Ziel unseres Vortrags ist es nun, zu zeigen, wie sich die bisherigen Ergebnisse der qualitativen Forschung zu Interaktionsräumen nutzen lassen, um Interaktionsräume automatisch detektieren zu können. Hierfür erheben wir multimodale Datensätze aus 2-D-Videos, Annotationen und 3-D-Sensordaten. Diese machen es möglich, präzise Informationen zu Bewegungen, Verhalten, und sozialen Interaktionen einer größeren Anzahl von Probanden automatisiert und berührungsfrei zu erheben und im räumlichen Kontext zu analysieren. Während z.B. Computer-Vision-basierte Methoden zur Erkennung von Konversationsgruppen (z.B. Setti et al 2013) die Positionen einzelner Körperteile oft nur unzureichend erkennen, berechnet unsere Methode die präzisen Positionen und Distanzen von Skelett-Daten im 3-D-Raum.