Wie verändert sich Forschung in Zeiten von Big Data? Die Erhebung und Analyse großer Datenmengen gilt als besonders wirkmächtig und Ramón Reichert will mit diesem Sammelband „einen Reflexionsraum zur differenzierten Auseinandersetzung mit dem datenbasierten Medienumbruch der Gegenwart“ (9) schaffen. Die Forschungsfelder und Methoden der Big‑Data‑Forschung stehen dabei im Mittelpunkt. Die Autorinnen und Autoren der einzelnen Beiträge beschäftigen sich hauptsächlich aus einer Meta‑Perspektive mit den Auswirkungen auf die Forschung verschiedener Disziplinen oder Anwendungsbereiche. Hierbei die politikwissenschaftliche Relevanz auszumachen fällt schwer, zumal keine Politikwissenschaftler_innen an dem Band beteiligt waren, jedoch gelten viele Ergebnisse für den Wissenschaftsbereich allgemein. Katrin Weller etwa beschäftigt sich mit einem Bereich der Social‑Media‑Forschung. Sie untersucht Wahlstudien, die auf Kommunikations‑ und Nutzungsdaten von Twitter basieren. Im Vorfeld von Twitter‑basierter Forschung seien vor allem konzeptionelle Fragen zu klären: Welche Schlüsse lassen sich überhaupt aus Social‑Media‑Daten ziehen? „Inwiefern eignen sich beispielsweise Twitter‑Daten als Ergänzung zu Umfragen und anderen klassischen Forschungsmethoden?“ (241) Für ihre Untersuchung nutzt Weller zwei Datenbanken, um Publikationen zu finden, die sich mit „Twitter im Kontext von Wahlen befassen“ (243). Für das Jahr 2013 kommt sie dabei auf 49 Publikationen. Die Studien unterscheiden sich deutlich hinsichtlich der Art und Größe der Datensätze und der Methodik, abhängig davon, was das Auswahlkriterium der Daten war. Als größte Herausforderung für die nächsten Jahre nennt Weller daher, „geeignete Wege für den Vergleich zwischen unterschiedlichen Datentypen und Forschungsansätzen zu schaffen“ (255). Johannes Paßmann diskutiert allgemein die Frage, wie Daten soziale Sachverhalte darstellen können. Die Crux dabei sei der zirkuläre Effekt zwischen den Daten und den verdateten Sachverhalten. Der „Weg von den Gedanken zum Dokument und zurück“ (263) sei beeinflussbar, die Motive der Menschen retrospektiv nicht mehr festzustellen – eine Tatsache, die bei jeder Big‑Data‑Analyse insbesondere von Social‑Media‑Daten Berücksichtigung finden sollte.