第7章：社会関係グラフと親密度

7.1 なぜGMCに社会関係グラフが必要なのか

GMCは貢献を記録するだけでなく、人々の間の関係も記録します。これは付加機能ではなく、核心的メカニズムの基盤です：

関係グラフに依存するメカニズム	目的
継承メカニズム	減衰比率を決定します（親密度が高いほど減衰が少ない）
ステークホルダー除外	投票時に貢献者と関係が近すぎる個人を除外します
不正防止	異常な関係パターンと共謀行動を特定します
コミュニティガバナンス	コミュニティの境界とメンバーシップ関係を定義します

関係グラフがなければ、上記のメカニズムはいずれも機能しません。

7.2 親密度の源泉

親密度はFay間のインタラクションとソーシャル関係ネットワークから導出されます：

• インタラクション頻度：2つのFay間のコミュニケーションおよび協力の頻度
• インタラクション深度：協力プロジェクトの複雑さと期間
• 関係宣言：ユーザーが能動的に宣言した関係（家族、同僚など）
• 共同参加：共に参加したコミュニティ、プロジェクト、投票

7.3 オンチェーン戦略

なぜオンチェーンストレージが必要なのか

議論からの結論：社会関係はオンチェーンに保存し、関係の真正性を確保し、捏造を防止する必要があります。

関係データが偽造可能であれば、継承減衰や投票除外などのメカニズムはすべて破綻します。

階層的ストレージ

データタイプ	保存場所	根拠
関係の存在	オンチェーン	偽造不可能性を確保
親密度の値	オンチェーン	継承と除外の基盤として機能
親密度計算の証明	オンチェーン（ZK証明）	計算が監査可能であることを確保
インタラクション詳細	オフチェーン	データ量が大きく、プライバシーに関わる

オフチェーンからオンチェーンへのアンカリング

• インタラクション詳細はオフチェーンに保存されます
• 統計結果は定期的にハッシュでチェーンにアンカリングされます
• 親密度更新時にZK証明が提出されます
• 誰でもハッシュを通じてオフチェーンデータが改ざんされていないことを検証できます

7.4 親密度モデル

計算入力

親密度 = f(インタラクション頻度, インタラクション深度, 関係宣言, 共同参加, 時間減衰)

性質

• 最大上限があります
• 長期間のインタラクション不在により減衰します
• 計算プロセスはオンチェーン証明により監査可能です
• 対称性は未定（A→BがB→Aと等しいかどうか）

親密度から機能へのマッピング

親密度範囲	継承減衰	投票除外
非常に高い（> 0.9）	最小	除外必須
高い（0.7–0.9）	低い	除外推奨
中程度（0.4–0.7）	中程度	除外なし
低い（0.1–0.4）	高い	除外なし
非常に低い（< 0.1）	非常に高いまたは不許可	除外なし

7.5 関係タイプ

• 血縁関係：親、子、兄弟姉妹
• 法的関係：配偶者、後見人
• 社会的関係：友人、同僚、師弟
• 組織的関係：雇用、ビジネスパートナー

異なる関係タイプは異なる親密度のベースラインと減衰率を持つ場合があります。

7.6 偽造防止

• 関係宣言には双方の確認が必要です（双方向署名）
• インタラクション記録はシステムによって自動生成され、手動入力ではありません
• 短期間内の大量のインタラクションは異常として扱われます
• 2者間の孤立した高頻度インタラクション（共有するソーシャルサークルがない）は疑わしいものとして扱われます
• 関係はイベント発生前にすでにオンチェーンに記録されている必要があります（継承目的での遡及的記録は許可されません）

7.7 プライバシー保護

• 関係の存在は公開です（投票除外などの公的機能に使用）
• 具体的な親密度の値は選択的に開示できます
• インタラクション詳細は厳密に機密です
• ZKPを使用して、具体的な関係を明かさずに適格性を証明します

7.8 議論メモ

社会関係グラフの設計上の考慮事項：

• これはGMCを純粋なTokenシステムと区別する重要な特徴です
• データ量が最大の課題です — グローバルなソーシャルグラフは規模が極めて大きいです
• 階層的ストレージ（オンチェーン関係 + オフチェーン詳細 + アンカリング証明）が現在のバランスの取れたアプローチです
• 親密度の対称性の問題はさらなる議論が必要です
• 関係グラフ自体にも偽造防止メカニズムが必要です