AI Ennustaa, Miten Toimitusjohtajan Persoonallisuus Vaikuttaa Yrityksen Menestykseen

Puhuminen ei aina ole halpaa. Marraskuussa 2021 Tesla (TSLA ) menetti arviolta 21 miljardia dollaria arvostaan, kun perustaja Elon Musk kutsui 70 miljoonaa seuraajaa osallistumaan kyselyyn siitä, pitäisikö hän myydä 10 prosenttia omistamistaan osakkeista – yksi useista ilmeisen huolimattomista sosiaalisen median viestinnän jaksoista, jotka ovat vaikuttaneet Teslan osakekurssiin vuoden 2021 lopulla.

On pitkään ollut yleisesti hyväksytty, että toimitusjohtajan käyttäytyminen vaikuttaa suoraan yrityksen menestykseen, mutta miljardien dollarien arvostettujen johtajien saaminen osallistumaan standardoituun persoonallisuustestiin on jättänyt persoonallisuuteen perustuvan osakehinnan ennustamisen lähes tieteenalaksi.

Analytiikan tutkimusala on keskittynyt luomaan ennustemalleja, joissa toimitusjohtajan luonteenpiirteitä arvioidaan viiden suuren luonteenpiirteen kautta, joissa toimitusjohtajan luonne arvioidaan avoimuuden, tunnollisuuden, ekstraversoin, sopuisuuden ja neurotiikkan kautta.

On haasteellista erottaa kaikki nämä piirteet empirisisesti vain puheen ja tekstin perusteella. Vuoden 2020 tutkimuksessa Academy of Management pystyi analysoimaan vain kolmea suurta luonteenpiirrettä (tunnollisuus, neurotiikka ja ekstraversio), koska avoimuus ja sopuisuus ovat vaikeampia tunnistaa, erityisesti tekstistä.

MBTI Arviointi

Saksan ja Italian yliopistojen välinen uusi yhteistyö on lähestynyt tätä ongelmaa uudella tavalla kehittämällä ennustemallin, joka perustuu julkisesti saatavilla oleviin tietoihin 32 korkean tason toimitusjohtajan sijoittamiseksi Myers-Briggsin luonteenindikaattorin (MBTI) kehykseen.

Todennäköisesti tunnet MBTI:n, vaikka et tiennyt sen nimeä. Carl Jungin työhön perustuva MBTI luokittelee luonteen neljän merkin yhdistelminä, kuten ENTJ (ekstraversio, aistiminen, ajattelu, arvottelu), ja se on muodostunut suosituksi itseanalyysityökaluksi sosiaalisessa mediassa viimeisen kymmenen vuoden ajan.

Neljä akseelia, joista piirteet voidaan valita, ovat: ekstraversio vs. introvertti (E-I); aistiminen vs. intuitio (S-N); ajattelu vs. tunteet (T-F); ja arvottelu vs. havainnointi (J-P).

Tutkimuksen tekijät käyttivät joukkoistettuja tietoja luomaan MBTI-profiileja toimitusjohtajille ja loivat erillisen tietokannan ja arkkitehtuurin, joka pystyi ennustamaan toimitusjohtajan luonteen vaikutusta osakekurssiin, käyttäen Elon Muskin keskeisenä kokeiluaineistona.

Esimerkkejä siitä, miten johtajat sopivat MBTI-akseleihin. Lähde: https://arxiv.org/pdf/2201.07670.pdf

Tutkimuksessa pyritään luomaan objektiivinen menetelmä osakekurssin ennustamiseen toimitusjohtajien arvioidun luonteen perusteella, erityisesti siinä, mitä he sanovat julkisesti, Upper Echelons -teorian mukaisesti, joka ehdotti yhteyttä toimitusjohtajan luonteeseen ja yrityksen menestykseen vuonna 1984.

Tutkimuksen tekijät toteavat:

‘Riskiregressiotyössä osoitamme, että – ylemmän tason teorian mukaisesti – ennustettu toimitusjohtajan luonteenpiirre on merkittävästi yhteydessä taloudelliseen riskiin osakekurssivaihtelun muodossa. Laadullisesti ekstrvertit, intuitiiviset ja ajattelevat toimitusjohtajat näyttävät aiheuttavan vähemmän taloudellista riskiä.’

Toisen vaiheen tutkimuksessa, jossa tutkitaan lausuntojen yhteyttä myöhempään osakekurssin vaihteluun, kehitetään algoritmi, joka voi osoittaa tekstin osia, jotka voivat vaikuttaa positiivisesti tai negatiivisesti.

Shapley Additive Explanations (SHAP) -lämpökartta sovellettu Elon Muskin Q1 2020 tuloksen esittelyssä. Punainen ja sininen ovat negatiivisia ja positiivisia tuloksia osoittavia merkkejä. Tulokset vaihtelevat MBTI-akselien mukaan, ja merkittävimmät tulokset ovat niitä, jotka ovat yhteydessä puhujan ydinkarakterin (esim. ‘ENTJ’) kanssa.

Tutkimus on nimeltään Top-Down Influence? Predicting CEO Personality and Risk Impact from Speech Transcripts, ja se on tehty kolmen tutkijan yhteistyönä Saksan Mannheimin yliopistosta ja Milanon Bocconin yliopistosta.

Luonteen Määrittely

Tutkimuksen tekijät käyttivät kolmea tietolähdettä kerätäkseen dataa luonteenennusteen osalle. Toimitusjohtajien tunnistamiseksi ja luonteenpiirteiden määrittelyksi he käyttivät 88 000 tuloksen esittelyä Reutersin Refinitiv EIKON -tietokannasta; ja Compustat Execucompia, jota käytetään Wharton Research Data Servicesissa Pennsylvanian yliopistossa, jotta voidaan ohjelmallisesti yhdistää tunnistetut toimitusjohtajat ikä- ja sukupuolitietyksi.

Toimitusjohtajien MBTI-luonteenpiirteiden saamiseksi tutkijat käyttivät Personality Database -alustaa, joka on joukkoistettu alusta, jossa käyttäjät voivat arvioida henkilöiden luonteenpiirteitä. Alustalla oli riittävästi tietoja 32 toimitusjohtajasta, mukaan lukien Steve Jobs ja Elon Musk.

Toimitusjohtajien luonteenprofiileja edustettiin neljän jatkuvan muuttujan vektorina asteikolla 0-1, joka perustui joukkoistettuihin arviointeihin, mikä mahdollisti tarkan yhdistämisen Big 5 – ja MBTI-asteikoilla.

Arvioiden validointiin tutkijat rakensivat korrelaatiomatriisin joukkoistettujen MBTI- ja Big 5 -arvioiden välille kaikille henkilöille, joita koski data. Kaksi järjestelmää osoittautuivat olevan yhteydessä toisiinsa käyttäjien arvioissa.

(Koska mielipiteet eroavat siitä, kuinka paljon psykologinen arviointi on subjektiivista, tämä järjestelmien välinen yhteisymmärrys osoittaa vain, että kaksi järjestelmää yhtyy erilaisten arviointikriteerien suhteen; yhteisymmärryksen objektiivinen arvo riippuu siitä, kuinka paljon yhteyttä kumpaan tahansa järjestelmään uskoo.)

Tutkijat testasivat BERTin (perus), RoBERTan (perus) ja Support Vector Machine (SVM) -algoritmiä trigram TF-IDF:llä potentiaalisina malleina. Koulutuksen jälkeen RoBERTa osoittautui parhaaksi kaikilla akseleilla. Kuvassa nähdään mallien erilaiset arviot Elon Muskin luonteenpiirteistä:

Korrelaatiotulokset Elon Muskin luonteenpiirteiden arviointitehtävästä. E-I = ekstraversio-introvertti; T-F = ajattelu-tunteet; S-I = aistiminen-intuitio; ja J-P = arvottelu-havainnointi. SVM koulutettiin TF-IDF-vektoreilla, kun taas muut kaksi mallia koulutettiin tekstillä.

Tutkijat toteavat, että parhaat osoittautuvat ekstraversio-introversion osalla, ja heikoin havainnointi-arvotteluakselilla, koska ne ovat vaikeampia johtaa tekstistä. He ennustavat, että tulevaisuuden työ, joka sisältää puheenmerkkejä, kuten äänenmuodon ja puhevälien, voisi lisätä uusia tulkittavissa olevia ulottuvuuksia näille merkkien arvioinnille.

Luonteen ja Yrityksen Menestyksen Yhdistäminen

Riskejä regresseeraavan osan kehittämiseksi tutkijat yhdistivät tuloksen esittelytietokannan IBES-, CRSP- ja Compustat Execucomp -tietokantojen kanssa.

Toimitusjohtajien lausuntojen jälkeen osakekurssien vaihtelun mittaamiseksi he ottivat mukaan erilaisia riskin vaihtelun mittareita aiemmista tutkimuksista ja ottivat mukaan myös iän ja sukupuolen arvioidakseen mahdollisia sekaantumisvaikutuksia.

Riskien arviointikriteerit.

Riskitulokset laskettiin osakekurssien volatiliteetin perusteella ilmoituksen jälkeisellä viikolla. Koska RoBERTa suoriutui parhaiten aiemmassa osiossa, sitä käytettiin yksinomaan riskiregressiovaiheessa.

Tulokset

Tutkijat kommentoivat tuloksia, jotka saatiin käyttämällä luonteenmatriisia osakekurssin volatiliteetin ennustamismenetelmänä, seuraavasti:

‘Havaitsemme, että kolme ensimmäistä MBTI-ulottuvuutta ovat merkittävästi yhteydessä riskiin ilmoituksen jälkeen. Tämä yhteys on vahva E-I- ja T-F-akseleilla. Yhteyden suunta on odotettavissa: toimitusjohtaja, joka viestii introverttin ja tunteellisella tavalla, on yhteydessä lisääntyneeseen riskiin, kun taas intuitiivinen viestintä on yhteydessä vähentyneeseen riskiin.

‘Huomionarvoista on, että nämä tulokset ovat vahvoja ikä- ja sukupuolivaikutuksille.’

Tulokset tutkimuksen standardiriskiregressiotestistä, joka kattaa 22 000 tuloksen esittelyä 1 700 yritykseltä vuosina 2002-2020. Regressiot sisältävät kiinteät vaikutukset ajalle ja toimialalle.

Tutkijat aikovat kehittää mallia tulevaisuudessa siten, että yksittäinen regressori voi antaa kaikki neljä MBTI-ulottuvuutta sekä sisältää ei-tekstidataa, kuten puheenmerkkejä.

*Myers-Briggsin oikeinkirjoitus tälle sanalle on ominainen heidän tutkimukselleen.

Julkaistu ensimmäisen kerran 20. tammikuuta 2022.