社会学中的一些技术被认为是非常好的，这些技术包括：

问卷调查法：这是一种广泛使用的定量研究方法，通过设计问卷并向研究对象收集数据，能够高效且成本较低地收集大量信息，适用于大规模社会现象的研究。

访谈法：通过与被访者进行深入交流，深入了解其态度、观点和行为。这种方法能够获取第一手资料，尤其适用于研究特定群体或个体的行为和态度。

观察法：通过直接观察被调查者的行为和反应，获取真实的数据。这种方法适用于研究日常生活、社区活动等场景，能够直接获取第一手资料。

统计分析：包括描述性统计、推断性统计、相关性分析、回归分析等，能够帮助研究者从数据中提取有价值的信息，验证假设，发现模式，以及预测未来趋势。

实验法：通过控制和操纵某些变量，观察它们对研究对象的影响，从而得出科学的结论。这种方法适用于研究一些难以在自然情境下操纵的变量。

内容分析法：通过对大量的文献资料进行客观、系统和定量地分析，适用于研究各种形式的数据和信息，如调查问卷、统计数据、新闻报道等。

机器学习：包括监督学习、无监督学习、强化学习等，用于建立预测模型和分类问题，帮助研究者从复杂数据中提取有价值的信息。

深度学习：使用神经网络来处理复杂的数据模式，适用于分析图像、视频等非结构化数据，为社会学研究提供更加丰富和直观的资料。

自然语言处理（NLP）：用于理解和处理人类语言，包括语言翻译、情感分析、自动摘要等，适用于分析社交媒体数据、新闻报道等文本资料。

社交网络分析：通过分析社交网络中的节点（个体）和边（关系），揭示社会网络的结构和特征，以及个体之间的互动模式和影响力分布。

这些技术在社会学中的应用，使得研究者能够更深入地理解社会现象，揭示人类行为的复杂性，并为政策制定和社会干预提供科学依据。