Ein domänenbasierter Ansatz zur Erkennung sozialer Beziehungen

Soziale Beziehungen bilden die Grundlage des menschlichen Alltagslebens. Die Entwicklung von Techniken zur Analyse solcher Beziehungen aus visuellen Daten birgt großes Potenzial, um Maschinen zu schaffen, die uns besser verstehen und imstande sind, auf sozialer Ebene mit uns zu interagieren. Frühere Untersuchungen blieben teilweise, aufgrund der überwältigenden Vielfalt und Komplexität des Themas, und konzentrierten sich daher nur auf eine Handvoll sozialer Beziehungen. In dieser Arbeit argumentieren wir dafür, dass die domänenbasierte Theorie der Sozialpsychologie ein ausgezeichneter Ausgangspunkt ist, um dieses Problem systematisch anzugehen. Diese Theorie bietet eine Abdeckung aller Aspekte sozialer Beziehungen und ist gleichzeitig konkret und prädiktiv hinsichtlich der visuellen Merkmale und Verhaltensweisen, die die in jedem Bereich enthaltenen Beziehungen definieren. Wir stellen den ersten Datensatz vor, der auf dieser ganzheitlichen Konzeptualisierung des sozialen Lebens basiert und eine hierarchische Labelstruktur von sozialen Bereichen und Beziehungen umfasst. Zudem leisten wir den ersten Beitrag durch Modelle zur Erkennung dieser Bereiche und Beziehungen und finden herausragende Leistungen für attributbasierte Merkmale. Neben den ermutigenden Ergebnissen des attributbasierten Ansatzes identifizieren wir auch interpretierbare Merkmale, die mit den Vorhersagen aus der Literatur der Sozialpsychologie übereinstimmen. Über unsere Erkenntnisse hinaus glauben wir, dass unsere Beiträge die visuelle Erkennung enger mit der Theorie der Sozialpsychologie verknüpfen, was das Potenzial hat, theoretische Arbeiten in diesem Bereich durch empirische und datengestützte Modelle des sozialen Lebens zu ergänzen.