GitHub hat in seinem aktualisierten GitHub Innovation Graph für das erste Quartal 2024 neue Daten zu australischen Entwicklertrends veröffentlicht.
In den letzten vier Jahren hat der Innovation Graph wichtige Erkenntnisse geliefert und Forschern geholfen, Trends in der Softwareentwicklungslandschaft zu verfolgen und zu messen. Eine prominente Studie nutzt diese Daten, um hervorzuheben, wie sich die weit verbreitete Einführung von chatgpt auf das Engagement der Entwickler in verschiedenen Programmiersprachen ausgewirkt hat. Sie stellt fest, dass ChatGPT nicht eine beträchtliche Anzahl neuer Entwickler in das Feld einführt, sondern in erster Linie die Effizienz bestehender Entwickler verbessert.
Der Innovation Graph ermöglicht den Datenzugriff nach Metriken oder Volkswirtschaften und visualisiert die wichtigsten Programmiersprachen, die Gesamtzahl der Benutzer nach Land, Wirtschaftspartner und mehr. Die neuesten Daten für Australien zeigen, dass mehr als 1.574.000 australische Entwickler und über 86.000 australische Organisationen aktiv auf GitHub entwickeln. Australische Entwickler haben mehr als 1,6 Millionen Mal Code auf GitHub hochgeladen. Darüber hinaus besitzen australische Entwickler oder Organisationen über 3,4 Millionen Repositories auf GitHub.
Das Tool verfolgt auch die Zusammenarbeit zwischen globalen Volkswirtschaften, indem es die zwischen verschiedenen Volkswirtschaften gesendeten Git-Pushes und geöffneten Pull-Anfragen zählt. Als Australiens Top-Kooperationspartner wurden die USA, das Vereinigte Königreich und Deutschland identifiziert. Gemessen an der Anzahl der einzelnen Entwickler, die Code hochgeladen haben, bleibt JavaScript unter australischen Entwicklern die am höchsten bewertete Programmiersprache, gefolgt von Python und Shell.
Ein Interview mit Alexander Quispe, einem Nachwuchsforscher bei der Weltbank, und Rodrigo Grijalba, einem Datenwissenschaftler, beleuchtet, wie sie die Daten des Innovation Graph in ihrer Arbeit genutzt haben. Über ihre Forschung beim Munich Summer Institute sagte Quispe: „Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) haben verschiedene Bereiche revolutioniert, wobei die Softwareentwicklung einer der am stärksten betroffenen war. Der Aufstieg großer Sprachmodelle (LLMs) und Tools wie ChatGPT von OpenAI und GitHub Copilot hat zu einer deutlichen Veränderung der Herangehensweise von Entwicklern an Codierung, Debugging und Softwarearchitektur geführt.“
Ihre Forschung analysierte die Auswirkungen von ChatGPT auf die Geschwindigkeit der Softwareentwicklung. Quispe stellte fest, dass ChatGPT die Anzahl der Git-Pushes pro 100.000 Einwohner jedes Landes deutlich erhöhte, obwohl die Korrelation mit der Anzahl der Repositories und Entwickler pro 100.000 Einwohner nicht statistisch signifikant war. „Die Auswirkungen von ChatGPT liegen bisher nicht in der Zunahme von Entwicklern oder Projekten, sondern in einer Beschleunigung des bereits etablierten Entwicklungsprozesses“, fügte Quispe hinzu.
Grijalba hob hervor, wie gut sich die Daten des Innovation Graph von GitHub in ihre Methoden integrieren ließen, insbesondere in synthetische Methoden. „Da wir aggregierte Daten auf Länder- und Sprachebene hatten, konnten wir unsere Kontroll- und Behandlungsgruppen definieren und sie aufschlüsseln, um herauszufinden, wie sich die Auswirkungen je nach Sprache unterschieden“, sagte er.
Quispe erläuterte ihre Forschungsmethoden weiter und erklärte, dass sie synthetische Differenz-von-Differenzen (SDID) verwendeten, da die für die traditionelle Differenz-von-Differenzen-Methode (DiD) erforderliche Annahme paralleler Trends für ihre Behandlungs- und Kontrollgruppen nicht zutraf. Sie hatten auch mit der synthetischen Kontrollmethode (SC) aufgrund begrenzter Vorbehandlungsdaten Präzisionsprobleme. SDID bot eine robustere Analyse, indem es eine synthetische Kontrollgruppe erstellte und gleichzeitig die Unterschiede vor der Behandlung berücksichtigte.
Quispe kommentierte die Einschränkungen seiner Studie und räumte Kritik an VPNs ein, die möglicherweise Personen in eingeschränkten Ländern den Zugriff auf ChatGPT ermöglichen. Er verwies jedoch auf Studien, die darauf hinweisen, dass diese Barrieren immer noch erhebliche Hürden darstellen, was seine Annahmen bezüglich der Kontrollgruppe bestätigt.
Quispe äußerte den Wunsch, in Zukunft ähnliche Analysen mit Verwaltungsdaten auf Softwareentwicklerebene durchzuführen. Darüber hinaus wollen sie die Produktivitätssteigerungen zwischen Personen mit und ohne Zugriff auf GitHub Copilot vergleichen und dabei auch Kennzahlen zur Benutzererfahrung berücksichtigen.
In Bezug auf Zukunftsprognosen schlug Quispe vor: „Die Zukunft bringt wahrscheinlich eine verstärkte Integration von KI-Tools wie ChatGPT und GitHub Copilot in Softwareentwicklungsprozesse.“ Er empfahl den politischen Entscheidungsträgern, die Integration von KI-Tools zu unterstützen, um die Produktivität und das Wirtschaftswachstum zu steigern, und riet Entwicklern, solche Tools zu nutzen, um ihre Effizienz zu steigern.
