Pastaruoju metu neuroninių tinklų modeliai yra vis dažniau taikomi įvairiose mokslo srityse (mokslometrijoje, lingvistikoje, medicinoje). Tačiau socialiniuose moksluose šie modeliai ir giliojo mokymosi metodai apskritai kelią skinasi sunkiai. Pagrindinės menko jų populiarumo priežastys yra tai, kad netiesinių modelių rezultatus yra sunku interpretuoti ir jie nėra tinkami hipotezėms tikrinti. Nepaisant to, šie metodai gali būti labai naudingi socialiniuose moksluose, ypač automatizuojant darbui labai imlias tyrimo proceso dalis. Straipsnyje pristatomas pavyzdys, kaip šie modeliai yra naudojami atliekant didelio masto teksto kodavimą. Pateikiamas pavyzdys rodo, kad kai kuriais atvejais šie metodai leidžia išvengti kompromiso tarp analizės gylio ir imties dydžio, taip pat leidžia kombinuoti geriausias kokybinių ir kiekybinių metodų praktikas.