С каждым годом растет потребность в данных для создания различных предсказательных и поведенческих моделей, включая агентно-ориентированное моделирование (АОМ). Для построения когнетивных и сложных моделей, связанных с поведением агентов, необходимо применять как можно более точную базу знаний об этих агентах, зачастую среднестатистические данные из официальных источников остаются недостаточными при построении поведения агентов и их тонкой настройкой. Примером здесь может служить такое поведение, когда заданный агент уже обладает разумом и может строить оптимизационные задачи, руководствуясь не только экономической выгодой, но и чувствами. Именно такие данные можно получить благодаря инструменту- скрапингу. Однако, пока не существует законодательной базы, по которой можно разрешить или запретить использовать эти данные в науке. Помимо этого, большие корпорации, такие как Apple, Google, Яндекс используют пользовательские данные внутри корпораций, юридически это закреплено пользовательским соглашением. Одновременно усложняется законодательное регулирование и техническая реализация одного из наиболее распространенных методов сбора открытых данных — веб-скрапинга (далее-скрапинга). В данной работе рассматриваются критерии применимости 1 2 метода скрапинга для сбора данных, необходимых для построения АОМ, а также приводятся примеры источников данных и способов их сбора.