الإنسان في جوهره كائن اجتماعي -- حيث ننظم عادة حياتنا الاجتماعية بناءً على العلاقات مع الآخرين. فهم العلاقات الاجتماعية من صورة يحمل إمكانات كبيرة لأنظمة الذكاء مثل الروبوتات الدردشة الاجتماعية والمساعدين الشخصيين. في هذا البحث، نقترح طريقة أبسط وأسرع وأكثر دقة تُسمى شبكة التفكير العلائقي الرسومية (Graph Relational Reasoning Network - GR2N) للاعتراف بالعلاقات الاجتماعية. بخلاف الطرق الحالية التي تعالج جميع العلاقات الاجتماعية في الصورة بشكل مستقل، فإن طرقنا تأخذ بعين الاعتبار نموذج الاستدلال المشترك عن طريق بناء رسم بياني للعلاقات الاجتماعية. بالإضافة إلى ذلك، تقوم الشبكة المقترحة GR2N ببناء عدة رسوم بيانية علاقات افتراضية لفهم القيود المنطقية القوية بين أنواع مختلفة من العلاقات الاجتماعية. توضح النتائج التجريبية أن طرقنا تولد رسمًا بيانيًا للعلاقات الاجتماعية معقولًا ومتسقًا وتحسن الأداء من حيث الدقة والكفاءة.