Resumen: Los humanos digitales están emergiendo como agentes autónomos en las interacciones multipartidistas, pero las métricas de evaluación existentes ignoran en gran medida la dinámica de coordinación contextual. Introducimos un marco unificado e impulsado por la intervención para la evaluación objetiva del comportamiento social multipartidista en los datos de movimiento esquelético, que abarca tres dimensiones complementarias: (1) sincronía a través del análisis de cuantificación de recurrencia cruzada, (2) alineación temporal a través de una advertencia de tiempo de tiempo de descomposición empírica multiescala, y (3) similares a la advertencia de tiempo dinámico suave. Validamos la sensibilidad métrica a través de tres perturbaciones impulsadas por la teoría: amortiguación cinemática de gestos, retrasos uniformes de gestos del habla y reducción de la varianza de tono prosódica aplicada a $ aproximadamente 145 $ 30 segundos delgados de interacciones grupales del conjunto de datos DND. Los análisis de efectos mixtos revelan cambios predecibles e independientes de la articulación: la amortiguación aumenta el determinismo CRQA y reduce la consistencia del latido, los retrasos debilitan el acoplamiento de los participantes cruzados y el aplanamiento de tono eleva los costos de DTW blando F0. Un estudio de percepción complementaria ($ n = 27 $) compara los juicios de representaciones de videos y esqueletos completos solo para cuantificar los efectos de representación. Nuestras tres medidas ofrecen ideas ortogonales sobre la estructura espacial, la alineación de tiempo y la variabilidad conductual. Formando así un conjunto de herramientas robusto para evaluar y refinar agentes socialmente inteligentes. Código disponible en href {esta URL HTTPS} {GitHub}.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 17 de agosto de 2025.
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