Lo que GitHub tiene que decirnos sobre los estereotipos del programador

El ser humano tiene una característica, quizás de naturaleza evolutiva, que nos convierte en verdaderas máquinas de clasificación y estandarización. Constantemente sentimos la necesidad de agrupar y etiquetar cualquier cosa que se parezca entre sí, ya sea para emparejarnos o para distinguirnos.

En el mundo de la tecnología, la ciencia y la cultura pop, esto no sería diferente. Ya sea en un nivel más amplio, con frases sin sentido como » las personas amantes de Apple no saben nada sobre computadoras», «los jugadores de rol son vírgenes» o «La ingeniería no es un área para mujeres», como en capas mucho más específicas, por ejemplo. Los estereotipos que dictan que Swift es algo inconformista, C ++ es un lenguaje de programación para los viejos o a nadie le gusta realmente codificar en Java.

Lo que GitHub tiene que decirnos sobre los estereotipos del programador 1

Con esto en mente, un ingeniero informático llamado Jeff Allen de Trestle Tech decidió limpiarlo utilizando herramientas de análisis estadístico y lenguaje R para cruzar información personal de un pequeño número de hombres y mujeres, todos los cuales eran conocidos en sus campos. lenguajes de programación y lo que hay en sus repositorios de GitHub .

Además, utilizó la API Face , del sistema cognitivo de reconocimiento facial de Microsoft , para calificar y calificar sus fotos.

Como aclara R-bloggers , no podemos decir que este es un proceso muy científico. Además, por razones de rendimiento, Jeff restringió su estudio a los siguientes idiomas:

https://e.infogr.am/ddfe36e4-5fa6-4da3-9795-971d2caaf287?src=embed#async_embed» title=»Idiomas vs caras detectadas»>

Y se le ocurrieron algunos resultados bastante curiosos. Por ejemplo, esta es la distribución de lenguajes de programación entre mujeres, con más programadores en JavaScript y R, y mucho menos en C ++, Java y Python:

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Aún así, cuando comparamos el número de hombres que programan, o al menos lo que Face API ha identificado como hombre, esta distribución se vuelve bastante deforme:

https://e.infogr.am/dd16348e-a3b5-4bf4-9b8d-84e48ffd5257?src=embed#async_embed» title=»Masculino vs Femenino»>

Es importante mencionar aquí que el proceso involucra un concepto de género simplificado por limitaciones computacionales, que por el momento solo evalúa las características estéticas y no la identidad. Aquí hay un consejo para la evolución futura de esta API.

Pero volvamos, hablemos de una distribución estadística mediana en relación con su edad y el lenguaje de programación en el que trabajan:

https://e.infogr.am/9dac2160-d087-4d05-9cf1-e52e2288d864?src=embed#async_embed» title=»»>

¿Y cuáles son los lenguajes de programación que hacen más felices a los profesionales? Para saberlo con seguridad, solo con un estudio mucho más completo, pero Jeff decidió analizar de una manera más poética: ¡sonrisas!

https://e.infogr.am/1aa02bce-d73e-49ee-aa52-d8282bd14f67?src=embed#async_embed» title=»»>

Y esto que los hipsters barbudos prefieren programar en Swift, ¿sería cierto? Vea bien…

https://e.infogr.am/60b46a99-b0e1-421f-8bd7-5f12b179a7b7?src=embed#async_embed» title=»Lengua de barba»>

Y una vez que llegamos a este nivel de locura, ¿por qué no cruzar tipos de lenguaje de programación con bigotes y patillas?

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Conclusión

Si te unes a un proyecto de C ++, deja crecer tu bigote. Mentira

De hecho, el chico necesitaría mucha más muestra para que este estudio tenga la menor precisión con respecto a la comunidad de desarrolladores, y la API de Face necesitaría estar mejor ajustada para medir estos matices de género, personalidad e identidad.

Pero fue un enfoque extremadamente interesante desde el punto de vista del análisis de datos. Para aquellos que estén interesados ​​en este tipo de tema y quieran ver en profundidad cómo se realizaron las consultas, Jeff puso el código fuente disponible, por supuesto, en su perfil de GitHub ; tenga en cuenta que necesitará una clave de Azure para la API de Microsoft.

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