Mirror 和 Dstar 的不断发展，让我们对 Web3 充满期待。
原文标题：《Web3 如何让数据回归用户？从 Mirror 与 Dstar 说起》
撰文：@Crystalyaya521
文章开始之前，我们一起来做个选择题：
现在，摆在你面前有两个选择，左边是 500W 美金，右边是个巨大的硬盘，里面装了 500 万人的购物数据，你可以随意拿走一样，左边 or 右边？
虽然现实世界中，没有人会提供这两样东西让你选，但这个问题，至少可以引发一些思考，而这些思考，也是我在写这篇 Web3 文章时，想主要探讨的：
1、数据是否能成为一项资产？
2、为什么说 Web3 的核心是让数据权回归？
3、我们离 Web3 规模化还有多远？
4、当下值得深入体验的 2 个 Web3 产品。
接下来，就分别从这 4 个问题切入，来谈谈 Web3。
1、数据能否成为一项资产？
最开始的问题中，500W 美金和 500 万人的数据放在一起，可能 90% 的人都会毫不犹豫选择前者，因为对比来看，500W 美金到手就是踏踏实实属于我的资产，但这 500 万人的购物数据，虽然也是可以卖给平台方、或者利用数据去开发产品从而获利的，但致命问题是，数据是可被复制的，如果我拿到的数据只是 N 份复制品中的一份，怎么办？
再进一步：不可否认，数据是有「价值」的，但它能否成为一项资产？又该如何衡量它？
要回答这个问题，首先要对「资产」的定义，达成共识。
参考 WiKi 对资产的定义，那资产应满足以下 3 个关键点：
- 体现所有权
- 可兑换商品
- 能够为个人或企业带来收益
显然，如果从这 3 个关键点来说，现阶段的「数据」确实算资产，但只是少部分企业的资产，绝不是个人的。
拿最常见的场景举例，你在外卖平台点了份盒饭，付了钱，平台召唤骑手给你配送，一单结束，你不仅收到了一份外卖，还创造了一项购买数据。这项数据中有你的姓名、联系方式、配送地址以及消费金额，还有你的饮食口味等。
不过这条数据虽然是你创造的，但所有权并不归你，你也不能用这条数据置换商品，也不能为你带来任何收益。所以，对于你来说，这条被你创造的数据并不是你的资产。
那对平台来说呢？
他们可能会把你的数据和周边区域几百几千人的数据综合在一起，产生各种丰富的维度，去进行解释、判断。然后依据这些数据的积累，这个平台就知道你点外卖的这片区域，应该配备多少送餐员，在这儿开什么样的餐馆最赚钱，也会通过你的口味，给你精准的推荐更多适合你的商品广告。数据显示，2017 年今日头条就通过类似的数据运营方式，获得了 200 亿的广告收入。
在这个环节里，用户被当成了「数据奶牛」，源源不断的喂养着平台和企业，也就是说，如果你在免费使用一项服务，你不是用户，你就是产品本身。
所以，数据和私钥一样，如果你不能真正控制它，它就不是你的。
2、为什么说 Web3 的核心是让数据权回归？
既然数据已被证明是有价值的，且价值连城，那如何让创造数据的个体，也因此获利？让数据权回归？
这个问题在 web1、web2 阶段是无解的，直到 2014 年 Web3.0 概念被提出。
那，到底什么是 Web3？用一张被社区疯传的图来表示，它是这样的：
Web 1.0 阶段，用户只能作为内容接收端，且账户需要和平台绑定，数据归平台所有。
Web 2.0 阶段，用户除了接收内容也可以输出内容，虽然账户依然要和平台绑定，但巨头的诞生，让用户可以用一套账号登陆多个平台了，但数据依然归平台所有。
到了 Web 3.0 阶段，用户可以用一个钱包登陆所有应用，用户数据回归个体，用户可以自己管理自己的链上数据，且可以因这些数据产生收益。
举个例子：
之前在体验 project galaxy 平台做任务时，coingecko 发布了一个 DeFi 101 的任务，只要满足在以下平台中任一质押平台交互过一次，就可以领取任务 NFT。
这里已经显示我满足条件，在 Yearn 这个平台质押过了，而什么时候质押的，我已经忘了。但这条数据属于「我」的行为数据，让我因此获得了 NFT 奖励。
也因为这次不经意的交互行为，让我在登陆 Rabbithole 时，也顺带完成了技能任务，增加了平台上的技能值。
也就是说，一次不经意的链上交互行为数据，已经被 2 个不同平台奖励了，而可以确定的是，未来将有更多平台会因为我的这次行为，给我奖励。
这在 Web1 和 Web2 阶段是绝对无法想象的，你不可能因为你在抖音发了一篇爆款，而在微信平台被奖励，但 Web3 却可以。
这里，回顾下刚才提到的资产概念的 3 个关键点：
- 体现所有权
- 可兑换商品
- 能够为个人或企业带来收益
某种意义上说，Web 3 已经完全实现了数据「资产化」，你的链上行为数据真正属于你，且可以为你带来收益，也可以兑换 NFT 等类商品的东西。
而一旦用户体验了拥有「数据权」的自由后，就很难再回到 Web1 和 Web2 的桎梏中了。所以，Web3 带来的「数据权」回归的未来，一旦流行，就很难压制。
3、我们离 Web3 规模化还有多远？
要回答这个问题，我们依然要对一个词，达成共识 —— 规模化。
到底什么程度才是「规模化」了？
这里需要引用 TRIZ 之父、前苏联发明家根里奇・阿奇舒勒的「S 型」曲线原理：
任何一个品类，不论是技术提升、产品创新，还是公司和产业的发展，随着时间推移，它们都会呈现出同一条「生长脉络」，遵循同一个进化规律，而这个规律表现在图形上，就是一条「S 型「曲线。
而这个 S 型曲线的进化过程，被分成了 4 个阶段：婴儿期、成长期、成熟期和衰退期，婴儿期和成长期中间一个爆发点，被称为「破局点」，破局点之前，进程比较缓慢，一旦突破了破局点，事物的发展就会进入指数型增长阶段，增长到「极限点」后，便会进入完全爆发期，之后便呈现向下趋势，进入衰退期。
也就是说，破局点是一个事物要爆发的「蓄势点」，而真正被大规模应用让更多人知道的点是「极限点」。
所以，当我们说，「我们离 Web3 规模化还有多远」时，我们其实是在预估 Web3 这条进程曲线，从破局点走到极限点，到底要多长时间。
而要具体推测出这个时间段，我们需要先回顾 Web1.0——Web2.0，这中间的历史进程。
回顾互联网的发展，大致可分为以下 5 个时期：
