如何更加有效地利用文本、影音等质性资料开展研究，是社会学长期以来面临的难题。有效研究方法的缺乏，造成了质性研究与定量研究之间无法弥合的鸿沟。大数据时代的到来，为社会学的发展提供了更加有效的研究方法与研究工具，使定量研究与定性研究的融合成为可能。在发表于《科学》上的一篇论文中，古德与梅西研究了人们每天或者每个季度的心情变化。要研究人们心情的变化趋势，对传统数据进行统计分析可能力有不逮。研究者们通过大数据的应用与文本资料的量化分析很好地解决了这个问题。两位研究者通过数据挖掘技术从社交网站推特中获取了来自82个国家240 万人多达5.09 亿条英文信息。然而，推特上的信息是文本资料而非数据，计算机可以识别却无法进行分析。研究者使用“自动文本分析系统”对推特上的信息进行内容分析。该系统是世界上最先进的文本内容分析软件之一，通过对文本的分析，它能够识别出包括焦虑、愤怒、抑郁等在内的60多种人类情绪，并进一步将其归纳为“积极情绪与消极情绪。通过这样的内容分析，研究者们能够从每一条推特文中识别出该段文字发表时作者的积极或消极情绪。分析结果发现，人们在早上起床时的心情一般都很好，但在一天中会逐渐发生变化；人们在周末更加快乐，但是这种快乐峰值到达的时间要比工作日晚两个小时；人们的情绪会随着季节的变化而发生变化等等。定性研究与定量研究融合的关键是文本资料分析工具的研制与开发。从现在的情况来看，虽然这个领域的研究工作还刚刚起步，尚有很多问题需要解决，但其发展的速度很快，在短短的几年时间内已经研制、开发出多种文本内容分析软件系统工具。随着该领域研究工作的步步深入，各种更为先进、精细的文本分析工具（包括中文分析工具）会不断问世，真正实现定性与定量研究的融合只是时间问题，由此引发的将不仅是研究方法上的创新，还有人文社会科学研究理念和思维方式上的变革。(www.daowen.com)