您的就业状况如何？
不论职位级别，以下哪一项能够最贴切地描述您的工作角色？
投票的人中，每14个人就有1个人担任高级领导，似乎不少。他们几乎都领导着一家小型企业。
以下哪一项能够最贴切地描述您当前的职位级别？
贵公司/组织有多少人？
贵公司从事何种开发？
正如预期的那样，IT 公司的人员主要开发软件产品（产品开发），而为非 IT 公司工作的人员通常涉及内部开发。
您项目团队的规模有多大？
您在团队中使用什么敏捷软件开发框架？
2/3 的开发者采用结对编程。
您的团队分布情况如何？
您在 IT 行业工作多长时间了？
经验更丰富的人每周花在学习新工具/技术/编程语言上的时间少一点。
能否告诉我们您的年龄段？
调查方法
这是一份公开报告。 只要注明数据来源即可使用其内容。
我们使用 Twitter Ads、Facebook Ads、Google Adwords 和 JetBrains 自己的沟通渠道邀请潜在的调查受访者参与。在我们的广告活动中，按目标主要分为两波。第一波的目标是特定国家。第二波的目标是很少几种编程语言，以减少相应编程语言部分的差异。我们的目标是：Ruby、Scala、Rust、Swift、Objective-C。我们还要求受访者与同行分享调查结果。为尽量减少偏见，报告仅包含来自 Twitter Ads、Facebook Ads、Google Adwords 的回复和受访者的推荐。我们分别考虑所有受访者来源，以便使用加权生成结果。
为了减少调查长度并减少回答负担，因此向受访者随机显示某些部分。有七个随机部分，每个受访者都能看到其中三个。随机部分包括：
- DevOps
- 公司通讯工具
- 教育
- 跨平台开发工具
- 会议、聚会、社交网络
- 杂项问题（静态分析、编程时间、与开源的关系）。
- 集成和问题跟踪工具
我们从阿根廷、巴西、加拿大、中国、法国、德国、印度、日本、墨西哥、波兰、俄罗斯、韩国、西班牙、土耳其、乌克兰、英国和美国收集了足够大的样本，将我们的样本视为当前开发者生态系统的代表。全球约 70% 的开发者都在这些国家/地区。
为了尽可能减少对非英语受访者的潜在偏差，调查还以其他 8 种语言提供：中文、法语、德语、日语、韩语、葡萄牙语、西班牙语和土耳其语。
我们采取了三次加权算法，以减少对全球开发者的偏见。第一次加权，我们使用了收集的关于国家的回复，以及估计的每个国家/地区的专业开发者数量。我们将学生和失业受访者的比例强行限制为17％，以确保与前一年的方法保持一致，因为这是我们可用的唯一估计人数。第二次加权，我们添加了根据编程语言收集的回复。我们使用国家/地区、经常使用的编程语言和就业信息作为辅助变量，以第一次加权后收集的数据为基础，对新数据集再次加权。第三次加权，我们添加了来自受访者推荐的数据，并使用了与第二次加权相同的辅助变量。
尽管采取了这些措施，但也许仍存在一些偏见，因为平均而言，JetBrains 用户可能更愿意完成调查。