Dia 86: O Nextdoor está em fase de testes? Ou voltamos à normalidade?
O Dia do Trabalhador já passou.
Hoje é o 86º dia do meu estudo de caso contínuo sobre o Nextdoor, e depois de me perguntar ontem se o Nextdoor teria um feriado prolongado, voltei a verificar hoje.
Não recebi qualquer comunicação referente aos dois estudos detalhados da Insights que solicitei.
E o NXDR?
No momento em que escrevo, o preço está a oscilar em torno dos 2,20 dólares. As fontes de mercado indicavam aproximadamente 2,24 dólares no final da tarde de hoje, após o fecho de sexta-feira a 2,24 dólares, pelo que o valor exato está a mudar enquanto escrevo.
Ei, pelo menos agora estamos a falar de cêntimos.
O Nextdoor está com problemas?
Ainda estou a tentar descobrir isso.
Mas algo que Nirav Tolia publicou no X de 3 de Setembro chamou a minha atenção.
“Um estudo de 2025 descobriu...”
Na publicação, Nirav escreveu:
Um estudo de 2025 descobriu que as avaliações falsas geradas pela IA são agora indistinguíveis das verdadeiras..
E pensei logo:
Aqui vamos nós outra vez.
Um estudo.
Qual estudo?
Quem escreveu isto?
Onde foi publicado?
Qual foi a metodologia?
Qual era o tamanho da amostra?
O que significava exatamente “indistinguível”?
Isto soa provavelmente familiar para qualquer pessoa que tenha acompanhado a minha aventura de 86 dias em busca de transparência nas pesquisas do Nextdoor.
Eis a parte interessante: pesquisei e encontrei estudos que comprovam a afirmação de Nirav.
Num artigo da revista Fortune publicado no mesmo dia, Nirav identificou-o mais especificamente como um estudo de 2025 da Nottingham University Business School.
Estudos revistos por pares, previstos para 2025, examinam avaliações falsas geradas por IA, incluindo um estudo do Journal of Retailing and Consumer Services que analisou 714.016 avaliações e encontrou diferenças linguísticas significativas entre avaliações falsas geradas por IA, avaliações falsas geradas por humanos e avaliações autênticas.
Portanto, a minha crítica não é:
“O estudo não existe.”
A minha pergunta é:
Por que não citá-lo na publicação original?
Se pretende utilizar os inquéritos para estabelecer credibilidade, forneça aos leitores informação suficiente para que eles próprios avaliem o inquérito.
Nome do estudo. Autores. Publicação. Ligação.
Quatro coisas.
Concluído.
Principalmente quando se é o CEO de uma empresa que está a promover a ideia de que a origem importa.
Isto é quase demasiado perfeito.
As avaliações falsas não chegaram com o ChatGPT
Outro aspecto desta discussão incomoda-me.
A inteligência artificial não inventou as avaliações falsas.
A IA tornou-os mais rápidos, mais baratos e mais fáceis de produzir em grande escala.
Os seres humanos manipulam reputações há muito, muito tempo.
Na verdade, a história é bastante interessante.
Década de 1800: Walt Whitman publicou anonimamente recensões elogiosas do seu próprio livro Folhas de Relva. Esta é essencialmente a versão do século XIX de criar uma conta falsa e dar-se cinco estrelas.
Início do século XX: Os jornais já lidavam com informações fabricadas, alegações exageradas e "falsificadores". Em 1913, o New York World criou um Departamento de Precisão e Imparcialidade, em parte para atender às queixas e "erradicar as falsificações e os farsantes".
Publicidade pré-internet: As empresas utilizavam testemunhos e recomendações como ferramentas de marketing, criando o mesmo problema fundamental que enfrentamos hoje: esta pessoa está a recomendar o produto porque realmente gosta dele ou porque alguém beneficia da recomendação?
Os primórdios da internet: fóruns de discussão, sites de avaliação e, eventualmente, o comércio eletrónico permitiram que empresas e particulares criassem contas e fabricassem elogios — ou atacassem concorrentes.
Ironicamente, o próprio Nirav foi cofundador do Epinions em 1999, uma das primeiras plataformas de avaliações geradas pelos utilizadores. Reconhece agora que a economia das avaliações acabou por se tornar vulnerável à manipulação.
Década de 2010: Os negócios de avaliações falsas tornaram-se uma indústria. As empresas podiam comprar avaliações positivas, os concorrentes podiam ser atacados com avaliações negativas e os autores das avaliações podiam operar com múltiplas identidades.
Década de 2020: As explorações agrícolas de avaliações tornaram-se cada vez mais sofisticadas. Os investigadores descobriram avaliadores coordenados a elogiar empresas não relacionadas em diversos países, surgindo, por vezes, avaliações idênticas sob nomes diferentes.
Hoje: A IA generativa mudou drasticamente a economia. Em vez de pagar aos humanos para produzirem centenas de avaliações manualmente, alguém pode gerar rapidamente enormes quantidades de texto convincente. A investigação mostra agora que os modelos de aprendizagem de línguas (LLMs) podem produzir avaliações enganadoras com capacidades de nível humano, embora os investigadores ainda consigam identificar estatisticamente algumas diferenças linguísticas.
O mesmo golpe.
Maquinaria muito melhor.
O que me leva de volta ao Nextdoor
A proposta atual da Nextdoor é que a identidade verificada e a responsabilidade do bairro podem tornar as recomendações mais fiáveis.
Esta é uma estratégia interessante.
Mas a verificação por si só não torna uma opinião verdadeira.
Uma pessoa real pode exagerar.
Uma pessoa verificada pode guardar rancor.
Um bom vizinho pode recomendar a empresa de um amigo.
Um cliente legítimo pode receber um incentivo.
Dois vizinhos verificados podem ter experiências completamente diferentes com a mesma empresa.
E, como já referi anteriormente, também tinha dúvidas sobre a robustez do sistema de verificação do Nextdoor.
Portanto, "verificado" é um sinal de confiança.
Não se trata de um soro mágico da verdade.
A proveniência importa? Concordo.
É exatamente isso que torna a publicação de Nirav tão interessante.
O seu argumento mais amplo é essencialmente o seguinte:
A origem da informação importa.
Concordo.
Completamente.
É por isso que, quando o CEO diz:
“Um estudo de 2025 descobriu...”
Quero saber a proveniência.
Dê um nome ao estudo.
Dê os nomes dos investigadores.
Coloque o link.
Deixe que os leitores o examinem.
E é isso mesmo que tenho vindo a pedir ao Nextdoor em relação à sua própria pesquisa.
Durante 86 dias.
O Nextdoor publicou as conclusões da sua investigação Insights.
O Nextdoor informou publicamente os leitores que poderiam solicitar dados detalhados.
Eu solicitei isso.
Eu enviei um e-mail.
Já dei seguimento ao assunto.
Ampliei a distribuição.
Enviei outra solicitação no sábado.
E continuo a aguardar os dois estudos detalhados.
Dia 86
Ontem foi o Dia do Trabalhador.
Hoje pergunto:
O Nextdoor está com problemas?
Porque ainda estou a trabalhar.
Aguarda-se que alguém da Nextdoor responda às perguntas.
A publicação de Nirav defende que a proveniência importa.
Nisso, concordamos.
Aqui fica a minha sugestão para o Dia 86:
Pratique.
Ao citar inquéritos, mostre-nos o inquérito.
Quando a Nextdoor publicar investigação, mostre-nos a metodologia.
Quando o seu próprio blogue informa os leitores de que podem solicitar dados detalhados, forneça esses dados detalhados — ou explique por que razão não o fará.
Porque, quer estejamos a falar de uma avaliação de um restaurante, de uma recomendação gerada por IA ou de um relatório de insights corporativos, o princípio é o mesmo:
Não me diga simplesmente para confiar nisso. Dê-me informação suficiente para que eu possa decidir se devo confiar ou não.
Acompanhe o estudo de caso contínuo da Nextdoor em NielFlamm.com/blog.
O Nextdoor tem um dia dedicado à IA. Talvez precise de um dia dedicado à comunicação.
Deparei-me com um artigo interessante do HR Brew sobre a equipa de RH da Nextdoor , que dedica um dia inteiro por mês à experimentação com IA
Artigo completo:
https://www.hr-brew.com/stories/nextdoors-hr-team-halts-people-work-once-a-month-and-dedicates-the-day-to-ai
Primeiro, é preciso dar o devido crédito.
Como alguém com experiência em Aprendizagem e Desenvolvimento, gostei desta ideia.
Tony Castellanos, responsável de Recursos Humanos da Nextdoor , disse ao HR Brew que a equipa de RH liberta as suas agendas um dia por mês — sem reuniões, entrevistas ou relatórios — para que os colaboradores possam experimentar a IA e criar soluções.
Isto é aprendizagem experiencial.
Isto significa dar aos colaboradores permissão para experimentar, iterar e aprender.
Eu concordo com isso.
Mas, tendo em conta tudo o que tenho documentado sobre o Nextdoor, ocorreu-me de imediato outro pensamento:
Poderíamos dedicar um dia à comunicação?
Passei mais de dois meses a tentar obter um do Nextdoor Insights de Jacob Chavis.
Entrei em contacto com Jacob, Nirav Tolia, Sarah Leary, Relações com Investidores e Comunicação.
De seguida, a Nextdoor publicou outro relatório Insights dirigindo os leitores que desejam informações detalhadas para — já adivinhou — Jacob Chavis.
Segui novamente essas instruções.
E-mail curto. Reinicialização mais amena e suave. Dois estudos solicitados.
Ainda estou à espera.
É por isso que este artigo me fascina.
A Nextdoor pode pausar o trabalho de rotina de RH durante um dia inteiro a cada mês para que os colaboradores possam explorar a IA.
Excelente.
Mas a tecnologia não resolve todos os problemas organizacionais.
Por vezes, a solução não é mais um agente de IA.
Por vezes é:
"Ei, alguém responda a este e-mail."
O HR Brew refere ainda que o "People Brain" da Nextdoor revê o conteúdo publicado nos canais públicos para ajudar a garantir que as mensagens e as políticas estão alinhadas com o conteúdo principal da equipa de Recursos Humanos
Isso deixou-me curioso.
Se a IA estiver a ajudar a avaliar Nextdoor, adoraria saber o que pensa sobre:
Comunidade sem diálogo.
Publicações de comunicação com comentários desativados.
Pesquisas anunciadas como disponíveis, enquanto as solicitações permanecem sem resposta.
Um acionista que esteve mais de dois meses a pedir uma resposta.
Talvez não sejam problemas de IA.
Talvez sejam problemas de liderança e de execução.
Já disse várias vezes que quero que a Nextdoor e a NXDR tenham sucesso. Sou acionista. Financeiramente, isso é do meu interesse.
Os Dias da IA poderiam realmente melhorar a eficiência.
Mas a inovação não deve desviar a atenção do essencial.
A inteligência artificial é impressionante.
Responder a um e-mail não o exige.
Talvez, para além do Dia da Inteligência Artificial, a Nextdoor devesse experimentar um Dia da Comunicação.
Disponibilizo a minha caixa de entrada para o projeto piloto.
Cronologia completa em NielFlamm.com/blog.
SOULM8TE: IA, Obsessão... e uma História Familiar?
SOULM8TE dá uma nova perspetiva à empresa de IA, mas enquanto assistia, não consegui afastar a sensação de já ter visto esta história antes.
Na minha mais recente crítica cinematográfica, comparo SOULM8TE com Subservience , Her e, principalmente, com o episódio "Valerie 23" da série The Outer Limits, de 1995. Será que o novo thriller da Blumhouse valeu a pena ver, ou será que um episódio antigo da série fez um melhor trabalho?
🎬 Veja a minha análise completa ao SOULM8TE em:
https://NielFlamm.com/videos/moviereviews
Por isso, veja Valerie 23 e decida por si mesmo:
Questão de identidade Nextdoor: Plataforma comunitária ou empresa de dados e publicidade?
Continuo a analisar a Nextdoor mais a fundo , não só como acionista, mas também como alguém que tenta compreender a sua visão, estratégia e execução a longo prazo.
A recentemente Nextdoor lançou o seu Inquérito de Regresso às Aulas de 2026, que aborda o perfil dos pais de hoje, a importância dos bairros, as recomendações locais e como as comunidades se apoiam mutuamente.
À primeira vista, isto está em linha com a mensagem que o CEO Nirav Tolia costuma partilhar: construir ligações, fortalecer comunidades, utilizar a IA para melhorar a experiência dos vizinhos e unir as pessoas.
Euapoio essamissão.
Odesafio é que a mensagem começa a parecer contraditória quando comparada com outras conversas sobre liderança.
Numarecente, o Diretor de Receitas, Michael Kiernan, discutiu Nextdoor, a transformação com IA e as novas oportunidades de monetização.
Abordoucomo a Nextdoor tem mais de 110 milhões de utilizadores na plataforma e como a empresa compreende os vizinhos — onde vivem, os seus interesses, as suas comunidades e como interagem. Também discutiu como o "gráfico de vizinhança" poderia tornar-se um ativo de monetização.
Do empresarial , compreendo isso.
A Nextdoor é umaempresa de capital aberto. Ela tem acionistas. Ela tem despesas. Ela precisa de receita sustentável.
Publicidade,parcerias, eficiência em IA e novas fontes de receita são aspetos esperados da gestão de uma empresa tecnológica.
Masé aquique continuo a fazer perguntas:
Qual é opapel do vizinho nesta equação?
Se osinquéritos eas perceções dos vizinhos são suficientemente valiosos para serem divulgados aos anunciantes, parceiros e ao público, não deveria a metodologia completa do inquérito ser transparente?
Quantaspessoas participaram?
Como participamosnaseleção das calças?
Quaiseram osdados demográficos?
Queperguntas foramcolocadas?
Qual eraoconjunto de dados completo?
hoje 22 dias que solicitei a Jacob Chavis as informações completas do inquérito referentes aos estudos anteriores sobre o Nextdoor.
Não háestudo completo.
Sem resposta.
Éaí que aconfiança se torna difícil.
Uma empresanão pode falar de transparência, confiança e de uma comunidade autêntica enquanto controla que informação os vizinhos e investidores podem ver.
A questão maisimportante:
A Nextdoor plataforma de é uma bairro que cria oportunidades de rendimento ao conectar pessoas?
Ou será que a Nextdoor estáa tornar-se uma empresa de dados e publicidade impulsionada pela atividade dos vizinhos?
São duashistórias muito diferentes.
Talvez a resposta esteja algures no meio — mas isso exige transparência.
vizinhosmerecemclareza.
anunciantesexigemclareza.
Shareholdersmerve clarity.
A confiança não se constróiatravés de mensagens.
A confiança constrói-se por meio de ações.
Participena discussãoem NielFlamm.com.
Dia 21: Discussão sobre IA vs. Execução de IA
Hoje completam-se 21 dias desde que solicitei o relatório mencionado no blog.nextdoor.com, no qual Jacob Chavis, da Nextdoor (jchavis@nextdoor.com), foi listado como o contacto para o estudo completo.
Por que razão pedi isso?
Simples.
Queria perceber os detalhes por trás da pesquisa:
Qual a metodologia utilizada?
Qual era o tamanho da amostra?
Quais eram os grupos demográficos representados?
Como foram recolhidos os dados?
Basicamente, trata-se de um estudo de investigação significativo ou mais de uma ao estilo "Family Feud" ?
Já passaram três semanas.
Vou dar um desconto — é domingo, fim de semana, e logo a seguir a celebrarmos o 250.º aniversário dos Estados Unidos da América.
No entanto, ao longo da minha carreira, enquanto gestor e mesmo antes de assumir funções de liderança, a capacidade de resposta foi sempre importante. Monitorizava a comunicação através das ferramentas da empresa e respondia quando algo exigia atenção.
Agora, compare esta experiência com uma que tive recentemente.
Utilizo o monitor contínuo de glicose (CGM) Dexcom Stelo para monitorizar os meus níveis de glicose no sangue. Como não sou insulinodependente, não me qualifico para um CGM Dexcom tradicional de acordo com os requisitos do meu plano de saúde UnitedHealthcare , mas o Stelo ajuda-me a gerir informações importantes sobre a minha saúde.
Recentemente, a minha sessão de monitorização com o sensor terminou 8 dias antes do previsto.
Isto é importante porque a monitorização constante ajuda-me a perceber se a minha glicose está muito alta ou muito baixa.
Tinha acabado de receber a minha reposição programada, por isso pude trocar os sensores — mas isso significava que eventualmente ficaria sem eles.
O que aconteceu a seguir?
Eu utilizei o chatbot Stelo.
Fez perguntas.
Criou o incidente.
Orientou-me durante todo o processo.
Preenchi a informação solicitada.
Menos de 24 horas depois, um novo monitor contínuo de glicose (CGM) estava a caminho.
Isso fez-me pensar:
Porque é que o Nextdoor não usa a IA dessa forma?
Um assistente de IA em tempo real poderia ajudar com:
Os vizinhos estão a enfrentar problemas.
Questões de moderação.
Recursos contra a suspensão.
Preocupações dos anunciantes.
Suporte básico ao cliente.
Nirav Tolia discute frequentemente a IA como parte do futuro do Nextdoor
A pergunta que continuo a fazer é:
Onde está a execução que melhora diretamente a experiência do utilizador?
Falar de IA é fácil.
A diferença está em implementar IA onde os clientes realmente sentem o impacto.
Leia mais e participe na discussão em NielFlamm.com