Dag 86: Is Nextdoor aan het werk? Of zijn we weer terug bij af?

Labor Day is voorbij.

Het is dag 86 van mijn doorlopende Nextdoor-casestudy, en nadat ik me gisteren afvroeg of Nextdoor een lang weekend had genomen, heb ik het vandaag nog eens gecontroleerd.

Ik heb nog geen reactie ontvangen met betrekking tot de twee gedetailleerde Insights-onderzoeken die ik heb aangevraagd.

En NXDR?

Op het moment van schrijven schommelt de koers rond de $2,20. Marktbronnen gaven aan het einde van de middag een koers van ongeveer $2,24 aan, na de slotkoers van $2,24 van vrijdag. De exacte koers is dus nog aan het veranderen terwijl ik dit schrijf.

Nou ja, in ieder geval hebben we het nu over centen.

Werkt Nextdoor naar behoren?

Ik probeer dat nog steeds te begrijpen.

Maar iets wat Nirav Tolia op 3 september op X plaatste, trok mijn aandacht.

“Uit een onderzoek uit 2025 bleek...”

In het bericht schreef Nirav:

"Uit een onderzoek uit 2025 bleek dat door AI gegenereerde nepbeoordelingen nu niet meer te onderscheiden zijn van echte beoordelingen..."

En meteen dacht ik:

Daar gaan we weer.

Een onderzoek.

Welke studie?

Wie heeft het geschreven?

Waar werd het gepubliceerd?

Wat was de gebruikte methodologie?

Wat was de steekproefomvang?

Wat werd er precies bedoeld met "niet te onderscheiden"?

Dit klinkt waarschijnlijk bekend in de oren van iedereen die mijn 86-daagse avontuur in Nextdoor-onderzoekstransparantie heeft gevolgd

En nu komt het interessante: ik heb het opgezocht en er is wel degelijk aantoonbaar onderzoek dat de bewering van Nirav ondersteunt.

In een artikel in Fortune dat dezelfde dag verscheen, noemde Nirav het specifieker als een onderzoek uit 2025 van de Nottingham University Business School.

Peer-reviewed studies uit 2025 onderzoeken door AI gegenereerde nepbeoordelingen, waaronder een studie in het Journal of Retailing and Consumer Services die 714.016 beoordelingen analyseerde en betekenisvolle taalkundige verschillen vond tussen door AI gegenereerde nepbeoordelingen, door mensen gegenereerde nepbeoordelingen en authentieke beoordelingen.

Mijn kritiek is dus niet:

“Het onderzoek bestaat niet.”

Mijn vraag is:

Waarom citeer je het niet in het oorspronkelijke bericht?

Als je onderzoek gebruikt om je geloofwaardigheid te versterken, geef lezers dan voldoende informatie om het onderzoek zelf te kunnen beoordelen.

Studienaam. Auteurs. Publicatie. Link.

Vier dingen.

Klaar.

Vooral als je CEO bent van een bedrijf dat momenteel het idee promoot dat herkomst ertoe doet.

Dat is bijna te perfect.

Neprecensies zijn niet via ChatGPT binnengekomen

Een ander aspect van deze discussie baart me zorgen.

Kunstmatige intelligentie heeft nepbeoordelingen niet uitgevonden.

Dankzij AI zijn ze sneller, goedkoper en gemakkelijker op grote schaal te produceren.

Mensen manipuleren reputaties al heel, heel lang.

De geschiedenis is eigenlijk best boeiend.

Jaren 1800: Walt Whitman publiceerde anoniem lovende recensies van zijn eigen 'Leaves of Grass'. Dat is in feite de 19e-eeuwse versie van het aanmaken van een nepaccount en jezelf vijf sterren geven.

Begin twintigste eeuw: Kranten hadden al te maken met verzonnen informatie, overdreven beweringen en vervalsers. In 1913 richtte de New York World een Bureau voor Nauwkeurigheid en Eerlijkheid op, mede om klachten te behandelen en "vervalsingen en vervalsers uit te roeien".

Reclame vóór het internettijdperk: bedrijven gebruikten getuigenissen en aanbevelingen als marketinginstrumenten, wat leidde tot hetzelfde fundamentele probleem waar we vandaag de dag nog steeds mee te maken hebben: beveelt deze persoon het product aan omdat hij of zij er oprecht enthousiast over is, of omdat iemand baat heeft bij de aanbeveling?

Het internet in zijn beginjaren: discussieforums, recensiesites en uiteindelijk e-commerce stelden bedrijven en particulieren in staat accounts aan te maken en lof te fabriceren – of concurrenten aan te vallen.

Ironisch genoeg was Nirav zelf in 1999 medeoprichter van Epinions , een van de eerste platforms voor door gebruikers gegenereerde recensies. Hij erkent nu dat de recensie-economie uiteindelijk kwetsbaar werd voor manipulatie.

Jaren 2010: De handel in nep-recensies groeide uit tot een volwaardige industrie. Bedrijven konden positieve recensies kopen, concurrenten konden worden aangevallen met negatieve recensies en recensenten konden onder meerdere identiteiten opereren.

Jaren 2020: Recensiefabrieken werden steeds geavanceerder. Onderzoekers ontdekten gecoördineerde recensenten die in verschillende landen ongerelateerde bedrijven prezen, waarbij identieke recensies soms onder verschillende namen verschenen.

Vandaag de dag: Generatieve AI heeft de economie drastisch veranderd. In plaats van mensen te betalen om handmatig honderden recensies te schrijven, kan iemand snel enorme hoeveelheden overtuigende tekst genereren. Onderzoek toont nu aan dat LLM's misleidende recensies kunnen produceren met vaardigheden op menselijk niveau, hoewel onderzoekers statistisch gezien nog steeds enkele taalkundige verschillen kunnen vaststellen.

Hetzelfde trucje.

Veel betere machines.

En dat brengt me terug bij Nextdoor

Nextdoor beweert momenteel dat een geverifieerde identiteit en verantwoordelijkheid vanuit de buurt de aanbevelingen betrouwbaarder kunnen maken.

Dat is een interessante strategie.

Maar verificatie alleen maakt een mening nog niet waar.

Een echt persoon kan overdrijven.

Een geverifieerd persoon kan een wrok koesteren.

Een echte buur kan het bedrijf van zijn vriend aanbevelen.

Een legitieme klant kan een bonus ontvangen.

Twee geverifieerde buren kunnen totaal verschillende ervaringen hebben met hetzelfde bedrijf.

En zoals ik eerder al heb beschreven, heb ik zelf ook twijfels over hoe robuust het verificatiesysteem van Nextdoor eigenlijk is.

"Geverifieerd" is dus een teken van vertrouwen

Het is geen magisch waarheidsserum.

Is herkomst belangrijk? Daar ben ik het mee eens.

Dat is precies wat Niravs bericht zo interessant maakt.

Zijn bredere argumentatie komt in essentie neer op:

Waar informatie vandaan komt, is belangrijk.

Ik ben het ermee eens.

Volledig.

Daarom zegt de CEO het volgende:

“Uit een onderzoek uit 2025 bleek dat...”

Ik wil de herkomst weten.

Geef de naam van het onderzoek.

Noem de onderzoekers.

Link ernaar.

Laat de lezers het bekijken.

En dat is precies wat ik Nextdoor heb gevraagd met betrekking tot hun eigen onderzoek.

Gedurende 86 dagen.

Nextdoor heeft de Insights-resultaten gepubliceerd.

Nextdoor heeft lezers publiekelijk laten weten dat ze gedetailleerde gegevens kunnen opvragen.

Ik heb erom gevraagd.

Ik heb een e-mail gestuurd.

Ik heb het opgevolgd.

Ik heb de distributie uitgebreid.

Ik heb zaterdag nog een verzoek ingediend.

En ik wacht nog steeds op de twee gedetailleerde onderzoeken.

Dag 86

Gisteren was het Dag van de Arbeid.

Vandaag stel ik de volgende vraag:

Werkt Nextdoor naar behoren?

Omdat ik nog steeds met het werk bezig ben.

Ik wacht tot iemand op Nextdoor de vragen beantwoordt.

In zijn bericht betoogt Nirav dat herkomst ertoe doet.

Daarover zijn we het eens.

Mijn suggestie voor dag 86 is dan:

Oefen het.

Als je onderzoek aanhaalt, laat ons dat onderzoek dan zien.

Als Nextdoor onderzoek publiceert, laat ons dan de methodologie zien.

Als je op je eigen blog lezers vertelt dat ze gedetailleerde gegevens kunnen opvragen, verstrek die gegevens dan ook – of leg uit waarom je dat niet doet.

Want of het nu gaat om een ​​restaurantrecensie, een door AI gegenereerde aanbeveling of een bedrijfsrapport, het principe blijft hetzelfde:

Zeg me niet zomaar dat ik het moet vertrouwen. Geef me voldoende informatie zodat ik zelf kan beslissen of ik het kan vertrouwen.

Volg de doorlopende Nextdoor-casestudy op NielFlamm.com/blog.

Nextdoor heeft een AI-dag. Misschien hebben ze een communicatiedag nodig.

Ik kwam een ​​interessant artikel van HR Brew tegen over het HR-team van Nextdoor dat elke maand een volledige dag besteedt aan experimenten met AI

Volledig artikel:

https://www.hr-brew.com/stories/nextdoors-hr-team-halts-people-work-once-a-month-and-dedicates-the-day-to-ai

Allereerst, eer aan wie eer toekomt.

Als iemand met een achtergrond in leren en ontwikkeling, spreekt dit idee me erg aan.

Tony Castellanos, hoofd personeelszaken bij Nextdoor , vertelde aan HR Brew dat het HR-team één dag per maand vrijhoudt van vergaderingen, interviews of rapporten, zodat medewerkers kunnen experimenteren met AI en oplossingen kunnen ontwikkelen.

Dat is ervaringsgericht leren.

Dat betekent dat je medewerkers de ruimte geeft om te experimenteren, te verbeteren en te leren.

Daar kan ik me wel in vinden.

Maar gezien alles wat ik over Nextdoor heb gedocumenteerd , kwam er meteen een andere gedachte bij me op:

Zouden we een dag aan communicatie kunnen wijden?

Ik heb ruim twee maanden geprobeerd om een ​​Nextdoor Insights-onderzoek van Jacob Chavis te verkrijgen.

Ik heb contact opgenomen met Jacob, Nirav Tolia, Sarah Leary, Investor Relations en Communicatie.

Vervolgens Nextdoor een nieuw Insights-rapport waarin lezers die gedetailleerde informatie wilden, werden doorverwezen naar – je raadt het al – Jacob Chavis.

Ik heb die instructies opnieuw opgevolgd.

Korte e-mail. Vriendelijkere, mildere reset. Twee onderzoeken aangevraagd.

Ik wacht nog steeds.

Daarom vind ik dit artikel zo fascinerend.

Nextdoor kan de routinematige HR-taken een hele dag per maand onderbreken, zodat medewerkers zich kunnen verdiepen in AI.

Geweldig.

Maar technologie lost niet alle organisatorische problemen op.

Soms is de oplossing niet een nieuwe AI-agent.

Soms is het:

"Hé, kan iemand die e-mail beantwoorden?"

HR Brew meldt ook dat Nextdoor's "People Brain" de content die op openbare kanalen wordt gepubliceerd, beoordeelt om ervoor te zorgen dat de boodschap en het beleid aansluiten bij de kerncontent van het HR-team.

Dat maakt me wel nieuwsgierig.

Als AI helpt bij het evalueren van Nextdoor, zou ik graag willen weten wat die AI ervan vindt:

Gemeenschap zonder conversatie.

Berichten met uitgeschakelde reacties zijn onderdeel van de communicatie.

Onderzoek dat als beschikbaar wordt aangeboden, blijft onbeantwoord op aanvragen.

Een aandeelhouder die al meer dan twee maanden op een antwoord wacht.

Misschien zijn dat geen AI-problemen.

Misschien zijn het problemen met leiderschap en uitvoering.

Ik heb herhaaldelijk gezegd dat ik wil dat Nextdoor en NXDR succesvol zijn. Ik ben aandeelhouder. Financieel gezien is dat in mijn belang.

AI-dagen zouden de efficiëntie daadwerkelijk kunnen verbeteren.

Maar innovatie mag de basisprincipes niet uit het oog verliezen.

Kunstmatige intelligentie is indrukwekkend.

Het is niet nodig om een ​​e-mail te beantwoorden.

Misschien moet Nextdoor , naast AI-dag, ook een Communicatiedag organiseren.

Ik stel mijn inbox beschikbaar voor de pilot.

De volledige tijdlijn is te vinden op NielFlamm.com/blog.

SOULM8TE: AI, obsessie... en een bekend verhaal?

SOULM8TE geeft een nieuwe draai aan AI-gezelschap, maar tijdens het kijken bekroop me het gevoel dat ik dit verhaal al eerder had gezien.

In mijn nieuwste filmrecensie vergelijk ik SOULM8TE met Subservience, Heren vooral de The Outer Limits -aflevering "Valerie 23" Was Blumhouse's nieuwste thriller de moeite waard, of deed een oude tv-aflevering het beter?

🎬 Bekijk mijn volledige SOULM8TE- recensie op:

https://NielFlamm.com/videos/moviereviews

Bekijk dan Valerie 23 en oordeel zelf:

https://www.youtube.com/watch?v=aQC1R9eCEGU

De identiteitsvraag van Nextdoor: communityplatform of data- en advertentiebedrijf?

Ik blijfmeverdiepen in Nextdoor, niet alleen als aandeelhouder, maar ook om de langetermijnvisie, strategie en uitvoering ervan te begrijpen.

Nextdoof onlangszijn Back-to-School Research 2026 gepubliceerd, waarin de huidige ouders, het belang van de buurt, lokale aanbevelingen en de onderlinge steun binnen gemeenschappen worden besproken.

Op het eerste gezicht sluit dit aan bij de boodschap die CEO Nirav Tolia vaak uitdraagt: verbindingen leggen, gemeenschappen versterken, AI gebruiken om de ervaring van de buren te verbeteren en mensen samenbrengen.

Ik steundiemissie.

Deuitdaging is dat de boodschap tegenstrijdig begint te lijken in vergelijking met andere gesprekken over leiderschap.

In een recent interview besprak Chief Revenue Officer Michael Kiernan de toekomstige omzetstrategie van Nextdoor , de AI-transformatie en nieuwe mogelijkheden voor het genereren van inkomsten

Hijbesprak hoe Nextdoor meer dan 110 miljoen gebruikers op het platform heeft en hoe het bedrijf de buurtbewoners begrijpt: waar ze wonen, hun interesses, hun gemeenschappen en hoe ze met elkaar omgaan. Hij besprak ook hoe de 'buurtgrafiek' een bron van inkomsten zou kunnen worden.

Vanuit zakelijk oogpunt begrijp ik dit.

Nextdois eenbeursgenoteerd bedrijf. Het heeft aandeelhouders. Het heeft kosten. Het heeft duurzame inkomsten nodig.

Reclame,partnerschappen, de efficiëntie van AI en nieuwe inkomstenstromen worden gezien als onderdeel van de bedrijfsvoering van een technologiebedrijf.

Maarjuist hierblijf ik vragen stellen:

Welke debuur in dit geheel?

Alsenquêtes eninzichten van buurtbewoners waardevol genoeg zijn om te delen met adverteerders, partners en het publiek, zou de volledige onderzoeksmethodologie dan niet transparant moeten zijn?

Hoeveelmensen hebben deelgenomen?

Hoeworden onze deelnemersgeselecteerd?

Watwaren dedemografische gegevens?

Welkevragen werdengesteld?

Wat wasde completedataset?

Vandaag is het dag 22 sinds ik Jacob Chavis om alle onderzoeksgegevens over eerdere Nextdoor-studies heb gevraagd.

Geen volledigestudie.

Geenmethodologie.

Geen reactie.

Datis waar vertrouwenlastig wordt.

Een bedrijfkan niet praten over transparantie, vertrouwen en een authentieke gemeenschap, terwijl het tegelijkertijd controleert welke informatie buren en investeerders te zien krijgen.

De groterevraag:

Is Nextdoor eenbuurtplatform dat inkomsten genereert door mensen met elkaar te verbinden?

Of wordt een Nextdoordata- en reclamebedrijf dat draait op de activiteiten van buurtbewoners?

Dat zijn twee totaalverschillende verhalen.

Misschien het antwoord ergens in het midden, maar dat vereist transparantie.

Burenverdienenduidelijkheid.

Adverteerdershebben behoefte aanduidelijkheid.

Shareholders deserve clarity.

Vertrouwen wordt niet gecreëerddoor middel van berichten.

Vertrouwen ontstaat door daden.

Neem deel aande discussieop NielFlamm.com.

Dag 21: AI-praten versus AI-uitvoering

Vandaag is het 21 dagen geleden dat ik het rapport opvroeg waarnaar wordt verwezen op blog.nextdoor.com, waarin Jacob Chavis van Nextdoor (jchavis@nextdoor.com) als contactpersoon voor het volledige onderzoek werd vermeld.

Waarom heb ik erom gevraagd?

Eenvoudig.

Ik wilde de details achter het onderzoek begrijpen:

Welke methodologie werd gebruikt?

Wat was de steekproefomvang?

Welke demografische groepen waren vertegenwoordigd?

Hoe zijn de gegevens verzameld?

Is dit in feite een zinvol onderzoek of meer een soort enquêteforum à la Family Feud ?

Het is nu drie weken geleden.

Ik zal wat begrip tonen – het is zondag, weekend, en vlak na de viering van de 250e verjaardag van de Verenigde Staten van Amerika.

Echter, gedurende mijn hele carrière, als manager en zelfs voordat ik leidinggevende functies bekleedde, was reactiesnelheid van groot belang. Ik hield de communicatie via de interne tools in de gaten en reageerde wanneer iets aandacht vereiste.

Vergelijk die ervaring nu eens met een ervaring die ik onlangs heb gehad.

Ik gebruik de Dexcom Stelo CGM om mijn bloedglucosewaarden te controleren. Omdat ik niet insulineafhankelijk ben, kom ik niet in aanmerking voor een traditionele Dexcom CGM volgens de van UnitedHealthcare , maar de Stelo helpt me wel om belangrijke gezondheidsinformatie bij te houden.

Mijn sensorsessie is onlangs 8 dagen eerder beëindigd.

Dat is belangrijk, want door regelmatige monitoring kan ik beter inschatten of mijn bloedsuikerspiegel te hoog of te laag wordt.

Ik had net mijn reguliere vervanging ontvangen, dus ik kon de sensoren wisselen, maar dat betekende wel dat ik er uiteindelijk een tekort zou hebben.

Wat gebeurde er vervolgens?

Ik heb de Stelo-chatbot gebruikt.

Het stelde vragen.

Het incident is veroorzaakt.

Heeft me door het proces begeleid.

Ik heb de vereiste gegevens ingevuld.

Minder dan 24 uur later was een vervangend CGM-apparaat onderweg.

Dat zette me aan het denken:

Waarom gebruikt Nextdoor geen AI op deze manier?

Een realtime AI-assistent zou kunnen helpen met:

Buren ondervinden problemen.

Vragen van de moderator.

Beroepsprocedures tegen schorsingen.

Zorgen van adverteerders.

Basisklantenservice.

Nirav Tolia bespreekt regelmatig AI als onderdeel van de toekomst van Nextdoor

De vraag die ik steeds blijf stellen is:

Waar blijft de uitvoering die de gebruikerservaring direct verbetert?

Praten over AI is makkelijk.

Het implementeren van AI op een manier die de impact voor de klant daadwerkelijk voelt, maakt het verschil.

Lees meer en neem deel aan de discussie op NielFlamm.com