Umfassender Datensatz zur Analyse sozialer Interaktionen und Verhaltensweisen in Menschengruppen

核心概念

Der Datensatz JRDB-Social bietet detaillierte Annotationen auf individueller, gruppeninterner und Gruppenebene, um ein umfassendes Verständnis menschlichen Sozialverhaltens in verschiedenen Kontexten zu ermöglichen.

摘要

Der JRDB-Social-Datensatz ist eine Erweiterung des JRDB-Datensatzes und zielt darauf ab, Lücken im Verständnis menschlichen Sozialverhaltens in verschiedenen Innen- und Außenräumen zu schließen. Der Datensatz enthält Annotationen auf drei Ebenen:

Individuelle Ebene:

• Geschlecht, Alter und Rasse der Personen werden annotiert, um den Einfluss demografischer Faktoren auf das Sozialverhalten zu untersuchen.

Gruppenebene:

• Feinkörnige Annotationen der dynamischen Interaktionen zwischen Paaren innerhalb einer Gruppe auf Frameebene, um die Gruppendynamik zu erfassen.

Gruppenkontext-Ebene:

• Textbeschreibungen, die Informationen über den Zusammenhang zwischen der Körperposition der Gruppe und dem Inhalt, die Anwesenheit auffälliger Szeneninhalte in der Nähe der Gruppe, den Veranstaltungsort und den Zweck der Gruppe liefern, um einen ganzheitlichen Überblick über den Kontext zu bieten.

Insgesamt zielt der Datensatz darauf ab, Lücken im Verständnis menschlichen Sozialverhaltens in sozialen Umgebungen zu schließen und wertvolle Erkenntnisse zu liefern, um das Verständnis sozialer Dynamiken zu vertiefen.

統計資料

Es gibt mehr männliche als weibliche Individuen im Datensatz.
Die meisten Personen befinden sich in der Altersgruppe der jungen Erwachsenen.
Die Verteilung der Rassen ist relativ ausgewogen zwischen Kaukasiern und Asiaten, mit einem kleineren Anteil an Schwarzen.

引述

Keine relevanten Zitate identifiziert.

從以下內容提煉的關鍵洞見

JRDB-Social

by Simindokht J... 於 arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04458.pdf

深入探究

Wie lassen sich die beobachteten Unterschiede im Sozialverhalten zwischen den Geschlechtern, Altersgruppen und Rassen erklären?

Die beobachteten Unterschiede im Sozialverhalten zwischen den Geschlechtern, Altersgruppen und Rassen können durch eine Vielzahl von Faktoren erklärt werden. Geschlechtsspezifische Unterschiede im Sozialverhalten können auf biologische, kulturelle und soziale Einflüsse zurückzuführen sein. Zum Beispiel können geschlechtsspezifische Rollen und Erwartungen in einer Gesellschaft das Verhalten von Männern und Frauen in sozialen Situationen beeinflussen. Altersgruppenspezifische Unterschiede können auf Entwicklungsstadien, Lebenserfahrungen und soziale Normen zurückzuführen sein. Rassenspezifische Unterschiede können durch kulturelle Hintergründe, Diskriminierungserfahrungen und soziale Strukturen beeinflusst werden.

Welche Auswirkungen haben die spezifischen Kontextfaktoren wie Veranstaltungsort und Gruppenzweck auf das Sozialverhalten?

Die spezifischen Kontextfaktoren wie Veranstaltungsort und Gruppenzweck können erhebliche Auswirkungen auf das Sozialverhalten haben. Der Veranstaltungsort kann das Verhalten von Menschen beeinflussen, da verschiedene Umgebungen unterschiedliche Erwartungen und Normen mit sich bringen. Zum Beispiel kann das Sozialverhalten in einer informellen Umgebung wie einer Cafeteria anders sein als in einer formellen Umgebung wie einem Klassenzimmer. Der Gruppenzweck kann auch das Sozialverhalten beeinflussen, da das gemeinsame Ziel oder der Zweck einer Gruppe die Interaktionen und Dynamiken innerhalb der Gruppe lenken kann. Wenn eine Gruppe beispielsweise zum Arbeiten zusammenkommt, können die Interaktionen anders sein als in einer Gruppe, die sich zum sozialen Austausch trifft.

Wie können die Erkenntnisse aus diesem Datensatz dazu beitragen, die Interaktion zwischen Menschen und Robotern in sozialen Umgebungen zu verbessern?

Die Erkenntnisse aus diesem Datensatz können dazu beitragen, die Interaktion zwischen Menschen und Robotern in sozialen Umgebungen zu verbessern, indem sie ein tieferes Verständnis für menschliches Sozialverhalten liefern. Durch die Analyse von individuellen Attributen, Interaktionen und Kontextfaktoren können Roboter besser darauf programmiert werden, menschenähnliches Verhalten zu erkennen und angemessen darauf zu reagieren. Zum Beispiel könnten Roboter, die in sozialen Umgebungen eingesetzt werden, durch die Berücksichtigung von Geschlecht, Alter und Rasse der Interagierenden sowie des Gruppenzwecks und des Veranstaltungsortes sensibler auf soziale Normen und Erwartungen reagieren. Dies könnte zu einer verbesserten Interaktion und Integration von Robotern in soziale Umgebungen führen.