Unghiul lui Anderson

Inteligența Artificială Prezice Cum Personalitatea CEO Afectează Performanța Companiei

mm
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google

Vorbele nu sunt întotdeauna ieftine. În noiembrie 2021, acțiunile Tesla (TSLA ) au pierdut aproximativ 21 de miliarde de dolari din valoarea lor după ce fondatorul Elon Musk a invitat cei 70 de milioane de urmăritori să participe la un sondaj privind vânzarea a 10% din acțiunile sale în companie – doar un episod dintr-o serie lungă de comunicări aparent imprudente pe rețelele sociale ale lui Musk, care se crede că au contribuit la o scădere a prețului acțiunilor Tesla cu 175 de miliarde de dolari spre sfârșitul anului 2021.

Deși a fost considerat de multă vreme că comportamentul CEO are o relație directă cu performanța companiei, imposibilitatea de a obține ca executivii miliardari să participe la teste standardizate de personalitate a lăsat predicția stocului pe baza personalității o pseudo-știință.

Sectorul de cercetare analitică a făcut eforturi pentru a crea modele predictive în acest sens, concentrându-se până în prezent pe trăsăturile de personalitate Big 5, unde dispoziția CEO este evaluată în funcție de deschidere, conștiinciozitate, extravertire, agreeabilitate și neuroticism.

Nu este ușor să extragi toate aceste trăsături într-un mod empiric solid, doar pe baza discursului și a textului. Un studiu din 2020 de la Academia de Management a putut analiza doar trei dintre trăsăturile Big 5 (conștiinciozitate, neuroticism și extroversie), deoarece deschiderea și agreeabilitatea sunt mai greu de identificat, în special din text.

Evaluarea MBTI

O nouă colaborare între universități din Germania și Italia a abordat o abordare inovatoare pentru a formula un cadru predictiv de acest tip, utilizând date disponibile public pentru a mapa 32 de CEO de nivel înalt în cadrul indicatorului de tip Myers-Brigg (MBTI).

Probabil că cunoașteți MBTI, chiar dacă nu știați numele său. Bazat pe lucrările lui Carl Jung, MBTI clasifică personalitățile în entități cu patru caractere, cum ar fi ENTJ (‘extrovert’, ‘simțire’, ‘gândire’, ‘judecată’), și a devenit un instrument popular pentru auto-analiză pe rețelele sociale în ultimul deceniu sau mai mult.

Cele patru axe din care pot fi selectate trăsăturile sunt: extravertire vs. introvertire (E-I); simțire vs. intuiție (S-N); gândire vs. sentiment (T-F); și judecată vs. percepție (J-P).

Autorii au utilizat date crowdsourcete pentru a crea profiluri MBTI ale CEO-urilor și au creat o bază de date și o arhitectură separată care a putut să prevadă cu succes influența personalității CEO asupra performanței stocului, utilizându-l pe Elon Musk ca subiect de test central.

Cum se încadrează CEO-ii de exemplu în axele MBTI. Sursă: https://arxiv.org/pdf/2201.07670.pdf

Cum se încadrează CEO-ii de exemplu în axele MBTI. Sursă: https://arxiv.org/pdf/2201.07670.pdf

Noua cercetare își propune să creeze o metodă obiectivă de predicție a prețului stocului pe baza personalităților estimate ale directorilor executivi (și, în special, a ceea ce spun în public), în conformitate cu teoria Upper Echelons, propusă în 1984, care a sugerat pentru prima dată o corelație între personalitatea CEO și performanța companiei.

Autorii afirmă:

‘Într-o sarcină de regresie a riscului, demonstrăm că – în conformitate cu teoria upper echelons – personalitatea predictibilă a CEO este semnificativ asociată cu riscul financiar sub forma volatilității randamentului stocului. Calitativ, CEO-ii extrovertiți, intuitivi și gânditori par a fi mai puțin expuși la risc financiar.’

Al doilea stadiu al proiectului, care își propune să coreleze declarațiile cu variațiile ulterioare ale prețului stocului, produce un algoritm care poate indica segmente de text susceptibile de a avea un efect pozitiv sau negativ.

Hărți de explicare aditivă Shapley (SHAP) aplicate segmentelor de text din apelul de venituri Q1 2020 al lui Elon Musk. Roșu și albastru sunt indicatori de câștig negativ și pozitiv, respectiv. Rezultatele variază în funcție de axe de trăsături pentru mapping-urile MBTI, iar cele mai pertinente rezultate vor fi cele care se potrivesc cu caracterul central estimat al vorbitorului (de exemplu, 'ENTJ').

Hărți de explicare aditivă Shapley (SHAP) aplicate segmentelor de text din apelul de venituri Q1 2020 al lui Elon Musk. Roșu și albastru sunt indicatori de câștig negativ și pozitiv, respectiv. Rezultatele variază în funcție de axe de trăsături pentru mapping-urile MBTI, iar cele mai pertinente rezultate vor fi cele care se potrivesc cu caracterul central estimat al vorbitorului (de exemplu, ‘ENTJ’).

Articolul se intitulează Influență de sus în jos? Prezicerea personalității CEO și a impactului asupra riscului din transcrierea discursului și provine de la trei cercetători de la Universitatea din Mannheim și Universitatea Bocconi din Milano.

Definirea Personalităților

Autorii au utilizat trei surse pentru a colecta date pentru componenta de predicție a personalității din proiect. Pentru a identifica și caracteriza CEO-ii, au utilizat transcrierile a 88.000 de apeluri de venituri din baza de date Refinitiv EIKON de la Reuters; și Compustat Execucomp, de la Serviciile de Cercetare a Datelor Wharton de la Universitatea din Pennsylvania, care a fost utilizat pentru a asocia în mod programatic CEO-ii identificați cu date privind vârsta și sexul.

Pentru a obține etichete de personalitate MBTI, cercetătorii au utilizat baza de date a personalității, o platformă de evaluări contribuite de utilizatori, unde au fost disponibile niveluri adecvate de date pentru 32 de CEO (inclusiv Steve Jobs și Elon Musk).

În loc de a defini fiecare CEO ca o abreviere tipică MBTI de patru caractere, autorii au reprezentat fiecare profil de personalitate ca un vector de patru variabile continue pe o scară de la 0 la 1, în conformitate cu estimările crowdsourcete, permițând o mapare mai precisă între scările Big 5 și MBTI.

Pentru a valida estimările crowdsourcete, a fost construită o matrice de corelație între voturile crowd-based MBTI și Big 5 pentru toate personalitățile identificate în date. Cele două sisteme au fost găsite să ajungă la un consens asupra evaluărilor contribuite de utilizatori.

(Deoarece opiniile diferă cu privire la măsura în care evaluarea psihologică este subiectivă, acest consens intra-sistem nu semnifică decât faptul că cele două scale contrastante converg în diferitele lor criterii de evaluare a personalității; valoarea obiectivă a acestui acord depinde de măsura în care subscrieți la oricare dintre sisteme.)

Autorii au testat BERT (bază), RoBERTa (bază) și Mașina de Vectors Suport (SVM) cu trigram TF–IDF ca modele potențiale. După antrenament, RoBERTa a fost găsită să performeze cel mai bine în toate axe.

În imaginea de mai jos, vedem estimările diferitelor modele de personalitate pentru Elon Musk:

Rezultate corelate pentru o sarcină de regresie a personalității pentru Elon Musk. E-I = extravertire-introvertire; T-F = gândire-sentiment; S-I = simțire-intuiție; și J-P = judecată-percepție. SVM a fost antrenat pe vectori TF-IDF, în timp ce celelalte două modele au fost antrenate pe text.

Rezultate corelate pentru o sarcină de regresie a personalității pentru Elon Musk. E-I = extravertire-introvertire; T-F = gândire-sentiment; S-I = simțire-intuiție; și J-P = judecată-percepție. SVM a fost antrenat pe vectori TF-IDF, în timp ce celelalte două modele au fost antrenate pe text.

Autorii notează că cele mai bune indicatori apar pentru extravertire-introvertire, și cei mai slabi pentru judecată-percepție, poate pentru că acestea din urmă sunt greu de dedus din text. Ei prevăd că lucrările viitoare care includ indicatori de vorbire – cum ar fi modularea vocii și intervalele de vorbire – ar putea adăuga noi dimensiuni interpretabile datelor pentru acești indicatori.

Conectarea Personalității la Performanța Companiei

Pentru a facilita componenta de regresie a riscului din proiect, în conformitate cu teoria upper echelons, autorii au fuzionat apoi datele apelurilor de venituri cu baze de date de la IBES, CRSP și Compustat Execucomp.

Pentru a dezvolta indici utili de variație a prețurilor stocului după o declarație a unui CEO, au incorporat diverse proxy-uri de risc din lucrări anterioare și au incorporat, de asemenea, vârsta și sexul, pentru a evalua efectele posibile de confundare.

Criterii de evaluare a riscului.

Criterii de evaluare a riscului.

Randamentele de risc au fost calculate pe baza indicilor de volatilitate după o săptămână de la o anunțare. Deoarece RoBERTa a performant cel mai bine în modulul anterior, acesta a fost utilizat exclusiv pentru stadiul de regresie a riscului.

Rezultate

Comentând asupra rezultatelor obținute prin utilizarea unei matrice de personalitate ca metodă de previziune a volatilității stocului, autorii afirmă:

‘Găsim că primele trei dimensiuni MBTI sunt semnificativ asociate cu riscul după apel. Această semnificație este [mare] pentru E–I și T–F. Direcția acestei asocieri se comportă așa cum se așteaptă: un CEO care comunică într-un mod introvertit și sentimental este asociat cu un risc crescut, în timp ce o comunicare intuitivă este asociată cu un risc scăzut.

‘În mod remarcabil, aceste rezultate sunt robuste față de efectele fixe ale vârstei și sexului.’

Rezultatele testelor standard de regresie a riscului din articol, care cuprind 22.000 de apeluri de venituri din 1.700 de apeluri care acoperă perioada 2002-2020. Regresiile incorporează efecte fixe pentru timp și industrie.

Rezultatele testelor standard de regresie a riscului din articol, care cuprind 22.000 de apeluri de venituri din 1.700 de apeluri care acoperă perioada 2002-2020. Regresiile incorporează efecte fixe pentru timp și industrie.

Cercetătorii intenționează să dezvolte modelul în viitor, astfel încât un singur regresor să poată furniza toate cele patru dimensiuni MBTI, precum și să incorporeze date non-text, cum ar fi semnalele de vorbire.

 

*Ortografia lui Myers-Briggs pentru acest cuvânt este particulară studiului lor.

Publicat pentru prima dată pe 20 ianuarie 2022.

Scriitor în învățare automată, specialist de domeniu în sinteza imaginilor umane. Fost șef al conținutului de cercetare la Metaphysic.ai, până la dizolvarea sa în Brahma.ai de la DNEG.
Site web: martinanderson.ai
Contact: martin@martinanderson.ai