Rainer Fischbach zeichnet nach, wie sich die Künstliche Intelligenz als Forschungsdisziplin entwickelte und wie wenig diese bislang zu leisten vermochte, um künstliche Intelligenz, also intelligente Maschinen, hervorzubringen – großen Erwartungen und Big Data zum Trotz. Er zeigt, dass anspruchsvolle Mathematik und nackte Rechnerleistung nicht ausreichen, um ein tieferes Verständnis menschlicher Intelligenz zu gewinnen. Auch mit hochverfeinerten Methoden und hochleistungsfähigen Rechnern lassen sich aus anschwellenden Datenmengen nur begrenzte Erkenntnisse gewinnen – und dies auch nur, wenn man mit der gebotenen Sorgfalt vorgeht.

Jochen Mayerl und Anna Katharina Zweig stellen drei Thesen zur Zukunft der Soziologie in der digitalen Gesellschaft auf. Sie wenden sich damit gegen ein selbstverschuldetes Abdanken der Soziologie als Leitdisziplin für das Erklären und Verstehen des Sozialen. Soziologische Datenerhebungen sind bislang nicht einmal ansatzweise als Big Data zu qualifizieren. Big Data mag aus soziologischer Sicht unsauber sein, doch sind die soziologischen Samples oft ebenso nicht frei von Mängeln. Eine Berechnung der Gesellschaft kann zwar heute wie es scheint potentiell auch von Informatikern geleistet werden, doch ginge dabei das theoretische Know-how der Soziologie verloren. Mayerl und Zweig halten daher die Entwicklung von interdisziplinären Forschungsprojekten für den besseren Weg. Nur so könnten die neuen technologischen Möglichkeiten von Big Data mit dem theoretischen Erfahrungsschatz der Soziologie sinnvoll kombiniert werden.