Q1 2025 혁신 그래프 업데이트 : 막대 차트 레이스, 부상에 대한 데이터 시각화 및 주요 연구
우리는 Github Innovation Graph를 시작하여 개발자, 연구원 및 정책 입안자에게 오픈 소스 소프트웨어 개발의 글로벌 트렌드를 탐색하고 분석 할 수있는 쉬운 방법을 제공했습니다. 시간이 지남에 따라 지역 전체의 공개 협업 활동을 추적하는 신뢰할 수 있고 투명한 데이터 세트를 제공합니다.
우리의 최신 분기 별 업데이트에는 현재 2025 년 3 월까지의 데이터가 포함되어 있습니다. 이는 혁신 그래프가 글로벌 소프트웨어 경제에 대한 5 년 이상의 통찰력에 걸쳐 있습니다.
데이터 시각화와 AI는 계속해서 추진력을 얻고 있으며, 더 광범위하게 혁신 그래프는 신뢰할 수있는 실제 개발자 데이터에 대한 작업을 시작하려는 모든 사람에게 점점 더 귀중한 리소스가되고 있습니다.
들어 오자.
바트 차트 레이스 비디오는 이제 글로벌 메트릭 페이지에서 사용할 수 있습니다.
Git Pushes, Repositories, Developers 및 Organizations Global Metrics Pages에 막대 차트 레이스 비디오를 추가했습니다.
data-visualization 주제 리더 보드에 들어갑니다
2025 년 1 분기 data-visualization 마침내 고유 한 푸셔 수로 상위 50 개 주제 중 하나로 나타났습니다.
2020 년 1 분기 100 위에서 시작하여 힘든 여행이었습니다.
모든 리포지토리 주제에 ai:
또는 llm:
연구 라운드 업
마지막으로, 우리는 최근 연구 보고서와 논문 중 일부를 강조하고 Github 및 Innovation Graph 데이터를 활용하는 논문을 강조하고 싶습니다.
2025 AI 지수 보고서
Stanford Institute for Human Centered AI (HAI)가 발표 한 AI Index 보고서는 AI 개발 및 확산의 트랙 및 모니터링으로 비즈니스, 정책 입안자, 연구원 및 일반 대중과 관련된 통찰력을 합성합니다. 시간이 지남에 따라 GitHub에 대한 공개 AI 관련 소프트웨어 프로젝트 분석은 보고서의 1.6 절을 확인하여 2024 년의 급격한 증가를 보여줍니다.
- Nestor Maslej, Loredana Fattorini, Raymond Perrault, Yolanda Gil, Vanessa Parli, Njenga Kariuki, Emily Capstick, Anka Reuel, Erik Brynjolfsson, John Etchemendy, Katrina Ligett, Terah Lyons, James Manyika, Juan Carlos Niebles, Yovi Shobi, Tobi Shoal, Rolsell Wools, rolsell Wallos Hamrah, Lapo Santarlasci, Julia Betts Lotufo, Alexandra Rome, Andrew Shi, Sukrut Oak. “AI Index 2025 연례 보고서, AI Index Steering Committee, 2025 년 4 월 캘리포니아 Stanford, Stanford University의 인간 중심 AI 연구소.
기업 가속기 및 글로벌 기업가 성장
연구원들은 기업 가속기 프로그램에 참여하면 신생 기금이 40%이상 증가한 것으로 나타났습니다. 혁신 그래프 데이터는 지역 기술 노동 용량의 척도로 사용되었습니다.
소프트웨어 작업의 빌딩 블록은 코딩 커리어 및 언어 인기를 설명합니다.
연구원들은 STACKOVERFLOW를 분석하여 소프트웨어 개발 작업의 대규모 세밀한 분류법을 개발했습니다. 특히 Python 개발자는 더 높은 임금과 관련된 작업을 추구 할 가능성이 높다는 것을 발견했습니다. 아마도 Python의 다양성으로 인해 이질적이고 익숙하지 않은 분야에서 기술을보다 쉽게 선택할 수 있기 때문일 수 있습니다. 혁신 그래프 데이터는 StackoverFlow 사용자가 사용하는 프로그래밍 언어의 분포의 대표성을 평가하는 방법을 제공했습니다.
- Feng, X., Wachs, J., Daniotti, S. and Neffke, F., 2025. 소프트웨어 작업의 빌딩 블록은 코딩 경력과 언어 인기를 설명합니다. Arxiv preprint arxiv : 2504.03581.
누가 AI를 사용하여 코드를 사용하고 있습니까? 생성 AI의 글로벌 확산 및 영향
연구원들은 AI 생성 된 Python 기능을 감지하기 위해 분류기를 훈련시켜 AI가 미국 개발자가 GitHub에 커밋 한 Python 기능의 30%를 생성했음을 발견했습니다. 이로 인해 총 분기 별 커밋 볼륨이 2.4% 증가하여 매년 약 9.6-144 억 달러가 증가했습니다.
- Daniotti, Simone, Johannes Wachs, Xiangnan Feng 및 Frank Neffke. “누가 AI를 코드로 사용하고 있습니까? 글로벌 확산 및 생성 AI의 영향.” Arxiv preprint arxiv : 2506.08945 (2025).
사회적 역량 평가 프레임 워크 : 취약성, 탄력성 및 변화에 대한 고급 AI 시사점 측정
연구원들은 3 차원에 걸쳐 고급 AI에 대한 사회적 탄력성을 평가하기위한 지표 기반 접근법을 개발했다. AI 위험을 방지, 흡수 및 복구 할 수있는 능력 ( “탄력성”); AI 시스템을 활용하여 AI 위험을 완화하고 사회를 체계적인 안전 (“변환”)으로 재구성 할 수있는 능력. 혁신 그래프는 프로토 타입 프레임 워크에서 사이버 보안 영역에서 사회의 인적 자본을 측정하기위한 대리자로 사용하는 데이터 소스로 인용되었습니다.
- Milan M. Gandhi, Peter Cihon, Owen C. Larter 및 Rebecca Anselmetti. 2025. 사회적 역량 평가 프레임 워크 : 취약성, 탄력성 및 변형에 대한 고급 AI 시사점 측정. 기술 AI 거버넌스 (TAIG)에 관한 ICML 워크숍에서. 검색
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