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抽象视频数据提供了对社会过程的重要见解，因为它们可以直接观察现实生活中的社会互动。尽管此类数据变得丰富且越来越容易访问，但它们对尺度和测量构成了挑战。计算机视觉（CV），即基于软件的视觉材料分析可以帮助解决这些挑战，但是现有的CV工具并不适合针对分析社交互动的量身定制。我们描述了我们的新颖方法“ 3D社会研究”（3DSR），该方法使用简历和3D摄像机素材研究运动学和亲近，这是社会互动的两个核心要素。使用八个脚本化行动和五个现实生活中的街道场景视频的视频，我们通过促进一系列可扩展和精确的测量来展示3DSR如何扩展社会学家的分析工具包。我们特别强调了3DSR的物理距离，空间运动和运动速率的潜力 - 运动学和相互作用中的重要方面。使用3DSR时，我们还评估了数据可靠性。
使用计算机视觉分析社交互动
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