AI Memprediksi Bagaimana Kepribadian CEO Mempengaruhi Kinerja Perusahaan

Bicara tidak selalu murah. Pada November 2021, saham Tesla (TSLA ) kehilangan sekitar $21 miliar dari valuasinya setelah pendiri Elon Musk mengundang 70 juta pengikutnya untuk berpartisipasi dalam sebuah survei tentang apakah dia harus menjual 10% sahamnya sendiri di perusahaan – hanya satu episode dalam seri jangka panjang komunikasi media sosial yang tampaknya sembrono oleh Musk yang diyakini telah menyebabkan penurunan harga saham sebesar $175 miliar untuk Tesla pada akhir 2021.

Meskipun telah lama dianggap secara anekdot bahwa perilaku CEO memiliki hubungan langsung dengan kinerja perusahaan, kemungkinan bahwa eksekutif milyuner mengambil tes kepribadian standar telah meninggalkan prediksi saham berbasis kepribadian secara efektif sebagai pseudo-sains.

Sektor penelitian analitis telah berusaha untuk menciptakan model prediktif dalam hal ini, yang sampai saat ini telah berkonsentrasi pada Big 5 kepribadian, di mana disposisi CEO dievaluasi dalam hal openness, conscientiousness, extraversion*, agreeableness, dan neuroticism.

Itu tidak mudah untuk mengekstrak semua sifat ini dengan cara yang empiris dan benar, hanya berdasarkan ucapan dan teks. Sebuah studi pada 2020 dari Akademi Manajemen hanya dapat menganalisis tiga dari Big 5 sifat (conscientiousness, neuroticism, dan extroversion), karena openness dan agreeableness lebih sulit untuk diidentifikasi, terutama dari teks.

Penilaian MBTI

Kolaborasi baru antara universitas di Jerman dan Italia telah mengambil pendekatan baru untuk merumuskan kerangka prediktif dari jenis ini, dengan menggunakan data yang tersedia secara publik untuk memetakan 32 CEO tingkat tinggi ke dalam kerangka Myers-Brigg Type Indicator (MBTI).

Anda mungkin mengenal MBTI, bahkan jika Anda tidak tahu namanya. Berdasarkan karya Carl Jung, MBTI mengklasifikasikan kepribadian menjadi entitas 4 karakter seperti ENTJ (‘ekstrovert’, ‘sensing’, ‘thinking’, ‘judging’), dan telah menjadi alat populer untuk analisis diri di media sosial selama beberapa dekade terakhir.

Empat sumbu dari mana sifat dapat dipilih adalah: extraversion vs. introversion (E-I); sensing vs. intuition (S-N); thinking vs. feeling (T-F); dan judging vs. perceiving (J-P).

Penulis makalah menggunakan data crowdsourced untuk membuat profil MBTI dari CEO, dan kemudian membuat dataset dan arsitektur yang terpisah yang dapat memprediksi pengaruh kepribadian CEO terhadap kinerja saham, dengan Elon Musk sebagai subjek uji sentral.

Bagaimana contoh CEO sesuai dengan sumbu MBTI. Sumber: https://arxiv.org/pdf/2201.07670.pdf

Penelitian baru ini bertujuan untuk menciptakan metode objektif untuk memprediksi harga saham berdasarkan kepribadian yang diperkirakan dari Chief Executive Officers (dan, khususnya, pada apa yang mereka katakan di publik), sesuai dengan Upper Echelons Theory yang diajukan pada 1984, yang pertama kali mengusulkan korelasi antara kepribadian CEO dan kinerja perusahaan.

Para penulis menyatakan:

‘Dalam tugas regresi risiko, kami menunjukkan bahwa—sesuai dengan teori upper echelons—kepribadian CEO yang diprediksi secara signifikan terkait dengan risiko keuangan dalam bentuk volatilitas pengembalian saham. Secara kualitatif, CEO yang ekstrovert, intuitif, dan berpikir tampaknya mengalami risiko keuangan yang lebih rendah.’

Tahap kedua proyek, yang bertujuan untuk mengorelasikan ucapan dengan variasi harga saham selanjutnya, menghasilkan algoritma yang dapat menunjukkan segmen teks yang kemungkinan memiliki efek positif atau negatif.

Peta panas Shapley Additive Explanations (SHAP) diterapkan pada segmen teks dari panggilan penghasilan Q1 2020 Elon Musk. Merah dan biru adalah indikator penghasilan negatif dan positif, masing-masing. Hasil bervariasi di seluruh sumbu untuk pemetaan MBTI, dan hasil yang paling relevan akan menjadi yang sesuai dengan karakter inti yang diestimasi dari pembicara (yaitu ‘ENTJ’).

Makalah tersebut berjudul Top-Down Influence? Predicting CEO Personality and Risk Impact from Speech Transcripts, dan berasal dari tiga peneliti di University of Mannheim dan Bocconi University di Milan.

Mendefinisikan Kepribadian

Para penulis menggunakan tiga sumber untuk mengumpulkan data untuk komponen prediksi kepribadian proyek. Untuk mengidentifikasi dan mengkarakterisasi CEO, mereka menggunakan 88.000 transkrip panggilan penghasilan dari dataset Reuters’ Refinitiv EIKON; dan Compustat Execucomp, dari Wharton Research Data Services di University of Pennsylvania, yang digunakan untuk memprogramatically mencocokkan CEO yang diidentifikasi dengan data usia dan jenis kelamin.

Untuk mendapatkan label kepribadian MBTI, para peneliti menggunakan Personality Database, sebuah platform crowdsourced dari penilaian kepribadian yang disumbangkan oleh pengguna, di mana tingkat data yang memadai untuk 32 CEO (termasuk Steve Jobs dan Elon Musk) tersedia.

Alih-alih mendefinisikan setiap CEO sebagai singkatan MBTI 4 karakter yang khas, para penulis merepresentasikan setiap profil kepribadian sebagai vektor dari empat variabel kontinu pada skala 0-1, sesuai dengan estimasi crowdsourced, yang memungkinkan pemetaan yang lebih akurat antara skala Big 5 dan MBTI.

Untuk memvalidasi estimasi crowdsourced, sebuah matriks korelasi dibangun antara MBTI berbasis kerumunan dan Big 5 suara untuk semua kepribadian yang diidentifikasi dalam data. Kedua sistem ditemukan mencapai kesepakatan pada evaluasi yang disumbangkan oleh pengguna.

(Karena opini berbeda tentang seberapa besar evaluasi psikologis bersifat subjektif, konsensus intra-sistem ini hanya menunjukkan bahwa kedua skala yang berbeda bersatu di seluruh kriteria yang berbeda untuk penilaian kepribadian; nilai objektif dari kesepakatan ini tergantung pada seberapa besar Anda berlangganan ke salah satu sistem.)

Para penulis menguji BERT (base), RoBERTa (base) dan Support Vector Machine (SVM) dengan trigram TF–IDF sebagai model potensial. Setelah pelatihan, RoBERTa ditemukan berkinerja terbaik di semua sumbu. Pada gambar di bawah, kita melihat estimasi model yang berbeda untuk kepribadian Elon Musk:

Hasil yang terkorelasi untuk tugas regresi kepribadian untuk Elon Musk. E-I = ekstraversi-introversi; T-F = berpikir-perasaan; S-I = sensing-intuisi; dan J-P = judging-perceiving. SVM dilatih pada vektor TF-IDF, sedangkan model lainnya dilatih pada teks.

Para penulis mencatat bahwa indikator terbaik terjadi untuk ekstraversi-introversi, dan yang terburuk untuk judging-perceiving, mungkin karena yang terakhir sulit untuk disimpulkan dari teks. Mereka memprediksi bahwa pekerjaan masa depan yang mencakup indikator ucapan – seperti modulasi suara dan interval ucapan – dapat menambahkan dimensi baru yang dapat diinterpretasikan ke data untuk indikator ini.

Menghubungkan Kepribadian dengan Kinerja Perusahaan

Untuk memfasilitasi komponen regresi risiko proyek, sesuai dengan teori upper echelons, para penulis kemudian menggabungkan data panggilan penghasilan dengan database dari IBES, CRSP dan Compustat Execucomp.

Untuk mengembangkan indeks yang berguna dari variasi harga saham setelah deklarasi dari CEO, mereka menggabungkan proksi risiko yang berbeda dari karya sebelumnya, dan juga menggabungkan usia dan jenis kelamin, untuk menilai efek gangguan yang mungkin terjadi.

Kriteria untuk penilaian risiko.

Pengembalian risiko dihitung berdasarkan indeks volatilitas setelah minggu deklarasi. Karena RoBERTa berkinerja terbaik pada modul sebelumnya, ini digunakan secara eksklusif untuk tahap regresi risiko.

Hasil

Komentar tentang hasil yang diperoleh dengan menggunakan matriks kepribadian sebagai metode peramalan volatilitas saham, para penulis menyatakan:

‘Kami menemukan bahwa tiga dimensi MBTI pertama secara signifikan terkait dengan risiko setelah panggilan. Signifikansi ini [tinggi] untuk E–I dan T–F. Arah asosiasi ini berperilaku seperti yang diharapkan: CEO yang berkomunikasi dengan cara introvert dan perasaan terkait dengan peningkatan [risiko], sedangkan komunikasi yang intuitif terkait dengan penurunan [risiko].

‘Yang patut dicatat, hasil ini tahan terhadap efek tetap usia dan jenis kelamin.’

Hasil dari tes regresi risiko standar kertas, yang mencakup 22.000 panggilan penghasilan di 1.700 perusahaan yang meliputi tahun 2002-2020. Regresi mencakup efek tetap untuk waktu dan industri.

Para peneliti berencana untuk mengembangkan model di masa depan sehingga satu regresor dapat mengeluarkan semua empat dimensi MBTI, serta menggabungkan data non-teks seperti sinyal ucapan.

*Ejaan Myers-Briggs dari kata ini khusus untuk studi mereka.

Publikasi pertama 20 Januari 2022.