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JournalofStatisticalSoftware

November2015,Volume68,BookReview3.doi:10.18637/jss.v068.b03

Reviewer:StefanoMariaIacus

UniversityofMilan

AutomatedDataCollectionwithR–APracticalGuidetoWebScraping

andTextMining

SimonMunzert,ChristianRubba,PeterMeißner,DominicNyhuis

JohnWileySons,Chichester,2014.

ISBN978-1-118-83481-7.480pp.GBP50.00(H).

Extractingcontentfromdiversiﬁedwebresources,cleaninguptherawdata,preparingthem

forthestatisticalanalysisandactuallyperformingtheanalysisitisfarfrombeingasimple

task.Asingleresearchermusthavecompetencesindiﬀerentﬁeldsincludingwebtechnologies

andservices,authenticationstrategies,regularexpressionsandtextparsing,diﬀerentencod-

ingsystems,eﬃcientdatastorageanddatabasestructures,machinelearningandadvanced

statisticaltechniquestomentionafew.FortunatelyallofthemareavailableinRtoday,

directlyorthroughadditionallayers,butthisisstillnotenough.Theworkﬂowthatworks

for,e.itter,doesnotnecessarilyworkfor.Thesameworkﬂowcanbreakdown

atanytimewhentheproviderofsomeservicechangesitsAPI,theauthenticationmethodor

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digitalsourcefromthewebmayhaveaverydiversiﬁedstructure,mayresultinincomplete

ormalformeddata,andsoon.

Havingdeepknowledgeofthesetechnologiesor,atleast,understandingthelogicbehind

them,isimportanttokeepone’ssoftwareupdated,stableandrobust.Thencomesstatistics.

Thereisnotyetastandardordeﬁnitivemethodforsentimentanalysis,opinionminingor,

moregenerally,textmining.Aplethoraofapproacheistandtheymostlyd

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