社会学中一些被广泛认可的技术包括：

社会调查研究法：运用问卷、访谈、作品分析、测量等方法，有目的、有系统地收集资料，进行整理分析之后，从中概括出规律性结论的一种研究方法。在社会学研究中，调查研究法是运用最广泛的一种方法。其优点是能够从大量的资料中获得大量准确的信息，并从中归纳出各种有意义的规律，进而对社会现实做出合乎逻辑的说明。

实地法：也称深入基层的社区研究法，是一种非参与观察法。其基本方法是研究者深入到基层单位如街道、居委会、村委会等组织中，对这些基层组织的基本情况进行深入调查和研究的方法。其优点是可以直接了解各种实际情况，收集第一手资料。

案例分析法：在理论指导下，搜集特定管理决策或管理行为的背景材料，通过对其内在矛盾、利弊得失的分析研究，形成理论性认识或对策思路的一种研究方法。这种方法要求研究者在对特定管理决策或行为进行描述的过程中，不仅要揭示其实施背景、具体内容等客观情况，还要分析其决策者和管理者的主观意图和心理活动。

历史比较法：通过对某一历史时期或阶段的社会现象进行比较研究的方法。其基本步骤是对某一历史时期或阶段的社会现象进行调查分析，比较其异同点，从中概括出其中的规律性结论。

参与观察法：研究者亲自参与研究对象的活动并在其中进行观察的方法。这种方法有助于研究者从参与的角度了解研究对象的行为和心理活动及其相互关系。

计算社会科学：利用大数据、机器学习、复杂网络模型等技术分析社会现象。应用包括社交媒体数据挖掘、社会仿真、疫情传播预测、经济行为建模等。

混合研究方法：结合定量（统计建模）与定性（深度访谈、民族志）研究，弥补单一方法的局限性。应用于政策效果评估、社会问题成因的多维度分析。

行为实验与田野实验：借鉴自然科学实验设计，在真实场景中检验理论假设。应用于政策干预效果测试、行为经济学中的“助推”策略等。

社会网络分析：通过节点（个体/组织）和边（关系）建模分析社会结构。应用于研究信息传播、权力关系、创新扩散等。

文本挖掘与自然语言处理：利用AI技术分析非结构化文本数据。应用于舆情分析、历史档案数字化研究、政策文本语义分析等。

空间社会科学：结合地理信息系统（GIS）和时空数据分析社会现象的空间分布与动态。应用于区域经济差异、犯罪热点分析、环境与健康不平等研究等。

神经社会科学：融合神经科学（如fMRI、脑电技术）研究社会行为的生物学基础。应用于探究决策、偏见、共情等社会认知过程的神经机制。

因果推断与反事实分析：通过双重差分（DID）、工具变量（IV）、断点回归（RDD）等方法解决社科中的因果难题。应用于评估教育政策、经济干预的长期因果效应等。

数字民族志：在网络虚拟社区中开展参与式观察。应用于研究在线社群文化、数字身份建构、技术与社会互动等。