社会関係は人間の日常生活の基礎となっています。視覚データからこのような関係を分析する技術を開発することは、私たちをよりよく理解し、社会的なレベルで私たちと対話できる機械を構築する大きな可能性を持っています。しかし、このトピックの多様性と複雑さが非常に高く、これまでの研究は部分的であり、わずかな数の社会関係にのみ焦点を当てていました。本論文では、社会心理学における領域ベース理論がこの問題を体系的に取り組むための優れた出発点であると主張します。この理論は、社会関係のすべての側面をカバーしており、各領域に含まれる関係を定義する視覚的属性や行動についても具体的かつ予測的に説明しています。私たちは、この包括的な社会生活概念に基づいて構築された最初のデータセットを提供します。このデータセットには、社会領域と社会関係からなる階層的なラベル空間が含まれています。また、これらの領域と関係を認識する最初のモデルも提供し、属性ベース特徴量を使用した場合に優れた性能が得られることを見出しました。属性ベースアプローチの有望な性能だけでなく、社会心理学文献からの予測と一致する解釈可能な特徴量も見つかりました。当該研究を通じて得られた知見に加えて、私たちは視覚認識と社会心理学理論をより密接に結びつけることで、この分野での理論的研究を経験的かつデータ駆動型の社会生活モデルで補完する可能性があると考えています。