Web scraping para la caracterización de los egresados de la facultad de ingeniería

• Autores: Jenny Marcela Vega Herrera, Jesús Hernán Camacho Tamayo, Maria Alejandra Guzman Pardo
• Localización: XXI Congreso Internacional de Investigación Educativa, IV Encuentro de Doctorandos/as e Investigadores/as Noveles de AIDIPE: Libro de Actas, Barcelona 18-21 de junio de 2024 / coord. por Juan Llanes Ordóñez, Mercè Torrado Fonseca, 2024, ISBN 978-84-09-69437-2, págs. 673-678
• Idioma: español
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    La mejora continua en las Instituciones de Educación Superior se ve impulsada por la evaluación regular de sus graduados. En este contexto, se presenta el presente trabajo llevado a cabo por la Facultad de Ingeniería de laUniversidad Nacional de Colombia, el cual utilizó Web Scraping en perfiles de LinkedIn de egresados de pregrado entre los periodos de 2012-1S y 2023-1S. El objetivo fue crear una base de datos que registrara información sobrela caracterización de esta población. Durante el proceso, se enfrentaron desafíos, como datos contaminados, que fueron abordados mediante estrategias de depuración y el uso de un bot avanzado. La implementación deeste método permitió recopilar información de 3651 egresados, lo que representa el 43% de toda la población de interés. El análisis de la base de datos revela una cobertura diversa, indicando la necesidad de mejorar larecopilación en ciertos campos. A pesar de los desafíos encontrados, el Web Scraping ha demostrado ser valioso para obtener información detallada de los egresados, con la esperanza de que esta contribución sirva para ajustesacadémicos y la toma de decisiones informadas.

  • English

    The continuous improvement in Higher Education Institutions is driven by the regular evaluation of their alumni.In this context, the present study conducted by the Engineering School at the Universidad Nacional de Colombia is introduced, which employed Web Scraping on LinkedIn profiles of undergraduate alumni between the periods of2012-1S and 2023-1S. The objective was to create a database that recorded information about the characterization of this population. Throughout the process, challenges such as contaminated data were encountered, which were addressed through debugging strategies and the use of an advanced bot. The implementation of this method allowed for the collection of information from 3651 graduates, representing 43% of the entire population of interest. The analysis of the database reveals diverse coverage, indicating the need to improve data collection in certain fields. Despite the challenges encountered, Web Scraping has proven valuable in obtaining detailedinformation about graduates, with the hope that this contribution will serve for academic adjustments and informed decision-making.