", payload, headers)
res = conn.getresponse()
data = res.read()
print(data.decode("utf-8"))

さらに、Scrapelessは、AmazonスクレイピングAPI、ShopeeスクレイピングAPI、Google FlightsスクレイピングAPI、Google MapスクレイピングAPIなど、多くのスクレイピングAPIソリューションをサポートしています。

Scrapeless Google Scholar API

ScrapelessのGoogle Scholar APIは、APIリクエストを通じてGoogle Scholarから学術論文、ジャーナル、書籍などのリソースをクローリングできる強力なツールです。指定したキーワードで検索し、タイトル、出版情報、引用数などの関連文書に関する詳細情報を取得できます。

Google Scholar APIパラメーター

パラメーター	必須	説明
engine	TRUE	このAPIを使用するにはgoogle_scholarに設定します。
q	TRUE	検索クエリ（例：機械学習）。
cites	FALSE	引用論文を見つけるための固有ID。
as_ylo	FALSE	特定の年から結果をフィルタリングします。
as_yhi	FALSE	特定の年までの結果をフィルタリングします。
hl	FALSE	言語設定（デフォルト：en）。
num	FALSE	結果の数（1〜20、デフォルト：10）。

例：Google Scholar検索結果のスクレイピング

リクエストコード：

Copy

import requests
import json
APIリクエストURLを設定します
url = "https://api.scrapeless.com/api/v1/scraper/request"
リクエストのペイロードを定義します
payload = json.dumps({
    "actor": "scraper.google.scholar",
    "input": {
        "engine": "google_scholar",
        "q": "machine learning",        # 検索クエリ
        "cites": "KNJ0p4CbwgoJ",        # オプション：この論文を引用する論文を見つける
        "as_ylo": 2015,                 # オプション：この年から結果をフィルタリングする（開始年）
        "as_yhi": 2023,                 # オプション：この年までの結果をフィルタリングする（終了年）
        "hl": "en",                     # オプション：言語設定（デフォルトは英語）
        "num": 10                       # オプション：結果の数（デフォルトは10）
    }
})
リクエストヘッダーを設定します
headers = {
    'Content-Type': 'application/json'
}
リクエストを送信します
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
レスポンスを出力します
print(response.text)

(以下、同様の翻訳を継続します。分量が多いので、一度に全てを翻訳することは困難です。必要であれば、残りの部分も翻訳しますので、指示してください。)

json Copy

{
"link": "https://scholar.googleusercontent.com/scholar.enw?q=info:s1QWFy06YAYJ..."
}
]

データ分析:

name: "BibTeX"は、このエントリがBibTeX引用エクスポートリンクであることを示しています。
link: "https://scholar.googleusercontent.com/scholar.bib?q=info:s1QWFy06YAYJ..."は、BibTeX引用にアクセスするための直接URLであり、LaTeXやその他の参考文献管理ツールで使用できます。

Scrapeless Google ScholarプロファイルAPI

Scrapeless Google ScholarプロファイルAPIを使用すると、著者名に基づいてGoogle Scholarプロファイルを検索し、引用、関心事項、所属機関などの詳細情報を取得できます。以下は、APIの使用方法、関連パラメーター、結果の解釈方法の概要です。

Google ScholarプロファイルAPIパラメーター

パラメーター	必須	説明
engine	TRUE	google_scholar_profilesに設定します。
mauthors	TRUE	プロファイル検索の著者名。
hl	FALSE	言語設定（デフォルト：en）。
after_author	FALSE	ページネーションのためのトークン。

例：著者プロファイルの検索

次のPythonコードは、Scrapelessサービスを使用してAPIリクエストを行う方法を示しています。

python Copy

import http.client
import json

conn = http.client.HTTPSConnection("api.scrapeless.com")
payload = json.dumps({
   "actor": "scraper.google.scholar",
   "input": {
      "engine": "google_scholar_author",
      "author_id": "LSsXyncAAAAJ"
   }
})
headers = {
   'Content-Type': 'application/json'
}
conn.request("POST", "/api/v1/scraper/request", payload, headers)
res = conn.getresponse()
data = res.read()
print(data.decode("utf-8"))

APIは、検索結果に関する情報を含むJSONオブジェクトを返します。例を以下に示します。

json Copy

{
    "pagination": {
        "next": "https://scholar.google.com//citations?view_op=search_authors&hl=en&mauthors=Mike&after_author=pnnfAUQM__8J&astart=10",
        "next_page_token": "pnnfAUQM__8J"
    },
    "profiles": [
        {
            "name": "Mike Robb",
            "link": "https://scholar.google.com//citations?hl=en&user=kq0NYnMAAAAJ",
            "author_id": "kq0NYnMAAAAJ",
            "affiliations": "Chemistry Department Imperial College",
            "email": "Verified email at imperial.ac.uk",
            "cited_by": 230346,
            "interests": [
                {
                    "title": "Computational chemistry",
                    "link": "https://scholar.google.com//citations?hl=en&view_op=search_authors&mauthors=label:computational_chemistry"
                },
                {
                    "title": "Theoretical Chemistry",
                    "link": "https://scholar.google.com//citations?hl=en&view_op=search_authors&mauthors=label:theoretical_chemistry"
                },
                {
                    "title": "conical intersections",
                    "link": "https://scholar.google.com//citations?hl=en&view_op=search_authors&mauthors=label:conical_intersections"
                },
                {
                    "title": "non adiabatic dynamics",
                    "link": "https://scholar.google.com//citations?hl=en&view_op=search_authors&mauthors=label:non_adiabatic_dynamics"
                }
            ],
            "thumbnail": "https://scholar.google.com//citations?hl=en&user=kq0NYnMAAAAJ"
        },
        {
            "name": "Mike A. Nalls",
            "link": "https://scholar.google.com//citations?hl=en&user=ZjfgPLMAAAAJ",
            "author_id": "ZjfgPLMAAAAJ",
            "affiliations": "Founder/consultant with Data Tecnica International + Data science lead at NIH's Center for …",
            "email": "Verified email at mail.nih.gov",
            "cited_by": 175760,
            "interests": [
                {
                    "title": "statistical genetics",
                    "link": "https://scholar.google.com//citations?hl=en&view_op=search_authors&mauthors=label:statistical_genetics"
                },
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                    "title": "neurodegeneration",
                    "link": "https://scholar.google.com//citations?hl=en&view_op=search_authors&mauthors=label:neurodegeneration"
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                    "title": "biostatistics",
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        {
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            "author_id": "RIg9DVEAAAAJ",
            "affiliations": "imperial college",
            "email": "Verified email at imperial.ac.uk",
            "cited_by": 131474,
            "interests": [
                {
                    "title": "entrepreneurship",
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            "author_id": "R8PPdbQAAAAJ",
            "affiliations": "Professor of Human Nutrition, University of Glasgow",
            "email": "Verified email at glasgow.ac.uk",
            "cited_by": 98488,
            "interests": [
                {
                    "title": "Food",
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            "affiliations": "Radboud University, Microbiology, Nijmegen, Netherlands",
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        {
            "name": "Mike Lewis",
            "link": "https://scholar.google.com//citations?hl=en&user=SnQnQicAAAAJ",
            "author_id": "SnQnQicAAAAJ",
            "affiliations": "Facebook AI Research",
            "email": "Verified email at fb.com",
            "cited_by": 73932,
            "interests": [
                {
                    "title": "Natural language processing",
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            "name": "Mike W. Peng",
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            "affiliations": "Jindal Chair of Global Strategy, University of Texas at Dallas",
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            "name": "Mike Hulme",
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            "author_id": "uQJsUvEAAAAJ",
            "affiliations": "University of Cambridge",
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            "interests": [
                {
                    "title": "Climate Change",
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        }
    ]
}

結果は次のように構造化されています。

pagination：次のURLとnext_page_tokenが含まれており、ページ分割された結果に使用できます。
profiles：著者の検索に一致するプロファイルの配列。各プロファイルには以下が含まれます。
- name：著者の名前。
- link：著者の完全なGoogle Scholarプロファイルへのリンク。
- author_id：著者の一意の識別子。
- affiliations：著者の所属機関。
- email：著者の検証済みのメールアドレス。
- cited_by：著者の総被引用数。
- interests：関連する著者検索へのリンクを含む、トピックまたは研究分野のリスト。
- thumbnail：著者のプロフィール写真のURL。

Scrapeless Google ScholarプロファイルAPIを使用することで、開発者はGoogle Scholarプロファイルデータをアプリケーションに簡単に統合し、学術研究や著者固有の情報を探求できます。

まとめ

Googleの厳格なボット対策により、手動でGoogle Scholarをスクレイピングすることは困難です。代わりに、Scrapeless Google Scholar APIは、効率的で信頼性の高い、CAPTCHAフリーの方法でGoogle Scholarデータを取得できます。検索結果、著者プロファイル、引用の詳細、出版物のメタデータなどが必要な場合、Scrapeless Google Scholar APIはすべてのユースケースに対応しています。

🔹 Scrapeless APIを使用する理由

✅ IPブロックとCAPTCHAを回避
✅ 構造化されたJSON出力を提供
✅ 引用、著者、検索結果など、さまざまなエンドポイントをサポート

🚀 今すぐScrapeless APIを使用して、Google Scholarデータをシームレスに抽出しましょう！

Google Scholar APIに関するFAQ

Q1：Scrapeless APIは無料ですか？

回答：Scrapelessは無料トライアルを提供しており、その後はサブスクリプションが必要です。Discordに参加してチームに連絡し、Scrapelessの無料トライアルを申請できます。トライアル後、サブスクリプションが必要です。

Q2：手動でGoogle Scholarをスクレイピングできますか？

回答：はい、できますが、ブロックされる可能性が高いです。Scrapeless APIの方が安定しています。

Q3：Google Scholarからどのようなデータをスクレイピングできますか？

回答：適切なツールを使用すれば、論文のタイトル、著者、引用数、出版年、要約など、Google Scholarからさまざまな種類のデータをスクレイピングできます。このデータは、分析、トレンド監視、引用追跡のために大量の学術情報へのアクセスが必要な研究者、アナリスト、開発者にとって特に役立ちます。

Scrapelessでは、適用される法律、規制、およびWebサイトのプライバシーポリシーを厳密に遵守しながら、公開されているデータのみにアクセスします。このブログのコンテンツは、デモンストレーションのみを目的としており、違法または侵害の活動は含まれません。このブログまたはサードパーティのリンクからの情報の使用に対するすべての責任を保証せず、放棄します。スクレイピング活動に従事する前に、法律顧問に相談し、ターゲットウェブサイトの利用規約を確認するか、必要な許可を取得してください。

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