La pratica della ricerca sociologica può essere scandita, semplificando, in due momenti fondamentali: la raccolta e l'analisi dei dati e la spiegazione dei risultati di tali analisi. Idealmente ciascun momento dovrebbe essere sviluppato con la medesima attenzione metodologica. Tuttavia nella prassi della ricerca si è soliti costruire meticolosamente l'evidenza, calcolando 'coefficienti e p-value', e interpretarla, invece, solo approssimativamente, fornendo spiegazioni il più delle volte vaghe e incompiute. Curiosamente il ricercatore ha una molteplicità di tecniche di analisi dei dati, ma non ha invece alcun metodo per il processo di spiegazione. Il testo risponde a tale mancanza, offrendo al lettore una rassegna critica degli approcci sociologici al theory building, accennando al loro funzionamento ed evidenziandone i principali limiti operativi. In ragione di questi ultimi è poi presentata l'argomentazione computazionale, una linea di ricerca inesplorata in socio-logia, nata dalla contaminazione disciplinare dell'intelligenza artificiale con la teoria dell'argomentazione. La sua peculiarità, infatti, sta nell'aver permesso lo sviluppo di framework logici in grado di catturare il tipo di ragionamento caratteristico della dialettica argomentativa, in cui l'accettabilità di una tesi è stabilita attraverso il confronto di più argomenti tra loro concorrenti. In questa prospettiva il testo esplora i possibili utilizzi dell'argomentazione computazionale in sociologia, riflettendo sulla loro compatibilità logica ed epistemologica e valutandone quella operativa attraverso la sua applicazione a casi reali di ricerca sociologica.
