レイバーデーは終わりました。.
Nextdoorのケーススタディを続けて86日目ですが、昨日Nextdoorが長期休暇を取っているのではないかと疑問に思ったので、今日もう一度確認してみました。
私が依頼した2件の詳細なインサイト調査に関して、何の連絡も受けていません。.
そしてNXDRは？
この記事執筆時点では、 2.20ドル台前半で推移しています。市場関係者によると、金曜日の終値が2.24ドルだったため、今日の午後遅くには2.24ドル前後で推移していたとのことです。したがって、正確な数値はこの記事を書いている間にも変動しています。
まあ、少なくとも今はほんのわずかな金額の話をしているだけだ。.
Nextdoorは稼働中ですか？
まだその理由を解明しようとしているところです。.
しかし、ニラヴ・トリアが9月3日にXに投稿したある記事が私の目に留まった。.
「2025年の調査で判明したこと…」
その投稿で、ニラヴは次のように書いた。
「2025年の調査によると、AIが生成した偽のレビューは、今や本物のレビューと区別がつかないことが判明した…」
そして私はすぐにこう思った。
ああ、またか。.
ある研究。.
どの研究ですか？
誰が書いたのか？
それはどこで出版されたのですか？
どのような方法論を用いたのですか？
サンプルサイズはどれくらいでしたか？
「区別がつかない」とは具体的にどういう意味だったのか？
これは、私がNextdoorの調査透明性について86日間かけて行った冒険を追ってきた人なら、おそらく聞き覚えのある話だろう。
興味深いのはここからだ。調べてみたところ、ニラヴの発言の裏には、明確な研究結果が存在することが分かった。
同日に掲載されたフォーチュン誌の記事の中で、ニラヴ氏はそれを ノッティンガム大学ビジネススクールによる2025年の研究。
査読済みの2025件の研究がAIが生成した偽レビューを検証しており、その中には『Journal of Retailing and Consumer Services』誌に掲載された714,016件のレビューを分析し、AIが生成した偽レビュー、人間が生成した偽レビュー、および本物のレビューの間に意味のある言語的差異を発見した研究も含まれている。.
だから私の批判はこうではない。
「そのような研究は存在しない。」
私の質問は次のとおりです。
元の投稿で引用すればいいじゃないですか？
研究結果を用いて信頼性を確立しようとするのであれば、読者が自ら研究結果を評価できるだけの十分な情報を提供するべきです。.
研究名。著者。出版物。リンク。.
4つのこと。.
終わり。.
特に、あなたが現在「原産地が重要だ」という考え方を推進している企業のCEOであればなおさらです 。
それは完璧すぎるくらいだ。.
ChatGPTでは偽レビューは発生しなかった
この議論の別の点も気になる。.
AIは偽レビューを発明したわけではない。.
AIによって、それらは より速く、より安く、より容易に大量生産できるようになった。
人間は非常に長い間、評判を操作してきた。.
実際、その歴史はかなり面白い。.
1800年代： ウォルト・ホイットマンは、自身の 著書『草の葉』。これは、いわば19世紀版の使い捨てアカウントを作成し、自分自身に5つ星の評価を与える行為と言えるだろう。
1900年代初頭： 新聞業界はすでに、捏造された情報、誇張された主張、そして「偽物」への対応に追われていた。1913年までに、 ニューヨーク・ワールド紙は、 苦情への対応と「偽物や偽物を排除する」ことを目的として、正確性と公正性に関する局を設立した。
インターネット以前の広告： 企業は顧客の声や推薦文をマーケティングツールとして利用していましたが、今日私たちが直面しているのと同じ根本的な問題がありました。つまり、 この人は本当にその製品を気に入っているから推薦しているのか、それとも誰かがその推薦から利益を得ているから推薦しているのか、ということです。
初期のインターネット： 掲示板、レビューサイト、そして最終的には電子商取引によって、企業や個人はアカウントを作成し、賞賛を捏造したり、競合他社を攻撃したりすることが可能になった。
皮肉なことに、ニラヴ自身は1999年に初期のユーザー生成型レビュープラットフォームの一つであるEpinionsを共同設立した。彼は現在、レビュー経済が最終的に操作されやすくなったことを認めている。
2010年代： 偽レビュービジネスが一大産業となった。企業は肯定的なレビューを購入したり、競合他社を否定的なレビューで攻撃したり、レビュー投稿者が複数のアカウントを使い分けたりすることができた。
2020年代： レビューファームはますます巧妙化した。調査官は、国境を越えて無関係な企業を称賛する組織的なレビュー投稿者を発見し、時には同一のレビューが異なる名前で投稿されることもあった。
今日： 生成型AIは経済状況を劇的に変化させた。何百ものレビューを手作業で作成するために人間に報酬を支払う代わりに、誰かが膨大な量の説得力のあるテキストを迅速に生成できるようになった。研究者たちは統計的に言語的な違いを識別できるものの、LLM（言語リテラシー向上ツール）は人間並みの能力で欺瞞的なレビューを作成できることが研究で明らかになっている。
同じ詐欺だ。.
はるかに優れた機械だ。.
そこでNextdoorの話に戻ります。
Nextdoorの現在の売り文句は、本人確認と地域住民の責任体制によって、推薦情報の信頼性を高めることができるというものだ。.
それは興味深い戦略ですね。.
しかし、検証したからといって、意見が真実であるとは限らない。.
人間は誇張することもある。.
認証済みの人物でも恨みを抱くことがある。.
本当の隣人なら、友人の会社を推薦してくれるものだ。.
正規の顧客は特典を受け取ることができます。.
同じ店を利用した場合でも、近隣住民同士で全く異なる体験をすることがある。.
そして、以前にも述べたように、Nextdoorの認証システムが実際にどれほど堅牢なのかについて、私自身も疑問を抱いていました。.
つまり、 「認証済み」は信頼の証なのです。
それは魔法の自白剤ではない。.
出所は重要？私もそう思います。.
まさにそれが、ニラヴの投稿を非常に興味深いものにしている理由なのです。.
彼のより広範な主張は、本質的に次の通りである。
情報の出所は重要である。.
同意します。.
完全に。.
だからこそ、CEOはこう言うのです。
「2025年の調査によると…」
出所を知りたい。.
その研究の名前を挙げてください。.
研究者の名前を挙げてください。.
リンクを貼ってください。.
読者に検証させてみよう。.
そして、まさにそれが私がNextdoorに自社の調査結果について提供を求めてきたことなのです。.
86 日間。
Nextdoorは調査結果を発表しました。.
Nextdoorは、読者に対し、詳細なデータの提供を要求できることを公に伝えた。.
私がリクエストしたんです。.
メールを送りました。.
フォローアップしました。.
配布範囲を拡大しました。.
土曜日に別の依頼を送りました。.
そして、私はまだその2つの詳細な研究結果を待っているところです。.
86日目
昨日はレイバーデーでした。.
今日私が尋ねたいのは：
Nextdoorは稼働中ですか？
私はまだ仕事をしている最中だからです。.
Nextdoorの担当者が質問に答えてくれるのを待っています。.
ニラヴの投稿は、 出所が重要である。
その点については、私たちも同意します。.
それでは、86日目の提案です。
練習しましょう。.
研究を引用する場合は、その研究内容を示してください。.
Nextdoorが調査結果を発表する際は、その調査方法を示してください。.
自分のブログで読者に詳細なデータのリクエストを受け付けていると伝えている場合は、詳細なデータを提供するか、提供しない理由を説明してください。.
レストランのレビューであれ、AIによるおすすめであれ、企業のインサイトレポートであれ、原理は同じです。
ただ「信じろ」と言うだけではなく、信じるかどうかを判断するのに十分な情報を与えてください。.
Nextdoorの事例研究の続きは、 NielFlamm.com/blog。
