数字数据客体作为研究对象集合也能够成为社会分析的焦点。朗格洛瓦和埃尔默(Langlois and Elmer，2013)认为，数字数据客体由三种不同特征组成。作为媒体客体，它由语义层组成（来自被发布在平台上的图像或文本等内容)；作为网络客体，它连接到其他媒体客体及其网络；最后，作为社交客体，它通过展示用户的偏好、品位和观点（例如他们对脸书“点赞”按键的使用、构建的Pinterest图板内容或在推特上分享的链接选择)，在用户之间建立特定类型的存在和关系。数字客体的这三个要素共同构建其意义，也都可以被对其社会影响感兴趣的研究者所分析。
数字社会研究的创新方法
数字的研究方法可以将不同来源的、多种形式的数据，聚集、叠加或并置在一起，以努力创造知识和理解(Mackenzie andMcNally，2013)。例如，基于传感器的设备和可视化工具可以与其他形式的定性数据（如访谈和民族志观察）相结合，产生出丰富的社会生活画像。
民族志研究，特别是由人类学家进行的研究，对不同文化和地理位置的人们的数字技术使用提供了重要见解。然而，新兴数字设备的普遍性和离散性，已经挑战了人类学研究的传统概念。由于互联网分散在许多不同类型的设备、平台和工具中，以及“在线”世界和“离线”世界之间存在着复杂关系，在一个特定的、定义明确的“田野点”中作为参与式观察者进行田野工作的想法逐渐成为问题。数字世界的民族志田野是一个杂乱且不断变化的研究地点，涉及不同技术和其中的人类行动者之间的交叉与合作。互联网并不只有一面；它有许多维度。在特定的文化和地理背景下，不同的人出于不同的目的并以不同的组合来使用它(Miller，2011；Miller andHorst, 2012; Postill and Pink, 2012)。
数字社会学
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