Complements and Competitors: The Co-functionality and Co-diffusion of Languages on a Collaborative Coding Platform
Notice bibliographique
Résumé
The vast majority of research on the diffusion of innovations focuses on how one particular idea or technology spreads across a network of connected individuals, or a population more generally. Diffusive processes are typically considered either in isolation. We consider innovations themselves as nodes in a larger network, and look at how individual innovations can spread with or against one another in a larger community of potential adopters. Using a large publicly-available data set, custom-designed measurements, and network analysis methods, we present a temporal analysis of a set of technological innovations. Specifically, we examine how coding languages spread across users on GitHub, an online platform for collaborative coding. By looking at which languages co-appear in individual projects, we develop network based measurements of how frequently languages appear together in the same coding projects (functional cohesion), and how similar two languages are in terms of how often they co-appear with other languages in coding projects (functional equivalence). We also assess two types of diffusion, one form where users of one language become users of an additional language (complementary or 'piggybacking' diffusion), and another where users of one language abandon one language for another (competitive or 'cannibalistic' diffusion). Using MR-QAP Regression Techniques, we find strong evidence that functional cohesion positively predicts complementary diffusion. We also find some evidence that functional equivalence predicts competitive diffusion. More broadly, we find support for the idea that the networks of functional relationships between innovations is important for understanding diffusive processes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».