第 86 天：Nextdoor 还在努力吗？还是一切照旧？
劳动节结束了。.
是 第 86 天 ，昨天我还在想 Nextdoor 是否会放长假，今天我又查看了一下。
我尚未收到关于我所要求的两项详细洞察研究的任何回复。.
NXDR 呢？
截至发稿时，股价徘徊在 2.20美元。市场消息人士称，周五收盘价为2.24美元后，今天下午晚些时候股价约为2.24美元，因此在我撰写本文时，确切数字仍在波动。
嘿，至少我们现在谈论的是几分钱了。.
Nextdoor 是否正在努力工作？
我还在努力弄明白。.
但 Nirav Tolia 9 月 3 日在 X 上发表的一篇文章引起了我的注意。.
“一项2025年的研究发现……”
尼拉夫在帖子中写道：
“2025年的一项研究发现，人工智能生成的虚假评论现在与真实评论已经无法区分……”
我立刻想到：
又来了。.
一项研究。.
哪项研究？
谁写的？
它在哪里发表的？
具体方法是什么？
样本量是多少？
“无法区分”究竟是什么意思？
任何关注过我为期 86 天的 Nextdoor 研究透明度调查之旅的人，可能都会对这番话感到熟悉。
有趣的是：我查了一下，发现尼拉夫的说法背后是有可查证的研究依据的。
在同一天发表于《财富》杂志的一篇文章中，Nirav 更具体地指出，这是 诺丁汉大学商学院 2025 年的一项研究。
2025 年的同行评审研究调查了 AI 生成的虚假评论，其中包括《零售与消费者服务杂志》的一项研究，该研究分析了 714,016 条评论，并发现了 AI 生成的虚假评论、人工生成的虚假评论和真实评论之间有意义的语言差异。.
所以我的批评并非：
“根本没有这项研究。”
我的问题是：
为什么不在原文中引用呢？
如果你要用研究来建立信誉，那就给读者提供足够的信息，让他们自己来评估研究结果。.
研究名称。作者。出版物。链接。.
四件事。.
完毕。.
尤其是当你是一家正在大力宣传产品来源重要性的公司的首席执行官时 。
这简直太完美了。.
ChatGPT并未出现虚假评论
这场讨论还有一部分让我感到困扰。.
人工智能并非虚假评论的始作俑者。.
人工智能使 大规模生产变得更快、更便宜、更容易。
人类操纵名誉的历史由来已久。.
事实上，这段历史相当有趣。.
19世纪： 沃尔特·惠特曼匿名发表了对自己作品 《草叶集》。这本质上是19世纪版的创建小号并给自己打五星好评。
20 世纪初： 报纸已经开始处理捏造的信息、夸大的说法和“造假者”。到 1913 年，《 纽约世界报》 设立了准确性和公平竞争局，部分原因是为了处理投诉并“打击造假者和造假者”。
互联网广告出现之前： 企业使用客户评价和代言作为营销工具，这造成了我们今天面临的同样根本问题： 这个人推荐产品是因为他们真心喜欢它，还是因为有人从代言中受益？
早期互联网： 留言板、评论网站，以及最终的电子商务，让企业和个人能够创建账户，制造好评，或者攻击竞争对手。
具有讽刺意味的是，尼拉夫本人正是1999年Epinions的联合创始人之一，Epinions是最早的用户生成评论平台之一。他现在承认，评论经济最终变得容易受到操纵。
2010年代： 虚假评论业务发展成为一个产业。商家可以购买好评，竞争对手可以遭受差评攻击，而评论者可以使用多个身份。
2020年代： 刷好评的手段日益高明。调查人员发现，一些协同刷好评者跨越国界，为互不相关的企业撰写好评，有时甚至出现署名不同的相同评价。
如今： 生成式人工智能彻底改变了评论行业的格局。人们不再需要雇佣人工撰写数百条评论，而是可以快速生成海量极具说服力的文本。研究表明，即使研究人员仍然能够通过统计方法识别出一些语言差异，语言生成模型（LLM）也能生成媲美人类水平的欺骗性评论。
同样的骗局。.
更好的机器设备。.
这让我想起了隔壁。
Nextdoor 目前的宣传重点是，经过身份验证和社区问责制可以使推荐内容更值得信赖。.
这真是一个有趣的策略。.
但仅仅经过核实并不能证明某个观点是正确的。.
真人也会夸大其词。.
经过核实的人也可能怀恨在心。.
真正的邻居会推荐朋友的公司。.
合法客户可以获得奖励。.
两个经过核实的邻居对同一家商户的体验可能完全不同。.
正如我之前记录的那样，我对 Nextdoor 的验证系统究竟有多强大也一直存有疑问。.
所以， “已验证”是一种信任信号。
它不是什么神奇的吐真剂。.
出处很重要吗？我同意。.
这正是尼拉夫的帖子如此引人入胜的原因。.
他的总体论点本质上是：
信息来源很重要。.
我同意。.
完全地。.
所以当CEO说：
“2025年的一项研究发现……”
我需要出处证明。.
请说出这项研究的名称。.
请列出研究人员姓名。.
提供链接。.
让读者自己去查吧。.
而这正是我一直要求 Nextdoor 提供其自身研究方面的信息。.
持续了 86天。
Nextdoor 发布了 Insights 调查结果。.
Nextdoor 公开告知读者，他们可以索取详细数据。.
我提出了要求。.
我已经发邮件了。.
我已跟进。.
我扩大了分发范围。.
我周六又发了一份请求。.
我仍在等待那两份详细的研究报告。.
第86天
昨天是劳动节。.
今天我想问的是：
Nextdoor 是否正在努力工作？
因为我还在做这项工作。.
正在等待 Nextdoor 的工作人员回答问题。.
Nirav 的帖子认为 出处很重要。
这一点，我们同意。.
这是我第 86 天的建议：
练习一下。.
引用研究时，请展示研究成果。.
Nextdoor发布研究报告时，请展示研究方法。.
当你的博客告诉读者他们可以索取详细数据时，请提供详细数据——或者解释你为什么不提供。.
因为无论是餐厅评价、人工智能生成的推荐，还是企业洞察报告，其原理都是一样的：
别只是告诉我应该相信它，要给我足够的信息来决定是否相信它。.
请访问NielFlamm.com/blog继续关注 Nextdoor 案例研究。
Nextdoor 举办了人工智能日。或许它也应该举办一次沟通日。.
我偶然看到一篇 HR Brew 的 文章，文章讲述了 Nextdoor的人力资源团队每月抽出一整天时间进行人工智能实验。
全文：
https://www.hr-brew.com/stories/nextdoors-hr-team-halts-people-work-once-a-month-and-dedicates-the-day-to-ai
首先，要肯定应有的贡献。.
作为一名拥有学习与发展背景的人，我喜欢这个想法。.
Nextdoor 人力资源主管 Tony Castellanos 告诉 HR Brew ，人力资源团队每月会清空一天日程——不开会、不面试、不写报告——以便员工可以尝试人工智能并构建解决方案。
这就是体验式学习。.
这是给予员工试验、迭代和学习的许可。.
我赞同这一点。.
但鉴于我一直在记录的关于 Nextdoor 的，另一个想法立刻浮现在我的脑海中：
我们能否抽出一天时间来讨论沟通问题？
我花了两个多月的时间试图从 Jacob Chavis 那里获得一份Nextdoor Insights 研究报告。
我已联系了 Jacob、Nirav Tolia、 Sarah Leary、投资者关系和传播部门。
然后 Nextdoor 发布了另一份 Insights 报告，引导想要了解详细信息的读者联系——你猜对了——Jacob Chavis。
我再次按照那些指示操作了一遍。.
简短的邮件。更温和、更人性化的重启。请求进行两项研究。.
我还在等。.
这就是这篇文章吸引我的地方。.
Nextdoor 可以每月暂停日常人力资源工作一整天，以便员工探索人工智能。
伟大的。.
但技术并不能解决所有组织问题。.
有时候，解决办法并不是再添加一个人工智能代理。.
有时是：
“嘿，谁来回复那封邮件？”
HR Brew 还报道称， Nextdoor的“人事大脑”会审核发布到公共渠道的内容，以确保信息和政策与人力资源团队的核心内容保持一致。
这让我很好奇。.
如果人工智能正在帮助评估 Nextdoor的公共信息，我很想知道它对以下内容的看法：
没有交流的社区。.
已禁用评论功能的交流帖子。.
广告上说有研究项目可供开展，但提出的请求却无人回应。.
一位股东花了两个多月时间才得到答复。.
也许这些并非人工智能问题。.
或许是领导层和执行力方面的问题。.
我曾多次表示，我希望 Nextdoor 和NXDR能够成功。我是股东。从经济角度来看，这符合我的利益。
人工智能日确实可以提高效率。.
但创新不应分散人们对基本要素的注意力。.
人工智能令人印象深刻。.
回复电子邮件不需要这样做。.
或许除了人工智能日之外， Nextdoor 还应该尝试设立一个沟通日。
我自愿将我的邮箱用于试点项目。.
完整时间线请访问 NielFlamm.com/blog。.
SOULM8TE：人工智能、痴迷……以及一个似曾相识的故事？
SOULM8TE 为人工智能陪伴带来了新的视角，但在观看过程中，我总觉得这个故事似曾相识。
在我最新的影评中，我将 》（SOULM8TE） 与 （Subservience）、 《她》），尤其是1995年的 The Outer Limits）的 剧集 “Valerie 23” 进行了比较。布伦屋影业的这部最新惊悚片值得一看吗？还是说一集老电视剧做得更好？
🎬观看我的完整 SOULM8TE 评测：
https://NielFlamm.com/videos/moviereviews
然后看看 Valerie 23 ，自己做决定：
Nextdoor的身份之谜：社区平台还是数据与广告公司？
我将继续深入了解Nextdoor ，不仅作为一名股东，也作为一名试图了解其长期愿景、战略和执行情况的人。
Nextdo最近 年返校研究报告，探讨了当今的父母、社区的重要性、当地建议以及社区如何互相支持。
表面上看 ， 这与首席执行官 Nirav Tolia 经常分享的信息相一致——建立联系、加强社区、利用人工智能改善邻里体验以及将人们聚集在一起。
我支持这项任务。
问题在于， 与其他领导力对话相比，这种信息传递方式开始显得自相矛盾。
在最近的一次采访中，首席营收官迈克尔·基尔南讨论了 Nextdoor的未来营收战略、人工智能转型和新的盈利机会。
他探讨了 Nextdoor 平台拥有超过1.1亿用户，以及该公司如何了解邻里关系——包括他们的居住地、兴趣爱好、所在社区以及互动方式。他还讨论了“邻里关系图谱”如何转化为一种盈利资产。
从 商业 角度来看，我能理解这一点。
Nextdo是 一家上市公司。它有股东。它有支出。它需要可持续的收入。
广告、合作、人工智能效率和新的收入来源是科技公司运营中不可或缺的一部分。
但还是会继续在这里提出问题：
等式中第 n 个邻居元素扮演什么角色？
如果调查和邻里洞察对广告商、合作伙伴和公众来说足够有价值，值得推广，那么完整的调研方法难道不应该透明化吗？
有多少人 参加？
我们是如何参与者的？
人口统计数据是什么？
我们被问到了哪些问题？
完整的数据集是什么？
今天是我向 Jacob Chavis 索取有关之前 Nextdoor 研究的完整研究资料的第 22天 。
没有完整的研究。
没有方法论。
没有回复。
这就是信任难以建立的原因。
一家公司不能一边 谈论透明度、信任和真实的社区，一边又控制邻居和投资者可以看到哪些信息。
更大的问题：
Nextdoor是一个通过连接人来创造收入机会的新型邻里平台吗 ？
或者， Nextdoor 会变成一家以邻里活动为驱动的数据和广告公司？
这 是两个截然不同的故事。
或许 答案 介于两者之间——但这需要透明度。
邻居们理应得到清晰的信息。
广告商理应获得清晰的宣传。
Shareh 的长辈们值得拥有清晰的答案。
信任 不是通过信息传递建立起来的。
信任 是 通过行动建立的。
加入NielFlamm.com上的讨论。
第 21 天：人工智能理论 vs. 人工智能执行
今天是我在 blog.nextdoor.com 上请求获取报告的第 21 天，该报告将 Nextdoor (jchavis@nextdoor.com) 列为完整研究的联系人。
我为什么要提出这个请求？
简单的。.
我想了解这项研究背后的细节：
采用了什么方法？
样本量是多少？
受访者涵盖了哪些人群？
数据是如何收集的？
这究竟是一项有意义的研究，还是更像是一场 家庭问答 节目的调查？
现在已经过去三周了。.
我会体谅的——今天是星期天，是周末，而且刚刚庆祝完美利坚合众国建国250周年。.
然而，在我整个职业生涯中，无论是担任经理还是在晋升领导岗位之前，及时响应都至关重要。我通过公司工具监控沟通情况，并在出现需要关注的问题时及时做出回应。.
现在，请将这段经历与我最近的经历进行比较。.
我使用Dexcom Stelo CGM来监测血糖水平。由于我不需要胰岛素，根据我的UnitedHealthcare保险要求，我无法获得传统的Dexcom CGM ，但Stelo可以帮助我管理重要的健康信息。
最近，我的传感器疗程提前8天结束了。.
这很重要，因为持续监测可以帮助我了解我的血糖是过高还是过低。.
我刚收到定期更换的传感器，所以能够更换传感器——但这意味着我最终会缺传感器。.
接下来发生了什么？
我使用了Stelo聊天机器人。.
它提出了问题。.
制造了这起事件。.
他指导我完成了整个过程。.
我填写了所需信息。.
不到24小时后，新的动态血糖监测仪就送到了。.
这让我想到：
为什么Nextdoor没有像这样使用人工智能？
实时人工智能助手可以帮助完成以下工作：
邻里之间出现了一些问题。.
审核问题。.
停职申诉。.
广告商的顾虑。.
基础客户支持。.
Nirav Tolia 经常讨论人工智能作为 Nextdoor未来发展的一部分。
我一直想问的问题是：
哪些执行措施能够直接改善用户体验？
谈论人工智能很容易。.
让客户真正感受到人工智能带来的影响，这才是关键所在。.
访问 NielFlamm.com 阅读更多内容并参与讨论。