La IA predice cómo la personalidad del CEO afecta el rendimiento de la empresa

No siempre es barato hablar. En noviembre de 2021, las acciones de Tesla perdieron un estimado de $21 mil millones de su valoración después de que el fundador Elon Musk invitó a sus 70 millones de seguidores a participar en una encuesta sobre si debía vender el 10% de sus propias acciones en la empresa, solo un episodio en una serie a largo plazo de comunicaciones aparentemente imprudentes en las redes sociales por parte de Musk que se cree que contribuyeron a una caída del precio de las acciones de Tesla de $175 mil millones hacia finales de 2021.

Aunque durante mucho tiempo se ha considerado anecdóticamente que el comportamiento del CEO tiene una relación directa con el rendimiento de la empresa, la improbabilidad de que los ejecutivos millonarios tomen pruebas de personalidad estandarizadas ha dejado la predicción de acciones basada en la personalidad efectivamente como una pseudo-ciencia.

El esfuerzo del sector de investigación analítica para crear modelos predictivos en este sentido se ha centrado hasta ahora en los cinco grandes rasgos de personalidad, donde la disposición del CEO se evalúa en términos de apertura, conciencia, extraversión*, amabilidad y neuroticismo.

No es fácil extraer todos estos rasgos de manera empíricamente sólida, solo basándose en el habla y el texto. Un estudio de 2020 de la Academia de Administración solo pudo analizar tres de los cinco grandes rasgos (conciencia, neuroticismo y extroversión), ya que apertura y amabilidad son más difíciles de identificar, particularmente a partir del texto.

Evaluación MBTI

Una nueva colaboración entre universidades de Alemania e Italia ha adoptado un enfoque novedoso para formular un marco predictivo de este tipo, utilizando datos públicamente disponibles para mapear a 32 CEOs de alto nivel en el marco del Indicador de Tipo de Myers-Brigg (MBTI).

Probablemente conoce el MBTI, incluso si no sabía su nombre. Basado en el trabajo de Carl Jung, el MBTI clasifica las personalidades en entidades de cuatro caracteres como ENTJ (‘extrovertido’, ‘sensorial’, ‘pensativo’, ‘juzgado’), y se ha convertido en una herramienta popular para el autoanálisis en las redes sociales durante la última década más o menos.

Los cuatro ejes a partir de los cuales se pueden seleccionar los rasgos son: extraversión vs. introversión (E-I); sensorial vs. intuición (S-N); pensamiento vs. sentimiento (T-F); y juzgado vs. percibido (J-P).

Los autores del artículo utilizaron datos obtenidos de multitudes para crear perfiles MBTI de los CEOs, y luego crearon un conjunto de datos y una arquitectura separados que pudieron predecir con éxito la influencia de la personalidad del CEO en el rendimiento de las acciones, utilizando a Elon Musk como sujeto de prueba central.

Cómo se ajustan los CEOs de muestra a los ejes MBTI. Fuente: https://arxiv.org/pdf/2201.07670.pdf

La nueva investigación busca crear un método objetivo de predicción del precio de las acciones basado en las personalidades estimadas de los directores ejecutivos (y, específicamente, en lo que dicen en público), de acuerdo con la Teoría de los Estratos Superiores propuesta en 1984, que primero planteó una correlación entre la personalidad del CEO y el rendimiento de la empresa.

Los autores afirman:

‘En una tarea de regresión de riesgo, demostramos que—consistentemente con la teoría de los estratos superiores—la personalidad del CEO predicha está significativamente asociada con el riesgo financiero en forma de volatilidad de las acciones. Cualitativamente, los CEOs extrovertidos, intuitivos y pensativos parecen incurrir en menos riesgo financiero.’

La segunda etapa del proyecto, que busca correlacionar las declaraciones con las variaciones posteriores del precio de las acciones, produce un algoritmo que puede indicar segmentos de texto con probable efecto positivo o negativo.

Mapa de calor de Explicaciones Aditivas de Shapley (SHAP) aplicado a segmentos de texto de la llamada de beneficios del trimestre 1 de 2020 de Elon Musk. Rojo y azul son indicadores de ganancias negativas y positivas, respectivamente. Los resultados varían a través de los ejes de los mapeos MBTI, y los resultados más pertinentes serán aquellos que se ajusten al carácter estimado central del hablante (es decir, ‘ENTJ’).

El artículo se titula ¿Influencia de arriba hacia abajo? Prediciendo la personalidad del CEO y el impacto del riesgo a partir de transcripciones de habla, y proviene de tres investigadores de la Universidad de Mannheim y la Universidad Bocconi en Milán.

Definiendo personalidades

Los autores utilizaron tres fuentes para recopilar datos para el componente de predicción de personalidad del proyecto. Para identificar y caracterizar a los CEOs, utilizaron las 88,000 transcripciones de llamadas de beneficios del conjunto de datos Refinitiv EIKON de Reuters; y Compustat Execucomp, de Wharton Research Data Services en la Universidad de Pensilvania, que se utilizó para emparejar programáticamente a los CEOs identificados con datos de edad y género.

Para obtener etiquetas de personalidad MBTI, los investigadores utilizaron la Base de datos de personalidad, una plataforma de crowdsourcing de evaluaciones de personalidad contribuidas por los usuarios, donde había datos adecuados para 32 CEOs (incluidos Steve Jobs y Elon Musk).

En lugar de definir a cada CEO como una abreviatura típica MBTI de cuatro caracteres, los autores representaron cada perfil de personalidad como un vector de cuatro variables continuas en una escala de 0 a 1, de acuerdo con las estimaciones de crowdsourcing, lo que permitió un mapeo más preciso entre las escalas de los cinco grandes y MBTI.

Para validar las estimaciones de crowdsourcing, se construyó una matriz de correlación entre las votaciones MBTI y de los cinco grandes basadas en multitudes para todas las personalidades identificadas en los datos. Los dos sistemas se encontraron en consenso en las evaluaciones contribuidas por los usuarios.

(Dado que las opiniones difieren sobre la medida en que la evaluación psicológica es subjetiva, este consenso intra-sistema solo significa que los dos sistemas contrastantes convergen en sus diferentes criterios para la evaluación de la personalidad; el valor objetivo de este acuerdo depende de la medida en que se suscriba a cualquiera de los sistemas.)

Los autores probaron BERT (base), RoBERTa (base) y Máquina de Soporte Vectorial (SVM) con trigram TF–IDF como posibles modelos. Después del entrenamiento, RoBERTa se encontró que funciona mejor en todos los ejes. En la imagen a continuación, vemos las diversas estimaciones de personalidad para Elon Musk:

Resultados correlacionados para una tarea de regresión de personalidad para Elon Musk. E-I = extroversión-introversión; T-F = pensamiento-sentimiento; S-I = sensorial-intuición; y J-P = juzgado-percibido. SVM se entrenó en vectores TF-IDF, mientras que los otros dos modelos se entrenaron en texto.

Los autores observan que los mejores indicadores ocurren para la extroversión-introversión, y los peores para el juzgado-percibido, quizás porque estos últimos son difíciles de deducir del texto. Predicen que el trabajo futuro que incluya indicadores de habla, como la modulación de la voz y los intervalos de habla, podría agregar nuevas dimensiones interpretables a los datos para estos indicadores.

Vinculando la personalidad al rendimiento de la empresa

Para facilitar el componente de regresión de riesgo del proyecto, de acuerdo con la teoría de los estratos superiores, los autores luego fusionaron los datos de las llamadas de beneficios con bases de datos de IBES, CRSP y Compustat Execucomp.

Para desarrollar índices útiles de variación en los precios de las acciones después de una declaración de un CEO, incorporaron varios proxies de riesgo de trabajos anteriores, e incorporaron la edad y el género para evaluar posibles efectos de confusión.

Criterios para la evaluación del riesgo.

Los rendimientos del riesgo se calcularon en función de los índices de volatilidad después de la semana siguiente a un anuncio. Dado que RoBERTa se desempeñó mejor en el módulo anterior, se utilizó exclusivamente para la etapa de regresión de riesgo.

Resultados

Comentando sobre los resultados obtenidos al utilizar una matriz de personalidad como un método de predicción de la volatilidad de las acciones, los autores afirman:

‘Encontramos que las tres primeras dimensiones MBTI están significativamente asociadas con el riesgo después de la llamada. Esta asociación es [alta] para E–I y T–F. La dirección de esta asociación se comporta como se esperaba: un CEO que se comunica de manera introvertida y de sentimiento está asociado con un mayor [riesgo], mientras que una comunicación intuitiva está asociada con un menor [riesgo].

‘Cabe destacar que estos resultados son robustos a los efectos fijos de edad y género.’

Resultados de las pruebas de regresión de riesgo estándar del artículo, que abarcan 22,000 llamadas de beneficios a lo largo de 1,700 años, desde 2002 hasta 2020. Las regresiones incorporan efectos fijos para el tiempo y la industria.

Los investigadores pretenden desarrollar el modelo en el futuro para que un solo regressor pueda producir las cuatro dimensiones MBTI, así como incorporar datos no textuales como señales de habla.

*La ortografía de esta palabra es particular del estudio de Myers-Briggs.

Publicado por primera vez el 20 de enero de 2022.