GitHub揭3大開源趨勢:Python首度超越Java躍升社群第二大程式語言
GitHub揭3大開源趨勢:Python首度超越Java躍升社群第二大程式語言

先是微軟砸75億美元收購GitHub,其後IBM也以340億美元買下紅帽,科技巨頭頻頻的大動作,都集中在一個關鍵詞上:開源。

身為原始碼託管平台的GitHub,目前是全球最大的開源專案平台。GitHub每年都會發布Octoverse報告,向外界揭露過去一年開源社群的面面向向,而2019年度報告也在上週正式公開。

GitHub Octoverse
GitHub每年10月、11月便會公佈年度報告,揭露旗下用戶趨勢。
圖/ GitHub

南極洲也有開發者,開源熱蔓延全球

GitHub表示,開發人員數在今年夏季突破4,000萬人大關,光是過去一年間,就有超過1,000萬名開發者加入這個大家族,且首次建立儲存庫的用戶也比去年增加44%,顯示出「開源」越來越熱的趨勢。

目前逾4,000萬的用戶中,超過8成來自美國海外,貢獻者的分佈也變得更為多元,GitHub提到,就連南極洲都有開發人員。

GitHub Octoverse contributors come from
GitHub貢獻者地區統計。
圖/ GitHub

以洲進行分類的話,亞洲是今年最大的貢獻社群,貢獻人數近400萬,而成長最快的地區,則是香港(175%)、新加坡(111%)與印尼(90%)。在GitHub 2019年推出的免費私人儲存庫上,亞洲占比也達36%。

非洲與西亞則是開源專案成長最快的兩個地區,其中奈及利亞(59%)、伊朗(44%)、肯亞(44%)為前3名。

Python超車Java,首次成GitHub第2大程式語言

在開源社群裡,什麼程式語言最受歡迎?即使對開源軟體毫無興趣的人,也可能對這項趨勢感到好奇。過去一年開發者們使用了超過370種程式語言,GitHub從中列出近5年內前10大程式語言的排行變化。

GitHub Octoverse Top Languages
Python首度超越Java,成為GitHub第2多人使用的程式語言。
圖/ GitHub

在今年度的榜單中,雖然JavaScript依舊穩如泰山,坐擁第一名寶座,廣受各方工程師喜愛的Python首次超越Java,成為開發社群第2大程式語言。且C#與Shell的排名皆有所上升,

另外,GitHub指出,由於Google開源行動App開發套件Flutter的加入,身為其開發語言的Dart以532%成長遠遠拋開第2名,躍居今年竄升最快的程式語言。

而靜態語言在型別安全(type safety)與互操作性上的優勢,讓這類程式語言快速成長,榜上有名的Rust、Kotlin及TypeScript都屬於靜態語言。

GitHub Octoverse Fastest growing languages
由於Google開源行動App開發套件Flutter的加入,Dart一舉成為成長最快的程式語言。
圖/ GitHub

企業、學校皆仰賴GitHub

目前有來自70個國家地區,約300萬的企業帳戶在GitHub上活躍,他們可能是企業、非營利組織、一個開源專案等等。企業行號們不僅利用平台上的資源,也開始參與這個社群、貢獻一份心力。

GitHub提到,《財富》世界50大企業中,有35間為開源社群做出貢獻,還有29間透過企業帳戶建立軟體及App。值得一提的是,支付平台Stripe、串流音樂平台Spotify都是GitHub的愛用者。

Spotify
全球最大串流音樂平台Spotify也是GitHub的愛用者。
圖/ shutterstock

學校方面,目前有170萬人利用GitHub學習寫程式,較去年成長55%,以及76.1萬人利用了GitHub的學生開發者包,並有3.1萬名教師藉由GitHub教授開發者工作流程。

資料科學正夯,機器學習、深度學習也漸受矚目

從醫療領域拯救人命的機器學習技術,到製作稀奇古怪的機器人,過去12個月內,各式各樣的開源專案在平台上萌芽。GitHub指出,推動Python發展的「資料科學」便是一項值得點出的趨勢。

許多資料科學相關的框架與工具皆是用Python寫成,在這項主題下最受矚目的儲存庫中,約半數是利用numpy建立,這就是一個根基於Python的擴展模組。

在資料科學之外,機器學習、自然語言處理、深度學習等項目也越來越受到關注,近年來擁有非常顯著的成長。

GitHub Octoverse natural language processing repos
自然語言處理相關儲存庫近年來的數量變化。
圖/ GitHub

完整報告請見:GitHub Octoverse 2019

責任編輯:蕭閔云

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AI 快速生成內容的時代下,品牌如何被記住?TVBS 用「體驗×數據」重寫行銷邏輯
AI 快速生成內容的時代下,品牌如何被記住?TVBS 用「體驗×數據」重寫行銷邏輯

生成式 AI 正在重塑品牌行銷的遊戲規則。當影像、文字甚至情感語氣都能被快速生成,大量風格相似的內容充斥市場時,真實體驗與感受,才是讓品牌被理解、被記住的關鍵。

TVBS 以台灣科技媒體領導品牌的身份,於2026 品牌發表會上,以「What is Real?」為主題,正式發表全新品牌「TVBS Activation(聯力啟動)」,藉此回應這場從「內容競爭」走向「體驗競爭」的技術變革。以頂級 Live Event(實體活動)為起點,整合內容製作與國際行銷等十大服務,協助企業打造可被感受、可被記憶的品牌體驗。

TVBS 總經理劉文硯認為,AI 可以生成完美的產品介紹與行銷文案,卻無法複製人的真實感受與體驗,而這正是讓消費者感同身受、在腦海中留下深刻印象的關鍵。因此,TVBS將無法被生成的價值轉化為品牌競爭力,讓品牌價值不只被看見,更能被實際感受,並進一步轉化為消費者的認同與選擇。

TVBS 數位事業部總監郭瀧億進一步說明:「TVBS 之所以能將品牌體驗轉化為實際行銷成果,關鍵在於《TVBS 新聞》、《食尚玩家》、《健康 2.0》、《女人我最大》、《地球黃金線》五大 IP 所累積的數據資產,結合 CMoney 發票數據,所形塑出的三大優勢。」並善用這三大優勢:粉絲行動力、消費洞察力與跨產業數據力,將品牌體驗從「被感受」推進至「可轉換」。

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2026 TVBS 品牌發表會以四個維度不同的「真」串聯 TVBS 旗下各品牌溝通訴求
圖/ TVBS

優勢1:粉絲行動力,讓流量成為可被驅動的力量

首先以粉絲行動力來看,TVBS 五大 IP 所累積的不只是龐大流量,更是一群具高度參與意願與實際行動力的受眾。

舉例來說,《TVBS 新聞網》透過民調機制,讓 600 萬粉絲在接收資訊的同時,也能即時表達觀點,持續強化互動率。《健康 2.0》則是憑藉上千位醫師與專家背書,建立品牌信任度,使內容不僅被閱讀,更進一步被民眾採納與依循。《食尚玩家》透過手機 App 提供優惠券,串起從內容瀏覽到實際消費的完整路徑,不但在短時間內領取一空,更造就極高的優惠券兌換率。而《女人我最大》粉絲則展現強大購買力,例如2025年「頂級之夜」活動,於一週內成功完售合作品牌的商品。

「這些深耕不同垂直領域的 IP,所累積的正是品牌主最核心的目標受眾,也是品牌體驗能真正落地與轉換的關鍵基礎,」郭瀧億說。

優勢2:跨產業數據力,多維度描繪受眾樣貌

接著以跨產業數據力而言,TVBS 整合五大 IP 所打造的垂直數據聯網,不僅能完整描繪消費者樣貌,更能精準預見受眾在不同領域中的真實需求。

相較於一般數據公司多從單一媒體流量切入,所掌握的數據多停留在興趣層面,TVBS的垂直產業數據聯網涵蓋多元面向,從《女人我最大》的女性消費、《健康 2.0》的醫療保健、《食尚玩家》的休閒旅遊,到《地球黃金線》的交通工具,在每一個垂直領域中,持續累積消費者由「初步接觸、產生興趣到實際行為」的轉化歷程,建構出具備產業厚度的數據基礎。郭瀧億進一步說明,這些數據已整合在單一平台,不僅能掌握用戶在不同情境中下的真實行為樣貌,也能清楚勾勒出受眾輪廓,而非只是零散的興趣標籤。例如一位在《地球黃金線》關注休旅車的用戶,可能同時在《食尚玩家》搜尋露營場、在《健康 2.0》查詢戶外防蚊資訊,這些跨場景的行為,正是品牌理解顧客需求的重要線索。

郭瀧億認為,這樣的數據能力可為品牌帶來兩大效益:一是達成數據行銷破圈,擴大目標受眾來源,不再侷限於單一產業族群;二是可依據行銷目標,精準對應行銷漏斗中的不同階段,選擇最適切的溝通對象。進一步而言,這些數據亦可在多次行銷活動中持續累積與回饋,協助品牌鎖定高潛力族群,成為下一波溝通與轉換的依據,讓行銷從單次觸及,升級為可持續優化的經營機制。

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TVBS 數位事業部總監郭瀧億認為,TVBS 垂直數據聯網可為品牌帶來兩大效益:一是擴大目標受眾來源;二是可依據行銷目標,選擇最適切的溝通對象。
圖/ 數位時代

優勢3、消費洞察力,提高行銷決策精準度

再者是消費洞察力,TVBS在既有垂直數據基礎上,進一步與 CMoney 發票數據合作,將內容瀏覽、廣告互動與實際消費紀錄等數據整合,讓分散的數位足跡串連為完整的消費旅程。對廣告主而言,TVBS將線上線下的數據加以整合應用,相當於建構了一套從引發消費意圖到消費成效驗證的科學行銷系統,並可依據廣告主不同階段的行銷需求,極大化數據在實務操作中的轉換價值。實證發現,知名保險業者推動「旅平險」,透過這套數據整合方案,鎖定特定時間內訂機票、飯店、遊樂園的消費受眾,其成效可提升至三成。另一則案例,保健食品藉由兩波廣告活動證實,運用TVBS受眾包進行「導流」,成效表現可成長二至三成;如果運用TVBS受眾包進行「轉換」,則幫助轉換效率提升二成左右。

郭瀧億再次強調,TVBS數據池的關鍵優勢,不只能觀測流量,更透過線上問卷等多元互動機制,邀請使用者主動分享需求與偏好,累積所謂的「0 方數據(Zero-Party Data)」。這類由消費者主動告知的「真實」數據,一來可讓 TVBS 更理解消費者在美妝保養、醫療保健、交通工具等特定產業的真實偏好與未來採購計畫,二來協助 TVBS 建立領先市場的預判能力,可以在消費者做出決策之前,協助品牌提前佈署關鍵接觸點,再結合發票數據去驗證轉換成果,使品牌能夠真正做到在對的時間、對的 IP,與對的人溝通。

在 AI 重塑內容與行銷邏輯的浪潮下,TVBS 正加速朝向「生態系聯盟變現」的商業模式發展。未來,TVBS 不只扮演內容傳遞者的角色,更進化為「一站式解決方案」的 MaaS (Media as a Service)平台。透過 IP 串接背後的垂直產業生態,讓消費者在獲取資訊的當下,即可在平台內做好決策,或直接找到並購買合適的解決方案,無須在不同平台間來回跳轉。同時,也讓品牌能在同一平台上完成溝通、轉換與數據回饋,建立一個彼此共生共榮的獲利模式。

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