# TrawlingWeb

> Análisis de datos e Inteligencia Artificial para comprensión de sectores y mercados. Analizamos el universo público de Internet en 45 idiomas y transformamos las menciones, señales y tendencias en la comprensión que las empresas y las instituciones necesitan sobre su sector, su mercado, su marca y su entorno. Cobertura global.

TrawlingWeb es una empresa de tecnología con producto propio, investigación continua y servicios de desarrollo a medida. Operamos al amparo de la excepción de **Text and Data Mining (TDM)** establecida en el **Artículo 4 de la Directiva (UE) 2019/790** y el Art. 67 bis LPI: procesamos información de fuentes públicas de Internet y proporcionamos a nuestros clientes datos derivados y análisis, no una reproducción o redistribución del contenido editorial original.

## Qué hacemos

Tres líneas de actividad:

1. **Desarrollamos productos propios** — tres productos en producción como parte de un ecosistema: FeedScale (APIs de datos estructurados sobre el universo público de Internet), DashAI (medición de marcas), Voxscope (medición de influenciadores).
2. **Investigamos** — nuevas formas de transformar datos públicos en producto: técnicas de IA, modelos propietarios, agentes autónomos y nuevas categorías de análisis.
3. **Ofrecemos servicios de desarrollo a medida** — soluciones basadas en datos e IA para clientes que necesitan algo fuera del producto estándar: data lakes propios, integraciones, modelos específicos.

No somos consultora ni agencia. Somos una empresa de tecnología.

## Especialización técnica

Disciplinas en las que trabajamos:

- Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
- Modelos de lenguaje (LLMs) y embeddings
- Agentes autónomos
- Modelos predictivos
- Pipelines Big Data
- Análisis a escala industrial del universo público de Internet

Cobertura: +45 idiomas, +18M fuentes públicas.

## Ecosistema de productos

- **FeedScale** — APIs de datos estructurados de fuentes públicas. Alimenta análisis a escala industrial.
- **DashAI** — plataforma de medición de marcas con IA. Menciones, sentimiento, tendencias y recomendaciones accionables. Dirigida a agencias de comunicación, PR y equipos de marketing. https://dashai.prioritygate.com
- **Voxscope** — medición de influenciadores y voces relevantes.

Los tres productos comparten infraestructura y se alimentan entre sí. Un ecosistema, tres productos con proposición de valor propia.

## Posición legal (TDM)

Toda la actividad de TrawlingWeb se enmarca en el ejercicio legítimo de la excepción TDM del Artículo 4 de la Directiva (UE) 2019/790, transpuesto al ordenamiento español en el Art. 67 bis LPI. Procesamos datos, no redistribuimos contenido editorial. Detalle en https://trawlingweb.com/posicion-legal.

## Target

Empresas e instituciones que necesitan comprensión analítica de su sector, mercado, marca o entorno a partir de datos públicos:

- Agencias de comunicación y PR
- Departamentos de inteligencia competitiva y marketing corporativo
- Instituciones y organismos públicos
- Consultoras y despachos de análisis estratégico
- Medios de comunicación (como consumidores de datos B2B)

## Identidad

- **Razón social**: TrawlingWeb S.L.
- **VAT ID**: B42714972
- **Sede**: España (marco legal Directiva UE 2019/790 y Art. 67 bis LPI; mercado global).
- **Fundación**: 2017.

## Enlaces principales

- [Home](https://trawlingweb.com/): visión y H1 canónico.
- [Quiénes somos](https://trawlingweb.com/quienes-somos): identidad, equipo, propósito.
- [Qué hacemos](https://trawlingweb.com/que-hacemos): TDM e IA aplicados a fuentes públicas.
- [Productos](https://trawlingweb.com/productos): FeedScale, DashAI, Voxscope.
- [Especialización técnica](https://trawlingweb.com/tecnologia): disciplinas y stack.
- [Posición legal (TDM)](https://trawlingweb.com/posicion-legal): cobertura Art. 4 Directiva 2019/790.
- [Blog](https://trawlingweb.com/blog): pensamiento y posicionamiento institucional.
- [Contacto](https://trawlingweb.com/contacto).

## Blog — artículos publicados

- [TDM: Por qué la relevancia supera al volumen en el análisis de datos](https://trawlingweb.com/blog/tdm-mas-alla-del-volumen-datos-relevantes): El Text and Data Mining eficiente no depende de la cantidad de datos, sino de la capacidad de extraer señales relevantes del universo público.
- [TDM Infrastructure: Balancing Latency and Data Integrity at Scale](https://trawlingweb.com/blog/tdm-infrastructure-latency-vs-data-integrity): Learn why raw speed in TDM infrastructure often compromises data integrity and how to build resilient systems for public data analysis.
- [Beyond Mention Monitoring: Filtering Signal from Public Data Noise](https://trawlingweb.com/blog/mention-monitoring-signal-noise-ratio-management): Learn how to move beyond simple mention monitoring and extract actionable signals from the global public internet using TDM methodologies.
- [Monitorización de menciones: del ruido inútil a la señal de valor estratégico](https://trawlingweb.com/blog/estrategia-monitorizacion-menciones-ruido-senales-relevantes): Cómo filtrar el ruido informativo en el universo público de Internet para extraer señales de valor real mediante TDM y análisis avanzado.
- [Data Infrastructure: The Hidden Costs That Surface Only at Scale](https://trawlingweb.com/blog/data-infrastructure-hidden-costs-of-scale): When data infrastructure scales, hidden costs emerge before results do. Learn what breaks first and how to design for resilience from the start.
- [Infraestructura de datos: cuánto cuesta operar sobre fuentes públicas a escala](https://trawlingweb.com/blog/infraestructura-datos-latencia-coste-real): Operar sobre fuentes públicas a escala tiene un coste de infraestructura que rara vez se calcula bien. Qué elementos lo determinan y cómo controlarlo.
- [Art. 4 Directive 2019/790: How TDM Rights Shape Operational Data Decisions](https://trawlingweb.com/blog/art-4-directive-2019-790-tdm-operational-decisions): Art. 4 of Directive 2019/790 enables TDM at scale — but only if your pipeline is built to meet its conditions. Here's what that means operationally.
- [Art. 4 Directiva 2019/790: qué pasa cuando el TDM alimenta modelos de IA](https://trawlingweb.com/blog/art-4-directiva-2019-790-tdm-datos-entrenamiento-ia): El Art. 4 de la Directiva 2019/790 ampara el TDM, pero ¿también cubre el entrenamiento de modelos de IA con datos públicos? Claves reales para equipos técnicos y legales.
- [Art. 4 Directive 2019/790: What a TDM Audit Actually Looks Like in Practice](https://trawlingweb.com/blog/art-4-directive-2019-790-tdm-audit-data-pipeline): Art. 4 Directive 2019/790 grants TDM rights — but only if your data pipeline can prove it. Here's what a real TDM audit looks like and where most teams fail.
- [Art. 4 Directiva 2019/790: lo que nadie te dice sobre sus límites internos](https://trawlingweb.com/blog/art-4-directiva-2019-790-tdm-fronteras-organizacion): El Art. 4 de la Directiva 2019/790 permite el TDM, pero impone condiciones que pocas organizaciones gestionan bien. Descubre los límites que sí importan.
- [Análisis del universo público: las fuentes que no aparecen también cuentan](https://trawlingweb.com/blog/analisis-universo-publico-fuentes-que-no-aparecen): Las fuentes ausentes de tu análisis distorsionan el resultado tanto como las presentes. Cómo identificar y corregir los puntos ciegos del universo público.
- [Analysing the Public Universe: Why Source Selection Is a Strategic Decision, Not a Setup Task](https://trawlingweb.com/blog/public-universe-analysis-source-selection-strategy): Choosing which public sources to monitor isn't a one-time setup. It's an ongoing strategic decision that defines what your analysis can and cannot see.
- [Text and Data Mining: cuándo la frecuencia de actualización rompe el análisis](https://trawlingweb.com/blog/text-data-mining-frecuencia-actualizacion-fuentes): La frecuencia con que se actualizan las fuentes en TDM no es un detalle técnico: define si el análisis refleja la realidad o una fotografía ya obsoleta.
- [Text and Data Mining: When the Source Defines the Boundary of What You Can Know](https://trawlingweb.com/blog/text-data-mining-when-the-source-defines-the-boundary): TDM doesn't fail at the model level. It fails at the source boundary. Learn why source architecture determines what your analysis can actually reach.
- [LLMs and Public Data: Why the Model Is Only as Good as Its Input Pipeline](https://trawlingweb.com/blog/llm-data-quality-public-sources-tdm): LLMs depend on structured, timely public data to deliver reliable outputs. Here's what breaks when the data pipeline doesn't match the model's requirements.
- [Datos para LLMs: por qué el modelo aprende lo que le das, no lo que imaginas](https://trawlingweb.com/blog/datos-llm-calidad-entrada-modelos-ia): Alimentar un LLM con datos públicos exige más que volumen. Descubre qué determina la calidad real de los datos que entran en tus modelos de IA.
- [Text and Data Mining: Why Structure Matters More Than Coverage](https://trawlingweb.com/blog/text-data-mining-when-structure-beats-volume): Volume of sources doesn't guarantee useful TDM output. Learn why data structure, consistency and format discipline define what you can actually extract from public sources.
- [Text and Data Mining: cómo evitar que el análisis empiece donde debería terminar](https://trawlingweb.com/blog/text-data-mining-decisiones-sin-datos-suficientes): El TDM no falla en el modelo, falla antes: en la cobertura, la estructura y el momento en que llegan los datos. Descubre dónde romper ese ciclo.
- [TrawlingWeb Ecosystem: When Data Freshness and Depth Pull in Opposite Directions](https://trawlingweb.com/blog/trawlingweb-ecosystem-data-freshness-vs-depth): Freshness and depth rarely coexist without trade-offs. Learn how the TrawlingWeb ecosystem is structured to manage both without sacrificing analytical value.
- [Ecosistema TrawlingWeb: cuando el dato caduca antes de que llegues a usarlo](https://trawlingweb.com/blog/ecosistema-trawlingweb-cuando-el-dato-caduca-antes-de-usarse): El dato público tiene fecha de vencimiento. Entender cómo se gestiona ese ciclo dentro del ecosistema TrawlingWeb define si tu análisis llega a tiempo o llega tarde.
- [Art. 4 Directiva 2019/790: dónde termina el TDM y empieza el riesgo legal](https://trawlingweb.com/blog/art-4-directiva-2019-790-tdm-limites-practicos): El Art. 4 de la Directiva UE 2019/790 abre el TDM, pero tiene bordes. Qué cubre realmente, qué queda fuera y cómo opera en la práctica.
- [Art. 4 Directive 2019/790: What TDM Compliance Actually Looks Like in Operations](https://trawlingweb.com/blog/art-4-directive-2019-790-tdm-compliance-operations): Art. 4 of Directive 2019/790 grants TDM rights — but compliance is more than a legal checkbox. Here's what it means in operational terms.
- [AI Applied to Public Data: Why Structural Gaps Kill Models Before They Learn](https://trawlingweb.com/blog/ai-models-public-data-structural-gaps): AI models trained on public data fail for structural reasons, not algorithmic ones. Learn what gaps in data infrastructure actually break your model before it learns.
- [IA aplicada a datos públicos: por qué decidir sin contexto temporal es el error más caro](https://trawlingweb.com/blog/ia-datos-publicos-decision-sin-contexto-temporal): Aplicar IA sobre datos públicos sin considerar cuándo ocurrió cada señal produce análisis distorsionados. Descubre por qué el tiempo es la variable más ignorada.
- [Text and Data Mining: What Breaks Before the Analysis Even Starts](https://trawlingweb.com/blog/text-data-mining-what-breaks-before-the-analysis): Most TDM failures happen before any analysis runs. Learn where the real friction points are — and what infrastructure decisions determine whether your pipeline holds.
- [Text and Data Mining: el problema no es leer muchas fuentes, es hacerlas hablar igual](https://trawlingweb.com/blog/text-data-mining-fuentes-heterogeneas-coherencia-analisis): Cuando el TDM procesa fuentes heterogéneas, la mayor amenaza no es el volumen sino la inconsistencia estructural. Cómo resolverla antes del análisis.
- [TrawlingWeb Ecosystem: What Breaks When Your Data Layers Stop Talking to Each Other](https://trawlingweb.com/blog/trawlingweb-ecosystem-when-data-layers-dont-talk): Discover what really fails when the layers of a data ecosystem stop communicating — and how to diagnose integration gaps before they distort your analysis.
- [Ecosistema TrawlingWeb: cómo se comporta el dato cuando las fuentes cambian sin avisar](https://trawlingweb.com/blog/ecosistema-trawlingweb-cuando-el-dato-llega-tarde): Las fuentes públicas cambian estructura, ritmo y disponibilidad sin previo aviso. Así gestiona el ecosistema TrawlingWeb la continuidad del dato ante esa variabilidad.
- [TrawlingWeb Ecosystem: How the API Layers Determine What You Can Actually Decide](https://trawlingweb.com/blog/trawlingweb-ecosystem-api-layers-data-decisions): Understanding how TrawlingWeb's API layers shape what analysts and data teams can actually do with public internet signals — and where most integrations break down.
- [Ecosistema TrawlingWeb: por qué un solo punto de acceso al dato rara vez es suficiente](https://trawlingweb.com/blog/ecosistema-trawlingweb-cuando-el-dato-no-llega-solo): Tener acceso a datos públicos no garantiza el resultado. El ecosistema TrawlingWeb articula procesamiento, cobertura y entrega para que el dato llegue listo para usarse.