Anderson का एंगल
सीईओ की व्यक्तित्व कैसे कंपनी के प्रदर्शन को प्रभावित करती है
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बातें हमेशा सस्ती नहीं होती। नवंबर 2021 में, टेस्ला के शेयरों में अनुमानित $21 बिलियन की गिरावट आई जब इसके संस्थापक एलोन मस्क ने अपने 70 मिलियन अनुयायियों को यह तय करने के लिए एक मतदान में भाग लेने के लिए आमंत्रित किया कि क्या उन्हें कंपनी में अपने स्वामित्व वाले 10% शेयर बेचने चाहिए – यह एक ऐसी घटना थी जो मस्क द्वारा सामाजिक मीडिया पर कथित तौर पर लापरवाह संचार की एक श्रृंखला में से एक थी, जो टेस्ला के लिए 2021 के अंत में $175 बिलियन के शेयर मूल्य में गिरावट का कारण मानी जाती है।
(TSLA )हालांकि यह लंबे समय से माना जाता रहा है कि सीईओ के व्यवहार और कंपनी के प्रदर्शन के बीच सीधा संबंध है, लेकिन अरबपति कार्यकारियों को मानकीकृत व्यक्तित्व परीक्षण लेने की संभावना नहीं होने के कारण, व्यक्तित्व-आधारित स्टॉक पूर्वानुमान प्रभावी रूप से एक पseudo-science बना हुआ है।
विश्लेषणात्मक अनुसंधान क्षेत्र के प्रयास इस संबंध में अब तक बिग 5 व्यक्तित्व लक्षणों पर केंद्रित रहे हैं, जहां सीईओ की स्थिति का मूल्यांकन खुलेपन, जिम्मेदारी, बाहरी अभिविन्यास, सहमति, और तंत्रिका संबंधी विशेषताओं के संदर्भ में किया जाता है।
यह उन सभी लक्षणों को भाषण और पाठ से एक सामान्य तरीके से निकालना आसान नहीं है। 2020 के एक अध्ययन में, प्रबंधन अकादमी से यह पाया गया कि केवल तीन बिग 5 लक्षणों (जिम्मेदारी, तंत्रिका संबंधी, और बाहरी अभिविन्यास) का विश्लेषण किया जा सकता है, क्योंकि खुलापन और सहमति को विशेष रूप से पाठ से पहचानना मुश्किल है।
एमबीटीआई मूल्यांकन
जर्मनी और इटली के विश्वविद्यालयों के बीच एक नए सहयोग ने इस प्रकार के एक भविष्यसूचक ढांचे को बनाने के लिए एक नए तरीके से काम किया है, जिसमें सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा का उपयोग करके 32 उच्च-स्तरीय सीईओ को मायर्स-ब्रिग्स टाइप इंडिकेटर (एमबीटीआई) ढांचे में मैप किया जाता है।
आप शायद एमबीटीआई को जानते हैं, भले ही आपने इसका नाम नहीं जाना हो। कार्ल जंग के काम पर आधारित, एमबीटीआई व्यक्तित्व को 4-अक्षर की इकाइयों जैसे कि ENTJ (‘बाहरी अभिविन्यास’, ‘संवेदनशीलता’, ‘सोच’, ‘निर्णय’) में वर्गीकृत करता है, और यह पिछले एक दशक में सोशल मीडिया पर स्व-विश्लेषण के लिए एक लोकप्रिय उपकरण बन गया है।
व्यक्तित्व की विशेषताओं का चयन करने के लिए चार अक्ष हैं: बाहरी अभिविन्यास बनाम आंतरिक अभिविन्यास (ई-आई); संवेदनशीलता बनाम प्रत्यभिज्ञा (एस-एन); सोच बनाम भावना (टी-एफ); और निर्णय बनाम प्रत्यभिज्ञा (जे-पी).
लेखकों ने सीईओ के लिए एमबीटीआई प्रोफाइल बनाने के लिए भीड़-सourced डेटा का उपयोग किया, और फिर एक अलग डेटासेट और वास्तुकला बनाई जो एलोन मस्क को एक केंद्रीय परीक्षण विषय के रूप में उपयोग करके सीईओ की व्यक्तित्व और शेयर प्रदर्शन पर इसके प्रभाव की भविष्यवाणी करने में सफल रही।
कुछ सीईओ कैसे एमबीटीआई अक्षों में फिट होते हैं। स्रोत: https://arxiv.org/pdf/2201.07670.pdf
नई अनुसंधान में सीईओ (और विशेष रूप से उनके सार्वजनिक बयानों) की अनुमानित व्यक्तित्व के आधार पर स्टॉक मूल्य पूर्वानुमान की एक वस्तुनिष्ठ विधि बनाने का प्रयास किया जा रहा है, जो 1984 में प्रस्तावित अपर एचेलons सिद्धांत के अनुसार है, जिसने पहली बार सीईओ की व्यक्तित्व और कंपनी प्रदर्शन के बीच संबंध का सुझाव दिया था।
लेखकों का कहना है:
‘एक जोखिम प्रतिगमन कार्य में, हम दिखाते हैं कि—उपरोक्त एचेलons सिद्धांत के अनुसार—पूर्वानुमानित सीईओ व्यक्तित्व जोखिम के साथ महत्वपूर्ण रूप से जुड़ा हुआ है, जो शेयर रिटर्न अस्थिरता के रूप में है। गुणात्मक रूप से, बाहरी अभिविन्यास, प्रत्यभिज्ञा, और सोच वाले सीईओ कम वित्तीय जोखिम का सामना करते प्रतीत होते हैं। ‘
दूसरे चरण में, जो बयानों को बाद के शेयर मूल्य परिवर्तनों से संबंधित करना चाहता है, एक ऐसा एल्गोरिदम तैयार किया जाता है जो पाठ के उन खंडों की पहचान कर सकता है जो सकारात्मक या नकारात्मक प्रभाव डाल सकते हैं।
एलोन मस्क की Q1 2020 कमाई कॉल से पाठ के खंडों पर शाप्ले एडिटिव एक्सप्लेनेशन्स (SHAP) हीटमैप। लाल और नीला क्रमशः नकारात्मक और सकारात्मक कमाई संकेतक हैं। परिणाम एमबीटीआई मैपिंग के लिए विभिन्न विशेषता अक्षों में भिन्न होते हैं, और सबसे प्रासंगिक परिणाम वे होंगे जो वक्ता (यानी ‘ENTJ’) के अनुमानित मूल चरित्र के अनुसार हों।
इस लेख का शीर्षक Top-Down प्रभाव? भाषण प्रतिलिपि से सीईओ व्यक्तित्व और जोखिम प्रभाव की भविष्यवाणी है, और यह मैनहाइम विश्वविद्यालय और मिलान में बोकोनी विश्वविद्यालय के तीन शोधकर्ताओं से है।
व्यक्तित्व की परिभाषा
लेखकों ने व्यक्तित्व पूर्वानुमान घटक के लिए डेटा एकत्र करने के लिए तीन स्रोतों का उपयोग किया। सीईओ की पहचान और वर्गीकरण के लिए, उन्होंने रॉयटर्स के रिफिनिटिव ईकॉन डेटासेट से 88,000 कमाई कॉल प्रतिलिपि का उपयोग किया; और व्हार्टन रिसर्च डेटा सर्विसेज़, पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय में कंपस्टैट एक्जीक्यूटकॉम्प, जिसका उपयोग सीईओ को आयु और लिंग डेटा के साथ प्रोग्राममैटिक रूप से मिलाने के लिए किया गया था।
एमबीटीआई व्यक्तित्व लेबल प्राप्त करने के लिए, शोधकर्ताओं ने व्यक्तित्व डेटाबेस का उपयोग किया, जो एक भीड़-सourced प्लेटफ़ॉर्म है जहां 32 सीईओ (स्टीव जॉब्स और एलोन मस्क सहित) के लिए पर्याप्त डेटा उपलब्ध था।
लेखकों ने प्रत्येक व्यक्तित्व प्रोफ़ाइल को एक पारंपरिक एमबीटीआई 4-अक्षर संक्षिप्त नाम के बजाय 0-1 के पैमाने पर चार निरंतर चर के एक वेक्टर के रूप में प्रस्तुत किया, जो भीड़-सourced अनुमानों के अनुसार था, जिससे बिग 5 और एमबीटीआई स्केल के बीच एक अधिक सटीक मैपिंग संभव हुई।
भीड़-सourced अनुमानों को मान्य करने के लिए, लेखकों ने सभी पहचाने गए व्यक्तित्वों के लिए क्राउड-आधारित एमबीटीआई और बिग 5 वोटों के बीच एक संबंध मैट्रिक्स का निर्माण किया। दो प्रणालियों को व्यक्तित्व मूल्यांकन के लिए अपने विभिन्न मानदंडों के बावजूद एक दूसरे के साथ सहमत पाया गया।
(चूंकि राय इस बात पर भिन्न होती है कि मनोवैज्ञानिक मूल्यांकन कितना व्यक्तिपरक है, यह अंतर-प्रणाली सहमति केवल यह दर्शाती है कि दो विभिन्न प्रणालियां अपने व्यक्तित्व मूल्यांकन के लिए विभिन्न मानदंडों पर एक दूसरे के साथ सहमत होती हैं; इस समझौते का वस्तुनिष्ठ मूल्य इस बात पर निर्भर करता है कि आप किस हद तक किसी भी प्रणाली में विश्वास करते हैं।)
लेखकों ने बERT (base), RoBERTa (base) और समर्थन वेक्टर मशीन (SVM) को trigram TF-IDF के साथ संभावित मॉडल के रूप में परीक्षण किया। प्रशिक्षण के बाद, RoBERTa सभी अक्षों पर सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाला पाया गया। नीचे दी गई छवि में, हम एलोन मस्क के लिए विभिन्न मॉडलों के व्यक्तित्व के विभिन्न अनुमान देखते हैं:
एलोन मस्क के लिए व्यक्तित्व प्रतिगमन कार्य के संबंधित परिणाम। ई-आई = बाहरी अभिविन्यास-आंतरिक अभिविन्यास; टी-एफ = सोच-भावना; एस-आई = संवेदनशीलता-प्रत्यभिज्ञा; और जे-पी = निर्णय-प्रत्यभिज्ञा। एसवीएम को टीएफ-आईडीएफ वेक्टर्स पर प्रशिक्षित किया गया था, जबकि अन्य दो मॉडल पाठ पर प्रशिक्षित किए गए थे।
लेखकों का कहना है कि सबसे अच्छे संकेतक बाहरी अभिविन्यास-आंतरिक अभिविन्यास के लिए होते हैं, और निर्णय-प्रत्यभिज्ञा के लिए सबसे खराब, शायद इसलिए कि वे पाठ से निकालने में मुश्किल होते हैं। वे भविष्यवाणी करते हैं कि भविष्य के काम में भाषण संकेतक जैसे कि आवाज मॉड्यूलेशन और भाषण अंतराल शामिल हो सकते हैं, जो इन संकेतकों के लिए डेटा में नए व्याख्यात्मक आयाम जोड़ सकते हैं।
व्यक्तित्व और कंपनी प्रदर्शन के बीच संबंध
इस परियोजना के जोखिम प्रतिगमन घटक को सुविधाजनक बनाने के लिए, लेखकों ने आय अर्जन कॉल डेटा को आईबीईएस, सीआरएसपी और कंपस्टैट एक्जीक्यूटकॉम्प डेटाबेस के साथ मिलाया।
सीईओ के बयान के बाद शेयर मूल्य में परिवर्तन की उपयोगी सूचकांक विकसित करने के लिए, उन्होंने पिछले कार्यों से विभिन्न जोखिम प्रॉक्सी को शामिल किया, और आयु और लिंग को भी शामिल किया ताकि संभावित भ्रमित प्रभावों का आकलन किया जा सके।
जोखिम मूल्यांकन के मानदंड。
जोखिम रिटर्न की गणना घोषणा के बाद के सप्ताह में अस्थिरता सूचकांकों के आधार पर की गई। चूंकि RoBERTa ने पहले मॉड्यूल में सबसे अच्छा प्रदर्शन किया, इसलिए जोखिम प्रतिगमन चरण के लिए इसका उपयोग विशेष रूप से किया गया।
परिणाम
व्यक्तित्व मैट्रिक्स को शेयर अस्थिरता पूर्वानुमान के तरीके के रूप में उपयोग करने से प्राप्त परिणामों पर टिप्पणी करते हुए, लेखकों का कहना है:
‘हम पाते हैं कि पहले तीन एमबीटीआई आयाम जोखिम के साथ महत्वपूर्ण रूप से जुड़े हुए हैं, जो ई-आई और टी-एफ के लिए [उच्च] है। इस संबंध की दिशा अपेक्षित है: एक सीईओ जो आंतरिक और भावनात्मक तरीके से संवाद करता है, जोखिम में वृद्धि से जुड़ा होता है, जबकि एक प्रत्यभिज्ञ प्रेरित संवाद जोखिम में कमी से जुड़ा होता है। ‘
‘विशेष रूप से, ये परिणाम आयु- और लिंग-निर्धारित प्रभावों के लिए मजबूत हैं। ‘
2002-2020 के बीच 1,700 में 22,000 आय अर्जन कॉल को शामिल करने वाले मानक जोखिम प्रतिगमन परीक्षणों के परिणाम। प्रतिगमन में समय और उद्योग के लिए निर्धारित प्रभाव शामिल हैं।
शोधकर्ता भविष्य में मॉडल को विकसित करना चाहते हैं ताकि एक ही प्रतिगमन सभी चार एमबीटीआई आयामों का आउटपुट दे सके, साथ ही गैर-पाठ डेटा जैसे कि भाषण संकेतों को भी शामिल कर सके।
*मायर्स-ब्रिग्स की इस शब्द की वर्तनी उनके अध्ययन के लिए विशिष्ट है。
पहली बार 20 जनवरी 2022 को प्रकाशित।
