웹사이트에서 데이터 스크래핑, 합법일까? 실무자를 위한 가이드

“웹사이트에서 데이터를 스크래핑하는 게 합법인가요?”—영업, 운영, 마케팅팀에서 거의 매주 듣는 질문입니다. 웹 스크래핑이 리드 발굴부터 경쟁사 분석까지 다양한 분야에서 쓰이면서, 모두가 명확한 답을 궁금해하죠. 하지만 현실은 그렇게 간단하지 않습니다. 법적으로 딱 떨어지는 기준이 없기 때문입니다. 한쪽에서는 공개 데이터 스크래핑이 괜찮다고 하고, 다른 쪽에서는 “불법 데이터 수집”이라며 경고하기도 하죠. 그래서 많은 팀이 법적 리스크를 걱정하는 것도 당연합니다.

실제로 전체 조직의 3분의 2 이상이 웹 스크래핑을 데이터 분석이나 AI 프로젝트에 활용하고 있고, 는 가격 정보 수집에 의존합니다. 하지만 LinkedIn과 hiQ Labs의 소송처럼 이슈가 커지면서, 법적 리스크도 함께 커졌죠. 그렇다면, 웹 데이터를 안전하게 활용하려면 어떻게 해야 할까요? 주요 법적 프레임워크, 준수 체크리스트, 실무 팁을 정리해 드립니다. 그리고 가 어떻게 합법적 스크래핑을 쉽게 만들어주는지도 함께 소개합니다.

법적 환경 이해하기: 웹사이트 데이터 스크래핑, 합법인가?

핵심만 말씀드리면, 웹 스크래핑의 합법성은 무엇을, 어떻게, 어디서 스크래핑하느냐에 따라 달라집니다. “스크래핑은 합법” 혹은 “불법”이라고 딱 잘라 말할 수 있는 단일 법은 없습니다. 대신 해킹 방지법, 개인정보 보호법, 저작권법, 그리고 각 사이트의 이용약관 등 여러 규정이 얽혀 있죠 ().

합법적 스크래핑 여부를 결정하는 주요 포인트는 다음과 같습니다:

• 공개 vs. 비공개 데이터: 누구나 볼 수 있는 데이터(로그인, 결제 없이 접근 가능한 정보)는 상대적으로 안전합니다. 로그인이나 결제가 필요한 영역을 스크래핑하면 불법 소지가 커집니다.
• 데이터 종류: 이름, 이메일, 소셜 프로필 등 개인정보나 저작권이 있는 콘텐츠(기사, 이미지 등)는 위험도가 높습니다. 가격, 제품 정보, 업체 리스트 등 사실 정보는 비교적 안전합니다.
• 활용 목적: 내부 분석이나 연구용으로만 쓰면 리스크가 낮지만, 데이터를 재배포하거나 판매하면 위험이 커집니다.
• 사이트 규정 준수: 사이트의 이용약관이나 robots.txt를 무시하면, 공개 데이터라도 문제가 될 수 있습니다.
• 기술적 접근 방식: 사람처럼 천천히 접근하고, 보안장치(CAPTCHA, IP 차단 등)를 우회하지 않는 것이 중요합니다. (https://strapi.thunderbit.com/uploads/webscrapinglegalitysafevsriskzones_6ee3935a34.png) 정리하자면, 공개적이고 비개인적인 데이터를 내부 용도로 활용하는 것은 많은 지역에서 허용되는 편이지만, 개인정보, 저작권, 과도한 스크래핑 등에는 각별히 주의해야 합니다 ().

데이터 스크래핑의 법적 프레임워크: 주요 국가별 규정 한눈에 보기

주요 국가별 웹 스크래핑 관련 법률을 간단히 정리해볼게요:

미국: CFAA, 저작권, 계약법

• 컴퓨터 사기 및 남용 방지법(CFAA): 무단 접근을 금지하는 해킹 방지법입니다. 하지만 법원은 공개 웹사이트 스크래핑은 CFAA 위반이 아니라고 판결했습니다 ().
• 주요 판례: hiQ Labs v. LinkedIn 사건에서, 공개 LinkedIn 프로필 스크래핑은 CFAA 위반이 아니라고 판결. 단, LinkedIn은 약관 위반이나 저작권 침해로 별도 소송 가능.
• 기타 리스크: eBay v. Bidder’s Edge처럼 과도한 요청(하루 10만 건)으로 서버에 피해를 주면 “trespass to chattels(타인의 자산 침해)”로 제재될 수 있습니다 ().

유럽연합: GDPR, 데이터베이스 권리

• GDPR: 공개된 개인정보라도 GDPR이 적용됩니다. 개인을 식별할 수 있는 정보를 수집하려면 합법적 근거(동의, 정당한 이익 등)와 엄격한 보호 조치가 필요합니다.
• 데이터베이스 지침: EU는 데이터베이스 전체도 보호합니다. 부동산 사이트의 전체 리스트 등 “실질적 부분”을 스크래핑하면 데이터베이스 권리 침해가 될 수 있습니다 ().

영국: UK GDPR, 데이터 보호법

• UK GDPR: 브렉시트 이후 EU와 유사한 규정이 적용됩니다. 공개적이고 비개인적인 데이터는 비교적 자유롭지만, 개인정보는 엄격히 규제됩니다.
• 컴퓨터 오용법: 무단 접근 시 형사 처벌 가능.

중국: PIPL, 데이터 보안법

• 개인정보 보호법(PIPL): 개인정보 수집 시 동의가 필수입니다. 동의 없이 중국 내 개인정보를 스크래핑하면 위법입니다.
• 데이터 보안법: 데이터 소유자에게 피해를 주거나 불공정 경쟁을 유발하는 스크래핑을 단속합니다.

기타 지역

• 캐나다, 호주, 아시아: 대부분 EU/UK와 비슷한 해킹 방지법과 개인정보 보호법이 있습니다. 반드시 현지 법률을 확인하세요.

핵심 요약: 공개적이고 비개인적인 데이터를 내부 용도로만 활용하고, 반드시 지역별 규정을 확인하세요 ().

합법적 데이터 스크래핑을 위한 체크리스트

스크래핑을 시작하기 전, 아래 체크리스트를 꼭 확인하세요:

1. 사이트 이용약관 확인: 약관에 “스크래핑 금지”가 명시되어 있다면, 중단하거나 사전 허가를 받으세요 ().
2. 공개 데이터만 수집: 로그인이나 결제가 필요한 영역은 명확한 허가 없이는 피하세요.
3. robots.txt 확인: site.com/robots.txt에서 봇 접근이 금지된 영역이 있는지 확인하세요. 법적 강제력은 없지만, 예의를 지키는 것이 좋습니다.
4. 개인정보 수집 자제: 이름, 이메일 등 개인정보는 합법적 근거와 보호 계획이 있을 때만 수집하세요.
5. 창작물 복제 금지: 기사, 이미지 등 창작물은 복제하지 말고, 사실 정보만 수집하세요.
6. 공식 API 활용: 공식 API가 있다면, API를 우선 사용하세요.
7. 서버에 부담 주지 않기: 사람처럼 천천히 접근하고, 보안장치 우회는 피하세요.
8. 과정 기록: 언제, 무엇을, 왜 스크래핑했는지 기록을 남기세요.
9. 중단 요청 시 즉시 중단: 중단 요청(cease-and-desist letter)을 받으면 즉시 스크래핑을 멈추고 재검토하세요.

Thunderbit의 합법적 스크래핑 원칙: 안전하고 신뢰할 수 있는 데이터 추출

는 처음부터 준수를 최우선으로 설계했습니다. Thunderbit가 법적 리스크를 줄여주는 방법은 다음과 같습니다:

• 브라우저 기반 스크래핑: Thunderbit는 브라우저에 보이는 정보만 추출합니다. 숨겨진 API 호출이나 로그인 우회는 하지 않습니다. 사용자가 볼 수 없는 정보는 Thunderbit도 스크래핑하지 않습니다 ().
• 내장 경고 기능: 스크래핑이 엄격히 금지된 사이트에서는 경고 메시지가 표시됩니다. 마치 준수 전문가가 옆에서 조언해주는 것처럼 안내합니다.
• AI 필드 추천: Thunderbit의 AI가 페이지를 분석해, 민감하지 않은 필드만 추천합니다. 불필요한 개인정보 수집을 방지할 수 있습니다 ().
• 사람과 유사한 속도: 로컬이든 클라우드든, Thunderbit는 서버에 부담을 주지 않도록 속도를 조절합니다.
• 데이터 미보관: 추출된 데이터는 사용자에게 바로 전달되며, Thunderbit 서버에는 저장되지 않습니다. 개인정보 보호에 유리합니다.
• 준수 친화적 내보내기: Google Sheets, Excel, Airtable, Notion 등으로 바로 내보낼 수 있어, 내부 활용에 적합합니다.
• 하위 페이지 및 페이지네이션 지원: Thunderbit는 실제 사용자가 사이트를 탐색하듯, 페이지와 하위 페이지를 자연스럽게 이동합니다.
• 책임 있는 예약 스크래핑: 예약 스크래핑 시에도 적절한 간격을 유지해, 사이트에 과도한 부하를 주지 않습니다.
• 다국어 지원: Thunderbit는 34개 언어를 지원해, 전 세계 어디서든 준수 가이드를 쉽게 확인할 수 있습니다.

즉, Thunderbit는 “준수 원칙을 제품에 내장”하여, 법률 전문가가 아니어도 책임감 있게 스크래핑할 수 있도록 안내합니다 ().

데이터 스크래핑 vs. 데이터 재사용: 법적 경계는 어디까지?

내부 분석용으로 데이터를 수집하는 것과, 그 데이터를 외부에 재배포·판매하는 것은 완전히 다릅니다. 법적 경계가 명확해지는 지점은 다음과 같습니다:

• 내부 활용: 공개 데이터를 내부 분석(영업 리드, 가격 모니터링 등) 목적으로만 사용하면, 개인정보나 프라이버시 위반이 없는 한 비교적 안전합니다.
• 재배포/재판매: 스크래핑한 데이터를 웹사이트, 제품, 또는 판매용으로 재사용하면 저작권, 데이터베이스 권리, 계약 위반 문제가 발생할 수 있습니다.
• 저작권 & 데이터베이스 권리: 미국에서는 사실 정보 자체는 저작권 대상이 아니지만, 데이터의 배열이나 선별 방식은 보호받을 수 있습니다. EU/UK에서는 데이터베이스의 “실질적 부분”을 스크래핑하면 별도 권리 침해가 될 수 있습니다.
• 공정 이용: 미국법상 일부 분석·비평 목적의 “공정 이용”이 허용되지만, 대량 복사·붙여넣기는 거의 인정되지 않습니다.
• 출처 표기: 외부에 데이터를 공개할 때는 반드시 출처를 명시하세요. 단, 출처 표기만으로 법적 문제가 해결되는 것은 아닙니다.
• 원본 데이터 판매 금지: 가공 없이 스크래핑한 데이터셋을 판매하는 것은 특히 위험합니다. 데이터는 인사이트 도출에 활용하고, 그 자체를 상품화하지 마세요.

실무 팁: 스크래핑 데이터는 내부 의사결정과 인사이트 도출에만 활용하세요. 외부 공유가 필요하다면 집계·가공 후, 반드시 허가 여부를 확인하세요 ().

업계 사례로 보는 법적 리스크 관리법

실제 사례를 통해, 어떤 점을 주의해야 하는지 살펴보겠습니다:

LinkedIn vs. hiQ Labs

• 사건 개요: hiQ Labs는 공개 LinkedIn 프로필을 스크래핑해 직원 이직 분석 서비스를 제공했습니다. LinkedIn이 차단을 시도했으나, 법원은 공개 데이터 스크래핑은 CFAA 위반이 아니라고 판결했습니다.
• 교훈: 미국에서는 공개 데이터 스크래핑이 법적으로 인정될 수 있지만, 약관 위반·프라이버시 침해는 별도 리스크입니다 ().

eBay vs. Bidder’s Edge

• 사건 개요: Bidder’s Edge는 eBay 경매 리스트를 하루 10만 건 이상 과도하게 스크래핑해, 약관과 robots.txt를 위반했습니다. 법원은 “자산 침해”로 인한 금지 명령을 내렸습니다.
• 교훈: 공개 데이터라도 과도한 접근이나 명시적 규정 위반 시 불법이 될 수 있습니다 ().

Facebook (Meta) vs. Power Ventures

• 사건 개요: Power Ventures는 사용자 동의로 Facebook 데이터를 스크래핑했으나, Facebook이 접근을 차단한 후에도 계속 시도해 “무단 접근”으로 판결받았습니다.
• 교훈: 사이트 운영자가 중단을 요청하면 즉시 멈춰야 하며, 계속 진행 시 해킹 방지법 위반이 될 수 있습니다.

준수 성공 사례

EU의 가격 비교 사이트들은 사실 정보만 수집하고, opt-out을 존중하며, 전체 데이터베이스를 스크래핑하지 않아 법적 분쟁 없이 운영되고 있습니다. 공개적이고 비개인적인 데이터만, 사이트 규정을 지키며 수집하는 것이 안전합니다.

Thunderbit의 역할

Thunderbit의 내장 경고, 속도 제한, 브라우저 기반 방식은 위와 같은 법적 실수를 예방하는 데 큰 도움이 됩니다. 위험 사이트 경고와 예의 바른 스크래핑이 기본값입니다.

비즈니스 실무자를 위한 데이터 스크래핑 준수 셀프 체크리스트

다음 프로젝트에서 아래 항목을 스스로 점검해보세요:

• 데이터가 공개되어 있나요? (로그인 필요 없음)
• 사이트 약관에 스크래핑 금지 조항이 있나요?
• robots.txt를 확인했나요? (대상 영역이 금지되어 있나요?)
• 개인정보를 수집하나요? (수집 시 프라이버시 계획이 있나요?)
• 사이트의 대량 데이터를 수집하나요? (전체 데이터베이스 스크래핑은 피하세요)
• 활용 목적이 무엇인가요? (내부용 = 안전, 외부 재사용 = 위험)
• 스크래핑 속도가 적절한가요? (사람처럼, 기술적 우회 없음)
• 공식 API가 있나요? (있다면 API 우선 활용)
• 중단 요청 시 즉시 멈출 준비가 되어 있나요?
• 데이터 저장·보안 계획이 있나요? (접근 제한, 프라이버시 보호)
• 과정 기록을 남기고 있나요? (준수 증빙용)

위 항목 중 “아니오”가 있거나 확신이 없다면, 진행 전 반드시 추가 확인이 필요합니다 ().

Thunderbit 사용자를 위한 합법적 데이터 스크래핑 워크플로우 예시

Thunderbit로 준수 중심의 스크래핑을 진행하는 전형적인 절차는 다음과 같습니다:

1. 사전 점검: 사이트의 robots.txt와 이용약관을 확인합니다. 스크래핑 금지 조항이 없다면 진행 가능합니다.
2. Thunderbit 실행: 대상 페이지에 접속해 을 실행합니다.
3. AI 필드 추천: Thunderbit의 AI가 관련성 높고 민감하지 않은 필드를 추천합니다. 개인정보가 포함되어 있다면 합법적 근거가 있는지 재확인하세요.
4. 필드 커스터마이즈: 필요한 컬럼과 데이터 유형만 선택해, 꼭 필요한 정보만 수집하세요.
5. 스크래핑: “스크래핑” 버튼을 클릭하면, Thunderbit가 사이트 구조를 존중하며 사람처럼 데이터를 추출합니다.
6. 하위 페이지 스크래핑: 필요하다면 하위 페이지 기능을 활용해, 공개 정보만 추가로 수집하세요.
7. 내보내기: 데이터를 Google Sheets, Excel, Airtable, Notion 등으로 바로 내보내 내부 분석에 활용하세요.
8. 예약(선택): 예약 스크래핑 시에도 적절한 간격을 설정하세요.
9. 기록: 언제, 무엇을, 왜 스크래핑했는지 기록을 남기세요.

Thunderbit는 각 단계마다 준수 관련 안내를 제공해, 실수 없이 진행할 수 있습니다.

결론 & 핵심 실무 팁: 안전하고 합법적으로 데이터 활용하기

웹 스크래핑은 비즈니스 성장에 강력한 도구지만, 무분별하게 접근하면 안 됩니다. 법적 환경은 복잡하지만, 핵심 원칙은 명확합니다:

• 공개적이고 비개인적인 데이터만 내부 용도로 활용하세요.
• 스크래핑 전 사이트 약관, robots.txt, 관련 법률을 반드시 확인하세요.
• 개인정보나 창작물은 합법적 근거와 프라이버시 계획 없이 수집하지 마세요.
• Thunderbit와 같은 준수 친화적 도구를 활용해 리스크를 최소화하세요.
• 과정 기록을 남기고, 중단 요청 시 즉시 멈추세요.

준수를 습관화하면, 법적 리스크 없이 웹 데이터의 가치를 극대화할 수 있습니다. 합법적 스크래핑이 얼마나 쉬운지 직접 경험해보고 싶다면, . 법무팀도, 미래의 나도 만족할 선택입니다.

웹 스크래핑, 준수, 자동화에 대한 더 깊은 인사이트는 에서 확인하세요.

자주 묻는 질문(FAQ)

1. 모든 웹사이트에서 데이터 스크래핑이 합법인가요?
항상 그런 것은 아닙니다. 공개적이고 비개인적인 데이터를 내부 용도로 수집하는 것은 많은 지역에서 허용되지만, 개인정보, 저작권 콘텐츠, 로그인 뒤 데이터는 위험하거나 불법일 수 있습니다. 반드시 사이트 약관과 현지 법률을 확인하세요 ().

2. 스크래핑과 데이터 재사용의 차이는 무엇인가요?
스크래핑은 데이터를 수집하는 행위이고, 재사용은 그 데이터를 공개, 판매, 배포하는 것입니다. 내부 활용은 비교적 안전하지만, 외부 공개나 판매는 저작권, 데이터베이스 권리, 계약 위반 문제가 발생할 수 있습니다 ().

3. Thunderbit는 어떻게 준수를 지원하나요?
Thunderbit는 브라우저에 보이는 정보만 추출하고, 위험 사이트 경고, 민감하지 않은 필드 추천, 서버 과부하 방지 등 다양한 준수 기능을 제공합니다. 데이터는 서버에 저장하지 않으며, 내보내기 옵션도 내부 활용에 최적화되어 있습니다 ().

4. 중단 요청(cease-and-desist letter)을 받으면 어떻게 해야 하나요?
즉시 스크래핑을 중단하고 프로젝트를 재검토하세요. 중단 요청 이후에도 계속 진행하면, 법적 회색지대가 명확한 위반으로 바뀔 수 있습니다 ().

5. 공개된 개인정보도 스크래핑할 수 있나요?
합법적 근거 없이는 불가합니다. GDPR, CCPA 등 프라이버시 법은 공개된 개인정보에도 적용됩니다. 동의나 정당한 이익 등 명확한 근거와 책임 있는 데이터 관리가 필요합니다 ().

이 가이드는 정보 제공용이며, 법적 자문이 아닙니다. 복잡하거나 중요한 프로젝트는 반드시 해당 국가의 데이터·프라이버시 전문 변호사와 상담하세요.

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