인스타그램 댓글을 스프레드시트에 수동으로 복사하는 데 지쳐서, 저는 이걸 사용하게 됐어요.

창업자들은 기술적 난제를 해결할 때 '더 똑똑한 봇'을 만드는 대신 '가장 인간다운 방식'을 선택하는 역발상이 필요함을 이 글은 보여줍니다. 인스타그램의 보안 강화는 크롤링 기술의 진입 장벽을 높이지만, 브라우저 확장 프로그램과 같은 클라이언트 사이드 접근법은 별도의 복잡한 인프라 없이도 강력한 데이터 마이닝을 가능하게 합니다.

특히 주목할 점은 '적응형 지수 백오프(Adaptive Exponential Backoff)'와 같은 알고리즘의 적용입니다. 이는 단순히 차단을 피하는 것을 넘어, 불확실한 API 환경에서 시스템의 안정성을 유지하는 핵심 로직입니다. 데이터 기반 서비스를 준비하는 팀이라면, 대규모 플랫폼의 규제와 기술적 제약을 우회하기 위한 아키텍처 설계 단계부터 이러한 '인간 행동 모사' 전략을 고려해야 합니다.