Mit Big Data gegen das "Ende der Theorie"?

Abstract

Die Analyse großer Datensätze aus Online-Plattformen („Big Data“) wirft eine Reihe von methodologischen Fragen auf, die insbesondere das Verhältnis von Theorie und Empirie betreffen. Während an vielen Stellen Begeisterung für neue, datenorientierte Forschungsmöglichkeiten zu hören ist, befürchten andere ein „Ende der Theorie“. Der Beitrag zeigt verschiedene Aspekte dieses Problembereichs auf und macht Vorschläge, wie Big-Data-Studien theoretisch gehaltvoll gestaltet werden können. Beispiele aus der Agenda-Setting­, Sozialkapital- und Diffusionsforschung werden diskutiert. Interdisziplinäre Zusammenarbeit und systematische Validierung von Big-Data-Verfahren erscheinen dabei als zentrale Desiderate. Welchen Stellenwert Big-Data-Ansätze in der kommunikationswissenschaftlichen Forschung und Lehre in Zukunft haben werden, hängt mutmaßlich auch von ihrer Fähigkeit zu theoretischer Innovation ab.

With the arrival of „big data“ analysis, the traditional relationship between theoretical and empirical work in social science research has been put into question. While some are enthusiastic about new data-oriented research opportunities, others fear that the “end of theory” is near. The paper focuses on different aspects of this concern and proposes ways that theory can be used to enrich big data studies. Central to this are examples from agenda setting, social capital, and diffusion research. Interdisciplinary collaboration and systematic validation of big data methods seem to be key in advancing data-driven research, and their future role in communication’s research and teaching will likely depend on the potential for theoretical innovation within big data approaches.