New Methodological Trends in Sociology: An Assessment of Recent Studies

Yıl 2025, Sayı: 8, 44 - 59

Nuriye Çelik

Öz

Purpose: This study examines recent methodological trends in sociology, focusing on the increasing role of digitalization, computational methods, and interdisciplinary approaches. It aims to analyse how methodological shifts influence sociological research paradigms.
Method: A content analysis and text mining approach were applied to 391 articles published between 2021 and 2024 in five leading SSCI-indexed sociology journals. Using Maxqda and Julius AI, methodological trends were identified based on keyword analysis and classification of research techniques.
Findings: The analysis reveals a growing emphasis on computational sociology, big data analytics, and AI-assisted research methods. Traditional qualitative and mixed-method approaches remain significant, particularly in critical and comparative sociology. Digitalization has expanded methodological pluralism, yet concerns about algorithmic bias, data ethics, and Western-centric knowledge production persist.
Implications for Research and Practice: The study highlights the necessity of integrating computational methods into sociological education while preserving qualitative methodologies. Ethical considerations in big data research must be addressed, and sociology curricula should incorporate AI-based research techniques. Future studies should examine methodological transformations across broader disciplines and regions.
Keywords: Computational sociology, mixed methods, big data, digitalization, methodological shifts.

Anahtar Kelimeler

Computational sociology, mixed methods, big data, digitalization, methodological shifts

Sosyolojide Yeni Metodolojik Yönelimler: Güncel Çalışmalar Üzerine Bir Değerlendirme

Öz

Amaç: Bu çalışma, sosyolojideki güncel metodolojik eğilimleri inceleyerek dijitalleşme, hesaplamalı yöntemler ve disiplinler arası yaklaşımların artan rolünü ele almaktadır. Metodolojik değişimlerin sosyolojik araştırma paradigmaları üzerindeki etkisini analiz etmeyi amaçlamaktadır.
Yöntem: Çalışma, 2021-2024 yılları arasında beş önde gelen SSCI indeksli sosyoloji dergisinde yayımlanan 391 makalenin içerik analizi ve metin madenciliği teknikleriyle incelenmesine dayanmaktadır. Maxqda ve Julius AI kullanılarak, anahtar kelime analizi ve araştırma tekniklerinin sınıflandırılması yoluyla metodolojik eğilimler belirlenmiştir.
Bulgular: Analiz, hesaplamalı sosyoloji, büyük veri analitiği ve yapay zeka destekli araştırma yöntemlerinin yükselişte olduğunu göstermektedir. Geleneksel nitel ve karma yöntemler, özellikle eleştirel ve karşılaştırmalı sosyoloji alanlarında önemini korumaktadır. Dijitalleşme metodolojik çoğulculuğu genişletmiş olsa da algoritmik önyargı, veri etiği ve Batı merkezli bilgi üretimi gibi konular hala tartışmalıdır.
Araştırma ve Uygulama İçin Çıkarımlar: Çalışma, sosyoloji eğitiminde hesaplamalı yöntemlerin entegrasyonunun gerekliliğine vurgu yaparken, nitel yöntemlerin korunmasının önemini de ortaya koymaktadır. Büyük veri araştırmalarında etik kaygılar ele alınmalı ve sosyoloji müfredatına yapay zeka tabanlı araştırma teknikleri dahil edilmelidir. Gelecekteki çalışmalar, metodolojik dönüşümleri daha geniş disiplinler ve bölgeler genelinde incelemelidir.
Anahtar Kelimeler: Hesaplamalı sosyoloji, karma yöntemler, büyük veri, dijitalleşme, metodolojik dönüşüm

Anahtar Kelimeler

Hesaplamalı sosyoloji, karma yöntemler, büyük veri, dijitalleşme, metodolojik dönüşüm

Kaynakça

• Altman, M., & Cohen, P. N. (2024). The state of sociology: Evidence from dissertation abstracts. OSF. https://doi.org/10.31235/osf.io/a8uyp Barocas, S., & Nissenbaum, H. (2014). Big data's end run around procedural privacy protections. Communications of the ACM, 57(11), 31-33. Beigi Nasrabadi, F., Farahi, M. M., & Khorakian, A. (2025). Female leadership in future organizations. Public Management Review, 27(4), 567–586. https://doi.org/10.1080/14719037.2025.1234567 Berger, R. J. (2008). Agency, structure, and the transition to disability: A case study with implications for life history research. The Sociological Quarterly, 49(2), 309-333. https://doi.org/10.1111/j.1533-8525.2008.00117.x Byrne, D. (2012). UK sociology and quantitative methods: Are we as weak as they think? Or are they barking up the wrong tree?. Sociology, 46(1), 13-24. https://doi.org/10.1177/0038038511419178