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.

Die sieben Beiträge des Schwerpunkts zum Vorzugspreis - Big Data ist zum Schlagwort für das Sammeln und Auswerten enormer Datensätze geworden, die aus den digitalen Aktivitäten der Menschen gefiltert und von Algorithmen auf Muster hin analysiert werden. Wirtschaft, Politik, Alltagskommunikation, Öffentlichkeit, Kultur und Sport – all das wird von Big Data Schritt für Schritt durchdrungen. Doch was bedeutet Big Data für Wissenschaft und Forschung, vor allem: für die Sozial- und Geisteswissenschaften? Diese Frage steht im Mittelpunkt des aktuellen Themenschwerpunkts. Sie zu stellen, liegt nicht zuletzt deshalb nahe, weil sich mit dem Aufstieg von Big Data eine Provokation verbindet, die direkt auf das Selbstverständnis der Sozial- und Geisteswissenschaften zielt. Auf den Punkt gebracht hat sie der britische Journalist und Unternehmer Chris Anderson vor fast zehn Jahren, als er mit markigen Worten das Ende der Theorie und die Überflüssigkeit wissenschaftlicher Methoden verkündete. Die sieben Beiträge fragen einerseits, was von der steilen These, Big Data trete an die Stelle der Theorie, zu halten ist. Andererseits erkunden sie soziale, rechtliche und politische Implikationen von Big Data und demonstrieren damit, dass sozial- und geisteswissenschaftliche Analysen nicht überflüssig werden, sondern nötig sind, um Big Data zu begreifen.