実施方法

このレポートは一般に公開されており、その内容は情報源が適切に記載されている限りご利用いただけます。

回答者数

2023 年の開発者エコシステムアンケートには 35,000 人以上にご回答いただきました。できる限り最も代表的なサンプルを使用するため、以下に示す処理を通じてデータのクリーニングを行いました。レポートは結果的に 196 の国と地域の 26,348 人の開発者からの回答を基に作成されています（南極から報告された 1 つの回答も含む）。このデータは、このセクションの最後で説明している複数の基準に従って重み付けされています。

データのクリーニング処理

未完了の回答については、少なくともプログラミング言語の使用に関する質問に回答がある場合にのみ使用しました。また、疑わしい回答を特定して除外するために以下を含む一連の基準を使用しました。

短時間で回答されているアンケート。
同じ IP アドレスから送信されており、回答が非常に似通っているアンケート。同じ IP アドレスから送信された 2 つのアンケートの回答が 75% 以上同じだった場合は、完了度が高い方を残しました。
「18～20 歳」と「16 年以上の業務経験」を同時に回答しているなど、回答が矛盾しているアンケート。
ほぼすべての多肢選択式の質問に対して選択肢が 1 つしか選ばれていないアンケート。
同じメールアドレスから複数のアンケートが送信されている場合は、完了度が高い方を残しました。

回答負担の軽減

今年のアンケートは 554 問の質問で構成されています。

多様な調査分野を網羅することで、回答者の前の質問に応じて他の人には表示されない特定のセクションが表示されるようにすることを目標としました。たとえば、Go に関する質問は Go を使用するプログラマーにのみ表示されました。また、質問とセクションをランダムに表示することで各回答者の負荷を軽減しました。

参加者はアンケートを平均 30 分で完了していました。アンケートプロセスの合理化に努めましたが、来年はさらに効率的に取り組めるように目指します。

オーディエンスのターゲティング

回答候補者を招待するため、Twitter 広告、Facebook 広告、Instagram、Quora、および JetBrains 独自のコミュニケーションチャンネルを使用しました。また、ユーザーグループとテック系コミュニティチャンネルにもリンクを掲載し、回答者にはアンケートのリンクを他のユーザーに共有するように依頼しました。

国と地域

アルゼンチン、ブラジル、カナダ、中国、フランス、ドイツ、インド、日本、メキシコ、韓国、スペイン、トルコ、ロシア、ウクライナ、英国、および米国の 16 か国から十分に大量のサンプルを収集しました。

それ以外の国は以下の 6 つの地域に割り振られました。

中東、アフリカ、中央アジア
東ヨーロッパ、バルカン半島、コーカサス地方
ベネルクスおよび北欧
その他のヨーロッパ（キプロスとイスラエルを含む）
その他の東南アジア、オセアニア（オーストラリアとニュージーランドを含む）
中南米（アルゼンチン、ブラジル、およびメキシコを除く）

それぞれの地域について、広告や回答者の紹介などの外部ソースから少なくとも 300 件の回答を収集しました。

ローカライゼーション

アンケートの対象を最大化して多様な参加者に対応するため、アンケートは英語、中国語、フランス語、ドイツ語、日本語、韓国語、ブラジルポルトガル語、ロシア語、スペイン語、およびトルコ語の 10 言語で提供されました。

標本抽出バイアスの緩和

データは回答の送信元に基づいて重み付けされています。JetBrains ユーザーに対する偏りが少ない Twitter、Facebook、Instagram、Quora の有料広告、および回答者の紹介といった外部ソースから収集した回答を基準とし、重み付け手順に基づいて結果を生成するために各回答者のソースを個別に考慮しました。

3 段階の重み付けを実施し、世界中の開発者人口に関するバイアスの少ない全体像を得ています。

第 1 段階：各地域でのプロ開発者の人口に対する調整

第 1 段階では、各国をターゲットにしながら収集された回答をまとめ、そのデータに各国のプロ開発者の推定人口を適用しました。

まず、22 の地域でさまざまなソーシャルネットワークに掲載された広告から得たプロ開発者と勤労学生のアンケートデータと、さまざまな同業者の紹介により得たデータを合わせて集計しました。ウクライナとロシアではアンケートの広告活動を行いませんでしたが、これらの 2 か国は 2021 年のデータから得た近似値を使用して適宜に重み付けしてレポートに含められました。次に、当社が推測した 22 の地域のプロ開発者の人口に基づき回答に加重しました。この加重により、各国のプロ開発者の人口に対応した回答の分布を実現しています。

第 2 段階：在職中の開発者と無職の開発者の比率

第 2 段階では、各国の学生と無職の回答者数の比率を 17% とすることに注力しました。これは当社が唯一利用できる推定人口であったため、前年の実施方法との整合性を維持するためにこの作業を行いました。

この時点で、地域と雇用形態の両方で重み付けされた外部ソースに由来する回答の分布が得られました。

第 3 段階：雇用形態、プログラミング言語、JetBrains 製品の使用状況

第 3 段階はかなり高度で、連立方程式を解いて得た計算が含まれます。ここでは重み付けされた回答を使用しました。また、各地域の開発者については雇用形態のほか、30 以上のプログラミング言語の各シェアだけでなく「現在、JetBrains 製品を使用している」と「JetBrains またはその製品を聞いたことがない」と回答した人のシェアを計算しました。これらのシェアは方程式の定数に使用されました。

次のステップでは他の情報源からの回答グループとして、JetBrains のソーシャルメディアアカウントや調査パネルといった JetBrains 社内の連絡経路と、特定のプログラミング言語ユーザーをターゲットとしたソーシャルネットワーク広告キャンペーンの 2 つを追加しました。