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Su método de cálculo está explicado en la página oficial de TIOBE, donde explican que lo obtienen a partir de la cantidad de veces que es consultado un lenguaje de programación en un buscador web. La selección la realizan en alrededor de 25 sitios web, que son escogidos de acuerdo con unas características que deberán cumplir. Si te interesa más información sobre la forma de medición visita TIOBE index definition.
Además, su método de comparación es anual, para evitar las fluctuaciones propias mes a mes. Es decir, los resultados de julio de 2020 son comparados con los obtenidos en julio de 2019, así, permite ver los cambios en el mismo periodo de tiempo, tratando de evitar cambios bruscos producto de la dinámica de cada mes, como por ejemplo, anuncios importantes de las compañías y demás. Por lo mismo, aunque es importante ver el comportamiento histórico anual, también es importante comparar los resultados anuales, es decir, una vez cumplido el 2020, cómo se compara con el 2019.
Reporte de Julio de 2020
Como te decía, el cambio más sorprendente de este reporte es el sufrido por el lenguaje de programación estadística R, pues en julio de 2019 se ubicaba en el puesto 20, y ahora se ubica en el octavo puesto.
Property of TIOBE index
Al respecto, Python se ubica en la tercera posición, detrás de C y Java, en comparación con R, Python es mucho más versátil, así que su utilidad no está exclusivamente relacionada con análisis estadísticos. Valdría la pena evaluar qué lenguaje de programación es más popular en cada área de desarrollo.
Property of TIOBE
La gran novedad es de R, después de haber desaparecido del top 20, nuevamente aparece en la posición número 8.
TIOBE index es una medida de popularidad de los lenguajes de programación, como mencionan en su página web, este ranking no responde realmente mejor lenguaje de programación o al más usado, sino a cuánto llama la atención un lenguaje de programación, independiente de cualquier otra cuestión.
Según el mismo reporte de TIOBE index, esta subida de R se debe a dos situaciones que han apalancado su popularidad. El primero es la progresiva desaparición de lenguajes estadísticos comerciales, como SAS, Stata y SPSS, de las universidades, pues estas ahora prefieren trabajar con Python y R para el procesamiento estadístico, además de ser gratuitos. Y por otro lado, producto de la pandemia, muchos de los análisis de datos y los reportes estadísticos para explicar el crecimiento del COVID-19, y encontrar una posible vacuna han sido realizados en programas de fácil uso, tal como R y Python.
Para más información visita tiobe.com
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