¿El Web Scraping es Legal o Ilegal?

El web scraping no es ilegal en sí mismo. Recopilar datos disponibles públicamente para análisis, investigación o uso comercial interno es ampliamente aceptado, pero la legalidad depende de qué se raspa, cómo se raspa y qué se hace con los datos. Desde que el GDPR entró en vigor en 2018, las empresas que trabajan con datos personales de la UE han tenido que pensar más detenidamente sobre el cumplimiento. A continuación, cubrimos el panorama legal, seis reglas prácticas para mantenerse del lado correcto de la ley y los casos judiciales que han moldeado el debate.

Antes de adentrarnos en los aspectos legales, cubramos brevemente qué es el web scraping y dónde se utiliza.

¿Qué es el web scraping?

El web scraping es una técnica que se utiliza para recopilar contenido en forma de datos de internet, y generalmente se guarda en un archivo local para que pueda ser manipulado y analizado según sea necesario. El web scraping puede usarse para diversos propósitos, como extraer información de productos, reseñas de clientes, artículos de noticias, publicaciones en redes sociales, etc. Requiere dos partes, un rastreador y un raspador. El Web Crawler es un algoritmo que se utiliza para navegar por la web en busca de datos particulares que se requieren, siguiendo los enlaces a través de internet, mientras que el scraper es una herramienta que extrae los datos del código HTML del sitio web y genera esos datos extraídos en un formato estructurado. Puede ser una tarea fácil y desafiante al mismo tiempo; algunos desafíos que pueden enfrentar los raspadores se enumeran aquí.

Desafíos del Web Scraping

Mecanismos anti-scraping :

Varios sitios web emplean medidas anti-scraping para evitar bots de web scraping, incluyendo CAPTCHAs, bloqueo de IP, trampas de miel, contenido dinámico, e incluso algunos previenen el scraping mediante la implementación de requisitos de inicio de sesión. Los raspadores web necesitan usar diversas técnicas para eludir estos obstáculos o mecanismos anti-scraping. Las principales técnicas para eludir son:

• Usar un proxy
• Usar un solucionador de captchas
• Usar un navegador sin cabeza

Grandes infraestructuras de Proxy :

Los raspadores web necesitan usar un proxy para ocultar su dirección IP real y evitar ser detectados o bloqueados por el sitio web. Sin embargo, gestionar un gran número de proxies puede ser costoso y complicado al mismo tiempo; los raspadores web necesitan elegir proveedores de proxy confiables y éticos que puedan ofrecerles direcciones IP diversas y de alta calidad.

Scraping Geo-Específico :

Algunos sitios web no permiten el acceso desde ciertas regiones específicas o muestran contenido diferente basado en la ubicación del usuario. Los raspadores web necesitan usar un proxy geo-dirigido o una Red Privada Virtual (VPN) para acceder a esos sitios web y obtener los datos deseados de ellos.

Cambios en la Estructura del Sitio Web :

Los sitios web a menudo cambian su contenido y diseño para mejorar la experiencia del usuario o agregar nuevas características. Esto puede afectar la capacidad del raspador para extraer datos del código HTML. Los raspadores web necesitan monitorear estos cambios y actualizar sus capacidades de raspado en consecuencia.

Scraping a Gran Escala o Scraping Distribuido :

Cuando los raspadores web requieren grandes cantidades de datos o necesitan extraer datos de múltiples sitios web, necesitan usar sistemas distribuidos que puedan manejar concurrencia, escalabilidad, tolerancia a fallos y técnicas de equilibrio de carga. Los raspadores también necesitan respetar las limitaciones de tasa de rastreo del sitio web para evitar sobrecargar los servidores del sitio web requerido.

Calidad de los datos :

Los datos de salida pueden resultar en datos incompletos, inexactos, desactualizados o incluso irrelevantes si el raspado no se realiza correctamente. Los raspadores web necesitan asegurarse de que los datos extraídos provengan de fuentes confiables, y tienen que validar y limpiar los datos y eliminar la parte irrelevante antes de almacenar esos datos de salida en un formato estructurado para evitar inconvenientes en el futuro.

Herramientas utilizadas en el web scraping :

Hay muchas herramientas que se utilizan para raspar los datos web según las preferencias, necesidades y habilidades del raspador. Algunas de las herramientas de raspado más utilizadas son:

1. Piloterr : esta es una API que maneja proxies, navegadores y CAPTCHA para los raspadores. Esta API puede usarse con cualquier lenguaje de programación o marco de trabajo según sea necesario.
2. Scrap Box : este es un software de escritorio especialmente diseñado para raspadores web. Te permite raspar sitios web proporcionando varias herramientas como raspador de palabras clave, extractor de enlaces, raspado de correos electrónicos, etc.
3. Screaming Frog : este software de escritorio rastrea sitios web y los audita para beneficios adicionales de SEO. Puedes usarlo para extraer metadatos como títulos, metaetiquetas, imágenes, hipervínculos y otros.
4. Scrapy : es un marco de trabajo de código abierto para raspar datos de la web y rastrear usando el lenguaje Python. Esta herramienta se utiliza para crear arañas que pueden raspar datos de múltiples sitios web al mismo tiempo.
5. Pyspider : también es una herramienta o marco de trabajo de código abierto para Python con los beneficios adicionales de una interfaz de usuario basada en la web que te permite escribir scripts, monitorear tareas e incluso depurar errores.
6. Beautiful Soup : es también una biblioteca de código abierto para raspadores que analiza documentos HTML y XML en Python; puede usarse para extraer datos de sitios web utilizando métodos como selectores CSS o expresiones regulares según sea necesario.
7. Diffbot : Diffbot es una API que utiliza visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural para extraer datos estructurados de cualquier tipo de sitio web; esta herramienta puede usarse con todo tipo de lenguajes de programación o marcos de trabajo.
8. Common Crawl : es también un proyecto de código abierto que rastrea datos web a gran escala y te proporciona datos HTML sin procesar que están disponibles para acceder y analizar según los requisitos de los raspadores. Puede usarse para obtener datos de millones de sitios web sin el proceso tedioso de rasparlos tú mismo.

Importancia del Web Scraping

El Web Scraping te permite acceder y analizar grandes cantidades de datos de diversos sitios web. Las razones que hacen que este proceso sea importante son:

Automatización

Los raspadores web pueden automatizar el proceso de extracción de datos de diferentes sitios web, lo que les ayuda a ahorrar tiempo y recursos. Estas herramientas y APIs pueden recopilar grandes cantidades de datos con solo un clic.

Rentabilidad

El Web Scraping puede reducir el costo de adquisición de datos al eliminar la necesidad de entrada manual de datos o incluso contratar personal, lo que puede ser demasiado costoso para algunas organizaciones. Puedes usar el web scraping para obtener datos que, de otro modo, no estarían disponibles para el público o serían demasiado costosos de acceder.

Implementación Sencilla

El Web Scraping puede implementarse fácilmente utilizando diversas herramientas y técnicas que dependen únicamente de tus preferencias y habilidades. Puedes usar software, marcos de trabajo, bibliotecas o APIs de web scraping para extraer datos web utilizando cualquier lenguaje de programación o marco de trabajo de tu elección.

Bajo Mantenimiento

Si estás utilizando una herramienta o servicio de raspado confiable, esto te ayudará a minimizar los esfuerzos de mantenimiento necesarios para la minería de datos. Puedes monitorear los cambios en el sitio web, manejar errores y actualizar tus raspadores en consecuencia.

Velocidad

El Web Scraping puede extraer datos de sitios web a una velocidad rápida, especialmente si estás utilizando un sistema distribuido que puede manejar concurrencia y escalabilidad. Puedes usarlo para obtener grandes cantidades de datos en un tiempo mínimo.

Precisión de los Datos

Las herramientas de Web Scraping extraen datos directamente de la fuente del sitio web. Esto garantiza la precisión de los datos; puedes usar técnicas de web scraping como expresiones regulares o selectores CSS para validar y limpiar los datos antes de almacenarlos en un formato estructurado.

Gestión Efectiva de Datos

El Web Scraping puede ser útil para gestionar datos de manera efectiva al permitirte exportarlos en varios formatos como CSV, JSON, XML o lo que desees. También puedes usarlo para integrar datos con otras fuentes, bases de datos o APIs.

Innovación

El Web Scraping puede habilitar la innovación al permitirte crear nuevos productos y servicios basados en los datos que extraes. Puedes usarlo para obtener información sobre tu mercado local, clientes y competidores, buscar tendencias locales y observar de cerca el mercado.

Aspectos legales del web scraping

En términos simples, el web scraping no es ilegal en sí mismo. Generalmente se pueden recopilar y utilizar datos disponibles públicamente: pero los raspadores pueden enfrentar problemas legales dependiendo de qué recopilan y cómo lo utilizan. Los principales riesgos son:

Incumplimiento de contrato

Muchos sitios web prohíben el scraping en sus términos de servicio y restringen cómo se pueden usar sus datos. Violar esos términos puede exponerte a demandas civiles por incumplimiento de contrato: incluso cuando los datos en sí son públicos.

Infracción de derechos de autor

Los sitios web a menudo tienen derechos de autor sobre su contenido. Raspar texto, imágenes o bases de datos y republicarlos sin permiso puede desencadenar reclamaciones por infracción de derechos de autor. Extraer hechos suele estar bien; republicar expresiones creativas no.

Ley de Fraude y Abuso Informático (CFAA)

Esta ley federal de EE.UU. prohíbe el acceso no autorizado a computadoras y redes. Tras el fallo de la Corte Suprema en Van Buren v. Estados Unidos (2021), la CFAA se aplica principalmente cuando se eluden controles técnicos de acceso: no cuando se raspan datos que son abiertamente visibles sin iniciar sesión.

Secretos comerciales

Raspar información confidencial o patentada: listas de clientes, algoritmos de precios, documentos internos, y compartirla con otros puede llevar a reclamaciones por apropiación indebida de secretos comerciales.

Regulaciones de protección de datos

Los datos personales están regulados por separado del scraping en sí. En la UE, se aplica el GDPR; en California, el CCPA. Recopilar nombres, correos electrónicos o números de teléfono sin una base legal o consentimiento puede resultar en multas significativas independientemente de cómo se obtuvieron los datos.

6 reglas para un web scraping legal y conforme

Ya sea que raspes para investigación de mercado, reclutamiento o inteligencia competitiva, estas seis reglas te mantendrán en terreno seguro:

1. Raspa con un propósito legítimo

Recopila datos para tu propio análisis o uso interno: no para republicarlos, dañar el sitio fuente o causar daño financiero o reputacional a su propietario. Republicar contenido raspado comercialmente casi siempre requiere permiso del titular de los derechos de autor.

2. Limítate a datos disponibles públicamente

Solo recopila información que cualquier visitante pueda ver sin iniciar sesión o eludir un muro de pago. Los datos detrás de muros de autenticación, códigos de acceso o puertas de suscripción no son "públicos" en un sentido legal, incluso si puedes alcanzarlos técnicamente.

3. Respeta los derechos de autor

Antes de copiar texto, imágenes, marcas registradas o contenidos de bases de datos, verifica si están protegidos. Generalmente puedes reutilizar hechos y transformar datos en un formato original; no puedes republicar material con derechos de autor sin consentimiento.

4. Controla tu tasa de raspado

El raspado agresivo puede sobrecargar los servidores y hacer que tu IP sea bloqueada. Revisa el robots.txt del sitio para ver las directivas Crawl-delay. Cuando no se especifica ninguna, un valor seguro por defecto es aproximadamente una solicitud cada 10-15 segundos. Ignorar el robots.txt no es ilegal en la mayoría de las jurisdicciones, pero se considera una mala práctica y a menudo lleva a bloqueos.

5. Sigue el mismo camino que un visitante normal

Accede a las páginas como lo haría un rastreador de motores de búsqueda: a través de URLs públicas, sin romper la estructura del sitio o interferir con su operación normal. Esto reduce el riesgo tanto de interrupción técnica como de violaciones de los Términos de Servicio relacionadas con métodos de acceso no autorizados.

6. Identifica tu raspador

Establece una cadena de User-Agent honesta que incluya el nombre de tu organización, una URL o correo electrónico de contacto, y una breve descripción de tu actividad. La transparencia facilita que los propietarios del sitio se comuniquen contigo y a menudo previene la escalada a acciones legales.

CFAA

La Ley de Fraude y Abuso Informático o CFAA es una ley federal de EE.UU. que prohíbe el acceso no autorizado a computadoras o redes. Esta ley comenzó en 1986 como una enmienda a la ley existente sobre fraude informático que había sido incluida en la Ley Integral de Control del Crimen de 1984. La CFAA cubre varios tipos de delitos y ofensas cibernéticas y basadas en computadoras, como obtener información de seguridad nacional, acceder a una computadora para obtener información, ingresar sin autorización a una computadora del gobierno, acceder a una computadora para defraudar u obtener valor, dañar intencional o imprudentemente mediante transmisión de conocimiento, tráfico de contraseñas o cosas similares. La CFAA también proporciona precauciones y remedios para las víctimas que enfrentaron algún tipo de delito informático o cibernético. Esta ley ha sido ampliamente criticada por ser vaga, amplia y desactualizada, aunque ha sido enmendada varias veces a lo largo de los años para abordar nuevas formas de delitos cibernéticos e implementaciones de nuevas tecnologías como la IA.

GDPR

El GDPR es una ley de la UE que regula la recopilación y el procesamiento de datos personales pertenecientes a individuos en la UE o EEE. Se aplica a organizaciones dentro y fuera de la UE. El GDPR otorga a los individuos control sobre sus datos personales e impone sanciones a las organizaciones que no cumplan. El scraping en sí no está prohibido, pero el uso de datos personales recopilados: por ejemplo, recolectar nombres y correos electrónicos para generar leads sin consentimiento: está restringido. Requisitos clave para los scrapers:

• Base legal: el web scraping debe tener una razón legal válida para recopilar y usar datos personales. El GDPR proporciona seis posibles bases legales que son el consentimiento, el contrato, la obligación legal, el interés vital, el interés público y el interés legítimo. Los web scrapers necesitan determinar cualquiera de estas bases que se aplique a su actividad y documentarlo en consecuencia.
• Transparencia: El web scraping debe ser transparente e informar a los individuos sobre cómo se recopilan sus datos personales y dónde se utilizarán. El GDPR requiere que los web scrapers proporcionen información clara y concisa sobre su identidad, el propósito de la minería de datos, la base legal, los destinatarios, el período de retención, los derechos individuales, etc.
• Minimización de datos: los web scrapers deben limitar la recopilación y el uso de datos personales que sean relevantes y necesarios solo para propósitos específicos. El GDPR requiere que los web scrapers limiten su extracción de datos a lo que sea adecuado y proporcional a los objetivos.
• Calidad de los datos: El web scraping debe garantizar que los datos personales sean precisos y estén siempre actualizados. El GDPR requiere que los web scrapers corrijan y eliminen cualquier dato inexacto sin demora.
• Seguridad de los datos: El web scraping debe proteger los datos personales del acceso no autorizado o la pérdida de datos personales. El GDPR requiere la implementación de medidas técnicas y organizativas apropiadas para garantizar un nivel de seguridad que corresponda a los riesgos involucrados en el procesamiento de datos personales.
• Evaluación de impacto en la protección de datos (DPIA): Los web scrapers deben realizar una DPIA si están involucrados en un procesamiento de datos personales de alto riesgo. La DPIA es un proceso sistemático que evalúa el impacto del procesamiento en los derechos y libertades individuales, e incluso identifica medidas para mitigar estos riesgos.

LGPD

La Ley General de Protección de Datos (LGPD) es una ley brasileña que regula los datos personales de los individuos en Brasil, regula cómo se recopilan y procesan estos datos, y protege los datos dentro y fuera de Brasil de manera similar al GDPR.

Términos de Servicio

Los Términos de Servicio (ToS) son un acuerdo legal entre los propietarios de sitios web y los usuarios. Para el scraping, las cláusulas relevantes son aquellas que restringen el acceso automatizado o limitan cómo se pueden usar los datos.

Estos términos y condiciones son importantes porque pueden afectar la responsabilidad civil de tu actividad de scraping. Violar los ToS no convierte automáticamente el scraping en un delito, pero los propietarios del sitio pueden demandar por incumplimiento de contrato. En caso de duda, solicita permiso por escrito: especialmente para uso comercial.

Políticas notables de plataformas:

• Ryanair prohíbe explícitamente el scraping comercial a menos que tengas un acuerdo de licencia por escrito.
• LinkedIn prohíbe el scraping de perfiles mediante rastreadores, complementos de navegador o cualquier medio automatizado: aunque los tribunales han dictaminado que el scraping de perfiles públicos no viola la CFAA (ver estudio de caso a continuación).
• Amazon requiere permiso por escrito antes de usar robots, arañas o scrapers en sus servicios.
• Meta (Facebook, Instagram) prohíbe la recopilación automatizada de datos sin permiso previo.
• X (Twitter) restringe el acceso a su API e interfaces oficialmente soportadas.
• YouTube limita el acceso a sus propias herramientas e interfaces proporcionadas.

Usos éticos del web scraping

El web scraping no se considera ilegal cuando se realiza éticamente. Esto significa cuando se raspan datos que están disponibles públicamente, no protegidos o restringidos por ninguna ley o regulación, y se utilizan solo para propósitos beneficiosos y legítimos. Algunos escenarios de uso ético del web scraping son:

• Raspado de datos para investigación académica y fines educativos.
• Raspado para análisis de mercado o inteligencia empresarial.
• Raspado para agregación de contenido y curación de noticias.
• Raspado para SEO o análisis web.

Uso prohibido o ilegal del Web Scraping

El Web Scraping se vuelve ilegal cuando se utiliza para fines no éticos, como publicar los datos recopilados para dañar a alguien, o intentar extraer datos confidenciales o no tan públicamente disponibles que están prohibidos por alguna razón. Algunos ejemplos de casos de uso ilegales del web scraping son:

• Raspado de datos personales como nombres, correos electrónicos, números de teléfono o información de contacto sin consentimiento o cumplimiento con regulaciones de protección de datos, GDPR o CCPA.
• Raspado de contenido con derechos de autor como libros, imágenes, artículos, música, etc., sin permiso del propietario para uso justo.
• Raspado de información confidencial o propietaria como secretos comerciales, estrategia empresarial, listas de clientes, etc., sin la autorización del grupo empresarial relevante.
• Raspado de datos eludiendo medidas de seguridad como CAPTCHA, bloqueo de IP, inicio de sesión y otros, o violando la CFAA y otras leyes.
• Raspado de datos violando los Términos de Servicio o el archivo robot.txt que prohíbe o limita el web scraping.
• Raspado de datos sobrecargando el servidor web o interrumpiendo la funcionalidad de un sitio web.
• Raspado de datos para spam, phishing, actividades fraudulentas, robo de identidad y ciberataques, etc.

Estudios de caso

A continuación se presentan disputas legales notables que involucran web scraping, ilustrando cómo los tribunales han dictaminado sobre datos públicos, ToS y la CFAA.

HiQ Labs vs LinkedIn

HiQ Labs raspó datos de perfiles de LinkedIn visibles públicamente para proporcionar servicios de análisis a empleadores. LinkedIn envió una carta de cese y desistimiento y bloqueó el acceso, argumentando violaciones a la CFAA y los ToS.

El caso pasó por varias rondas:

• 2019: El Noveno Circuito dictaminó que el raspado de datos disponibles públicamente no viola la CFAA.
• 2021: La Corte Suprema anuló ese fallo después de Van Buren v. United States, que limitó la CFAA al acceso no autorizado, no solo a las violaciones de los ToS.
• 2022: El Noveno Circuito reafirmó que HiQ podía raspar perfiles públicos. La petición de LinkedIn para revisión por la Corte Suprema fue denegada.

Al final, los tribunales encontraron que HiQ había violado los términos de servicio de los usuarios de LinkedIn: pero no hubo un fallo definitivo sobre cuándo el scraping en sí es ilegal. HiQ cerró antes de que la disputa se resolviera por completo.

Conclusión: El raspado de datos públicos generalmente no es un delito según la CFAA en los EE. UU., pero violar los ToS de una plataforma aún puede llevar a reclamaciones civiles por incumplimiento de contrato. Los ToS de LinkedIn prohíben explícitamente el scraping incluso cuando los tribunales no lo consideran hacking.

LinkedIn vs Proxycurl y ProAPIs (2025)

La campaña de aplicación de LinkedIn no se detuvo con HiQ. Como informó Bloomberg Law en diciembre de 2025, la plataforma ha intensificado su lucha legal y técnica contra los raspadores de bots: especialmente a medida que las herramientas de IA hacen que la extracción a gran escala sea más fácil de ejecutar con menos ingenieros.

Dos casos recientes ilustran este cambio:

• Proxycurl (2025): LinkedIn demandó a la startup con sede en Singapur por crear cuentas falsas para raspar perfiles a gran escala. Proxycurl cerró en julio de 2025 en lugar de continuar la lucha en los tribunales.
• ProAPIs (2025): En octubre, LinkedIn demandó a ProAPIs, alegando millones de cuentas falsas y software de raspado comercializado a cientos de solicitudes por segundo. El caso (LinkedIn Corporation v. ProAPIs Inc, N.D. Cal., No. 3:25-cv-8393) estaba explorando un acuerdo temprano a finales de 2025.

Las presentaciones de LinkedIn describen un patrón de gato y ratón: las cuentas falsas a menudo se detectan en aproximadamente un día, pero cada una puede raspar docenas de perfiles antes de ser restringida, y las nuevas cuentas reemplazan a las bloqueadas más rápido de lo que pueden ser atrapadas.

Lo que cambió: A diferencia de la era de HiQ, las recientes victorias de LinkedIn se basan menos en argumentos de la CFAA y más en la creación de cuentas falsas, violaciones de los ToS y el incumplimiento de los controles de acceso. Los tribunales también han favorecido a los raspadores cuando solo se recopilaban datos disponibles públicamente (como en la victoria de Bright Data en 2024 contra Meta), pero las reclamaciones que involucran inicios de sesión falsos o muros de contraseña siguen siendo mucho más difíciles de defender.

Para los raspadores, la lección es clara: LinkedIn persigue activamente a las operaciones a gran escala, y el panorama legal alrededor del raspado de perfiles (especialmente para el entrenamiento de IA o la reventa) sigue sin resolverse.

Meta Inc. vs BrandTotal LTD y Unimania Inc.

Dos empresas utilizaron extensiones de navegador para raspar datos de plataformas de Meta (Facebook, Instagram, Twitter, YouTube, LinkedIn, Amazon) sin autorización. Meta demandó por violaciones de los ToS y acceso no autorizado a datos. El caso se resolvió en 2022 con una orden judicial permanente y una significativa penalización económica.

Ryanair Limited vs PR Aviation

PR Aviation raspó información de vuelos del sitio web de Ryanair para ofrecer comparaciones de precios. Ryanair demandó por violaciones de los ToS y la protección de bases de datos. El Tribunal de Justicia de la UE falló a favor de Ryanair en 2015, confirmando que los propietarios de sitios web pueden restringir contractualmente el scraping de terceros de sus datos.

Conclusión

El web scraping es legal cuando recopilas datos disponibles públicamente para propósitos legítimos. Para mantenerte en cumplimiento:

• Evita raspar datos personales protegidos por el GDPR, CCPA o leyes similares sin una base legal.
• Respeta los derechos de autor: extrae hechos, no republiques contenido protegido.
• Sigue los ToS del sitio y el robots.txt, limita la velocidad de tus solicitudes e identifica tu scraper.
• Nunca eludas muros de inicio de sesión, CAPTCHAs u otros controles de acceso para llegar a datos restringidos.

El scraping se vuelve ilegal cuando usas los datos para fraude, spam o daño: o cuando violas las leyes de derechos de autor, protección de datos o secretos comerciales. En caso de duda, consulta a un abogado familiarizado con las jurisdicciones donde operas y donde está alojado el sitio objetivo.