现实社会学涉及的技术主要包括以下几种：
大数据分析技术
人口统计学：分析人口数据，了解社会结构、分布和变化趋势。
文本挖掘：从大量文本数据中提取有价值的信息和模式。
机器学习：通过算法让计算机自动学习和改进，应用于预测、分类和推荐等任务。
社交网络分析技术（SNA）
用于分析社会关系网络，如人际关系、信息传播和群体结构等。
虚拟现实技术（VR）
创建和体验虚拟世界，用于模拟和增强现实，研究社会现象和行为。
GIS（地理信息系统）技术
用于地理空间数据的采集、存储、编辑、分析和显示，研究地理与社会现象的关系。
人工智能（AI）和机器学习（ML）
改变数据处理、自动化流程和决策方式，应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等领域。
云计算
提供按需自助式的计算资源，降低IT基础设施成本，提高企业运营效率。
物联网（IoT）
将各种设备和工具连接起来，实现智能化生产和高效服务。
区块链技术
提高数据安全和交易透明度，对金融、供应链等行业有重要影响。
5G通信技术
带来更快的网络速度和更广泛的连接，对通信、娱乐和工业自动化等领域有深远影响。
这些技术在现实社会学研究中发挥着重要作用，帮助研究者更好地理解和解释社会现象，同时也为社会发展提供数据支持和决策依据。建议根据个人兴趣和职业规划选择合适的技术进行深入学习。