Свяжитесь с нами:

ИИ предсказывает, как личность генерального директора влияет на эффективность компании

Искусственный интеллект

ИИ предсказывает, как личность генерального директора влияет на эффективность компании

mm
Брайан Кокс в сериале «Наследие» — HBO

Слова не всегда дешевы. В ноябре 2021 года акции Tesla потерял около 21 миллиардов долларов от его оценки после того, как основатель Илон Маск пригласил своих 70 миллионов последователей принять участие в опросе о том, должен ли он продать 10% своих собственных акций в компании — только один эпизод в долгосрочный ряд о явно безрассудных сообщениях Маска в социальных сетях, которые, как считается, способствовали падению цены акций Tesla на 175 миллиардов долларов к концу 2021 года.

Хотя это было давно анекдотично считается что поведение генерального директора имеет прямое отношение к результатам компании, маловероятность того, чтобы заставить руководителей-миллиардеров проходить стандартизированные личностные тесты, превратила прогнозирование акций на основе личных качеств в лженауку.

Усилия аналитического исследовательского сектора по созданию прогностических моделей в этом отношении до настоящего времени были сосредоточены на Большая пятерка черт характера, где расположение генерального директора оценивается с точки зрения открытость, сознательность, экстраверсия*, приятность и нейротизм.

Нелегко выделить все эти черты эмпирически обоснованным способом, основываясь исключительно на речи и тексте. 2020 проведенное исследование из Академии управления смог проанализировать только три черты из «большой пятерки» (сознательность, невротизм и экстраверсия), поскольку открытость и приятность труднее идентифицировать, особенно по тексту.

Оценка MBTI

В рамках нового сотрудничества между университетами Германии и Италии был применен новый подход к формулированию прогностической структуры такого рода путем использования общедоступных данных для сопоставления 32 руководителей высокого уровня с системой индикаторов типов Майерс-Бригг (MBTI).

Вы, вероятно, знакомы с MBTI, даже если не знали его названия. Основанная на работах Карла Юнга, MBTI классифицирует личности по 4-х характерным группам, таким как: ENTJ («экстраверт», «ощущение», «мышление», «суждение») и стал популярным инструментом для самоанализа в социальных сетях за последнее десятилетие или около того.

Четыре оси, по которым можно выбирать черты: экстраверсия против сосредоточенность на самом себе (ЭИ); считывание против интуиция (СН); мышление против чувствуя (ТФ); и судейство против воспринимая (ЯП).

Авторы статьи использовали краудсорсинговые данные для создания профилей генеральных директоров MBTI, а затем создали отдельный набор данных и архитектуру, которые позволили успешно предсказать влияние личности генерального директора на динамику акций, используя Илона Маска в качестве центрального испытуемого.

Как выборочные генеральные директора вписываются в оси MBTI. Источник: https://arxiv.org/pdf/2201.07670.pdf

Как выборочные генеральные директора вписываются в оси MBTI. Источник: https://arxiv.org/pdf/2201.07670.pdf

Новое исследование направлено на создание объективного метода прогнозирования цен на акции, основанного на предполагаемых личностях главных исполнительных директоров (и, в частности, на том, что они говорят публично) в соответствии с Теория верхних эшелонов предложенный в 1984 году, в котором впервые обсуждалась взаимосвязь между личностью генерального директора и эффективностью компании.

Авторы заявляют:

«В задаче регрессии риска мы демонстрируем, что — в соответствии с теорией высшего руководства — прогнозируемая личность генерального директора значительно связана с финансовым риском, проявляющимся в волатильности доходности акций. С качественной точки зрения, экстравертированные, интуитивные и думающие генеральные директора, по-видимому, подвергаются меньшему финансовому риску».

На втором этапе проекта, направленном на сопоставление высказываний с последующими изменениями цен на акции, создается алгоритм, который может указывать сегменты текста, которые могут иметь положительный или отрицательный эффект.

Тепловая карта Shapley Additive Explanations (SHAP) применена к сегментам текста из отчета Илона Маска о доходах за первый квартал 1 года. Красный и синий — отрицательный и положительный индикаторы прибыли соответственно. Результаты различаются по осям характеристик для сопоставлений MBTI, и наиболее подходящими будут те результаты, которые соответствуют основному оценочному характеру говорящего (т.е. «ENTJ»).

Аддитивные объяснения Шепли (ШАП) тепловые карты, примененные к фрагментам текста телефонной конференции Илона Маска, посвящённой финансовым результатам за первый квартал 1 года. Красный и синий обозначают отрицательные и положительные показатели дохода соответственно. Результаты различаются по осям характеристик для карт MBTI, и наиболее релевантными будут те, которые соответствуют основной предполагаемой характеристике говорящего (т.е. «ENTJ»).

Команда статье называется Влияние сверху вниз? Прогнозирование личности генерального директора и влияния рисков на основе расшифровки речиs, и исходит от трех исследователей из Университета Мангейма и Университета Боккони в Милане.

Определение личностей

Авторы использовали три источника для сбора данных для компонента прогнозирования личности в рамках проекта. Для идентификации и характеристики генеральных директоров они использовали 88,000 XNUMX стенограмм конференций по итогам года из базы данных Refinitiv EIKON компании Reuters; и Компустат Execucomp, от Wharton Research Data Services в Пенсильванском университете, которая использовалась для программного сопоставления идентифицированных генеральных директоров с данными о возрасте и поле.

Чтобы получить личностные ярлыки MBTI, исследователи использовали базу данных личности — краудсорсинговую платформу для оценок личности, вносимую пользователями, где были доступны адекватные уровни данных по 32 руководителям (включая Стива Джобса и Илона Маска).

Вместо того, чтобы определять каждого генерального директора как типичную четырехзначную аббревиатуру MBTI, авторы представили каждый профиль личности как вектор четырех непрерывных переменных по шкале от 4 до 0 в соответствии с краудсорсинговыми оценками, что позволило более точно сопоставить 1 и шкалы MBTI.

Для проверки краудсорсинговых оценок была построена корреляционная матрица между MBTI на основе толпы и голосами Большой пятерки для всех соответствующих личностей, указанных в данных. Было обнаружено, что две системы достигли консенсуса по оценкам, предоставленным пользователями.

(Поскольку мнения расходятся что касается степени субъективности психологической оценки, то этот внутрисистемный консенсус означает только то, что две контрастирующие шкалы сходятся по своим различным критериям оценки личности; объективная ценность этого соглашения зависит от того, в какой степени вы подписаны на ту или иную систему.)

Авторы протестировали BERT (Использование темпера с изогнутым основанием), РОБЕРТа (Использование темпера с изогнутым основанием) и метод опорных векторов (SVM) с триграмма TF–IDF в качестве потенциальных моделей. После обучения RoBERTa показал наилучшие результаты по всем осям. На изображении ниже представлены различные оценки модели личности Илона Маска:

Коррелированные результаты для задачи регрессии личности для Илона Маска. ЭИ = экстраверсия-интроверсия; TF = мышление-чувство; СИ = ощущение-интуиция; и JP = суждение-восприятие. SVM обучалась на векторах TF-IDF, а две другие модели обучались на тексте.

Коррелированные результаты для задачи регрессии личности для Илона Маска. ЭИ = экстраверсия-интроверсия; TF = мышление-чувство; СИ = ощущение-интуиция; и JP = суждение-восприятие. SVM обучалась на векторах TF-IDF, а две другие модели обучались на тексте.

Авторы отмечают, что наилучшие показатели у экстраверсии-интроверсии, а наихудшие у суждения-восприятия, возможно, потому, что последние трудно вывести из текста. Они предсказывают, что будущая работа, которая включает речевые индикаторы, такие как модуляция голоса и речевые интервалы, может добавить новые интерпретируемые измерения к данным для этих индикаторов.

Связь личности с эффективностью компании

Чтобы упростить компонент проекта, связанный с регрессией рисков, в соответствии с теорией высших эшелонов власти, авторы затем объединили данные звонков о доходах с базами данных IBES, CRSP и Compustat Execucomp.

Чтобы разработать полезные индексы изменения цен на акции после заявления генерального директора, они включили различные косвенные показатели риска из предыдущих работ, а также включили возраст и пол для оценки возможных смешанных эффектов.

Критерии оценки риска.

Критерии оценки риска.

Доходы от риска рассчитывались на основе индексов волатильности, следующих за неделей после объявления. Поскольку RoBERTa показал лучшие результаты в предыдущем модуле, он использовался исключительно для этапа регрессии риска.

Результаты

Комментируя результаты, полученные с использованием матрицы личности в качестве метода прогнозирования волатильности акций, авторы заявляют:

«Мы обнаружили, что первые три параметра MBTI в значительной степени связаны с риском после обращения. Это значение [высокое] для E–I и T–F. Направление этой ассоциации ведет себя так, как и ожидалось: генеральный директор, общающийся интровертно и чувственно, связан с повышенным [риском], а интуитивное общение связано с пониженным [риском].

«Примечательно, что эти результаты устойчивы к эффектам, связанным с возрастом и полом».

Результаты стандартных регрессионных тестов риска, охватывающих 22,000 1,700 отчетов о прибылях и убытках из 2002, охватывающих период с 2020 по XNUMX годы. Регрессии включают фиксированные эффекты для времени и отрасли.

Результаты стандартных тестов регрессии риска, представленных в статье, охватывающие 22,000 1,700 конференций по прибыли из 2002, охватывающих период с 2020 по XNUMX год. Регрессии включают фиксированные эффекты времени и отрасли.

Исследователи намерены разработать модель в будущем, чтобы один регрессор мог выводить все четыре измерения MBTI, а также включать нетекстовые данные, такие как речевые сигналы.

 

*Майерс-Бриггс пишет это слово так: особенно в их изучении.

Впервые опубликовано 20 января 2022 г.

Автор статей о машинном обучении, специалист по синтезу человеческих изображений. Бывший руководитель исследовательского контента в Metaphysic.ai.
Личный сайт: Мартинандерсон.ай
Контактное лицо: [электронная почта защищена]
Твиттер: @manders_ai