Yapay zekâ, CEO kişiliğinin şirket performansını nasıl etkilediğini öngörüyor

Sözler her zaman bedelsiz değildir. Kasım 2021’de Tesla (TSLA ) hisseleri yaklaşık 21 milyar dolar değer kaybetti. Bu, kurucu Elon Musk’ın 70 milyon takipçisini şirketteki kendi hisselerinin %10’unu satıp satmaması gerektiğine ilişkin bir ankete davet etmesinin ardından gerçekleşti. Bu olay, Musk’ın görünüşte düşüncesiz sosyal medya iletişimlerinden oluşan uzun süreli bir dizinin yalnızca bir örneğiydi. Bu iletişimlerin, 2021 sonlarına doğru Tesla hisselerinin değerinde yaşanan 175 milyar dolarlık düşüşe katkıda bulunduğu düşünülüyor.

CEO davranışının şirket performansıyla doğrudan ilişkili olduğu uzun zamandır anekdotlara dayanılarak düşünülse de milyarder yöneticilerin standart kişilik testlerini kabul etme ihtimalinin düşüklüğü, kişilik temelli hisse tahminini fiilen sözde bilim düzeyinde bıraktı.

Bu konuda tahmin modelleri geliştirme çabaları şimdiye kadar Beş Büyük kişilik özelliğineyoğunlaştı. CEO’nun kişiliği şu özelliklerle değerlendiriliyor: deneyime açıklık, sorumluluk, dışadönüklük*, uyumlulukve nevrotiklik.

Bütün bu özellikleri yalnızca konuşma ve metinden ampirik açıdan sağlam biçimde çıkarmak kolay değildir. Academy of Management’ın 2020 tarihli bir çalışması Beş Büyük özelliğin yalnızca üçünü — sorumluluk, nevrotiklik ve dışadönüklük — inceleyebildi. Çünkü deneyime açıklık ve uyumluluk özellikle metinden daha zor belirleniyor.

MBTI Değerlendirmesi

Almanya ve İtalya’daki üniversitelerin yeni işbirliği, bu tür bir tahmin çerçevesi oluşturmak için farklı bir yaklaşım benimsedi. Kamuya açık veriler kullanılarak 32 üst düzey CEO, Myers–Briggs Tip Göstergesi (MBTI) çerçevesine yerleştirildi.

Adını bilmeseniz bile MBTI’yi muhtemelen tanıyorsunuz. Carl Jung’un çalışmalarına dayanan MBTI, kişilikleri dört harfli tiplere ayırır; örneğin ENTJ (‘dışadönük’, ‘sezgisel’, ‘düşünen’, ‘yargılayan’). Son yaklaşık on yılda sosyal medyada popüler bir öz analiz aracı haline geldi.

Özelliklerin seçildiği dört eksen şunlardır: dışadönüklük ve içedönüklük (E–I); duyumsama ve sezgi (S–N); düşünme ve hissetme (T–F); ayrıca yargılama ve algılama (J–P).

Makalenin yazarları, CEO’ların MBTI profillerini oluşturmak için kitle kaynaklı veriler kullandı. Daha sonra CEO kişiliğinin hisse performansı üzerindeki etkisini başarıyla tahmin edebilen ayrı bir veri kümesi ve mimari geliştirdiler; temel test kişisi Elon Musk’tı.

Örnek CEO’ların MBTI eksenlerindeki konumları. Kaynak: https://arxiv.org/pdf/2201.07670.pdf

Yeni araştırma, CEO’ların tahmin edilen kişiliklerine ve özellikle kamuoyunda söylediklerine dayanarak nesnel bir hisse fiyatı tahmin yöntemi geliştirmeyi amaçlıyor. Çalışma, Üst Kademe Teorisi’ne (Upper Echelons Theory) dayanıyor. 1984’te önerilen bu teori, CEO kişiliğiyle şirket performansı arasında bir ilişki olabileceğini ilk kez ileri sürmüştü.

Yazarlar şöyle diyor:

“Bir risk regresyonu görevinde, Üst Kademe Teorisi ile tutarlı biçimde, tahmin edilen CEO kişiliğinin hisse getirisi oynaklığı biçimindeki finansal riskle anlamlı ölçüde ilişkili olduğunu gösteriyoruz. Nitel olarak dışadönük, sezgisel ve düşünme odaklı CEO’ların daha az finansal riskle ilişkili olduğu görülüyor.”

Projenin ikinci aşaması, açıklamaları sonraki hisse fiyatı değişimleriyle ilişkilendirmeyi amaçlıyor ve olumlu ya da olumsuz etki yaratması muhtemel metin bölümlerini gösterebilen bir algoritma üretiyor.

Shapley Additive Explanations (SHAP) ısı haritaları, Elon Musk’ın 2020 ilk çeyrek finansal sonuç görüşmesindeki metin bölümlerine uygulanıyor. Kırmızı ve mavi sırasıyla olumsuz ve olumlu kazanç göstergeleridir. Sonuçlar MBTI özellik eksenleri arasında değişir; en ilgili sonuçlar, konuşmacının tahmin edilen temel kişiliğiyle, örneğin ENTJ ile örtüşenlerdir.

Bu makale şu başlığı taşıyor: Top-Down Influence? Predicting CEO Personality and Risk Impact from Speech Transcripts. Çalışma, Mannheim Üniversitesi ile Milano’daki Bocconi Üniversitesi’nden üç araştırmacı tarafından hazırlandı.

Kişiliklerin Tanımlanması

Yazarlar, projenin kişilik tahmini bölümü için üç kaynaktan veri topladı. CEO’ları tanımlamak ve özelliklerini belirlemek için Reuters Refinitiv EIKON veri kümesindeki 88.000 finansal sonuç görüşmesi dökümünü ve Compustat Execucomp’ıkullandılar. Pennsylvania Üniversitesi Wharton Research Data Services tarafından sağlanan ikinci kaynak, belirlenen CEO’ları yaş ve cinsiyet verileriyle programatik olarak eşleştirmek için kullanıldı.

Araştırmacılar MBTI kişilik etiketleri için kullanıcıların kişilik değerlendirmelerine katkıda bulunduğu kitle kaynaklı Personality Database platformundan yararlandı. Steve Jobs ve Elon Musk dahil 32 CEO için yeterli veri mevcuttu.

Her CEO’yu tipik bir dört harfli MBTI kısaltmasıyla tanımlamak yerine, her kişilik profilini kitle kaynaklı tahminler doğrultusunda 0–1 ölçeğinde dört sürekli değişkenden oluşan bir vektörle temsil ettiler. Böylece Beş Büyük ve MBTI ölçekleri daha doğru eşleştirilebildi.

Bu tahminleri doğrulamak için verilerdeki uygun kişilerin kitle kaynaklı MBTI ve Beş Büyük oyları arasında bir korelasyon matrisi oluşturuldu. İki sistemin kullanıcı değerlendirmelerinde uzlaştığı görüldü.

(Psikolojik değerlendirmelerin ne ölçüde öznel olduğu konusunda görüşler farklılaştığı için bu sistemler arası uzlaşma, yalnızca iki farklı ölçeğin farklı kişilik değerlendirme ölçütleri üzerinden benzer sonuçlara ulaştığını gösterir. Uzlaşmanın nesnel değeri, her bir sistemi ne ölçüde benimsediğinize bağlıdır.)

Yazarlar olası modeller olarak BERT (base), RoBERTa (base) ve trigram TF–IDF kullanan Destek Vektör Makinesi’ni (SVM) test etti. Eğitimden sonra RoBERTa bütün eksenlerde en iyi sonucu verdi. Aşağıdaki görselde modellerin Elon Musk için farklı kişilik tahminleri görülüyor:

Elon Musk için kişilik regresyonu görevinin ilişkili sonuçları. E–I = dışadönüklük–içedönüklük; T–F = düşünme–hissetme; S–N = duyumsama–sezgi; J–P = yargılama–algılama. SVM, TF–IDF vektörleriyle; diğer iki model ise metinle eğitildi.

Yazarlar en iyi göstergelerin dışadönüklük–içedönüklük, en zayıfların ise yargılama–algılama için elde edildiğini belirtiyor. Bunun nedeni son özelliklerin metinden çıkarılmasının zor olması olabilir. Ses modülasyonu ve konuşma aralıkları gibi konuşma göstergelerinin gelecekte bu verilere yeni yorumlanabilir boyutlar katabileceğini öngörüyorlar.

Kişiliğin Şirket Performansıyla İlişkilendirilmesi

Yazarlar, Üst Kademe Teorisi doğrultusunda projenin risk regresyonu bölümü için finansal sonuç görüşmelerinin verilerini IBES, CRSP ve Compustat Execucomp veri tabanlarıyla birleştirdi.

CEO açıklamalarından sonraki hisse fiyatı değişimlerini ölçen yararlı endeksler geliştirmek için önceki çalışmalardan çeşitli risk vekilleri kullandılar. Olası karıştırıcı etkileri değerlendirmek amacıyla yaş ve cinsiyeti de modele eklediler.

Risk değerlendirme ölçütleri.

Risk göstergeleri, açıklamayı izleyen haftadaki oynaklık endekslerine göre hesaplandı. Önceki bölümde en iyi performansı RoBERTa gösterdiğinden risk regresyonu aşamasında yalnızca bu model kullanıldı.

Sonuçlar

Yazarlar, kişilik matrisinin hisse oynaklığını tahmin etmek için kullanılmasıyla elde edilen sonuçları şöyle yorumluyor:

“İlk üç MBTI boyutunun görüşme sonrasındaki riskle anlamlı ölçüde ilişkili olduğunu bulduk. Bu anlamlılık E–I ve T–F için yüksektir. İlişkinin yönü beklenene uygundur: içedönük ve hissetme odaklı iletişim kuran CEO artan riskile, sezgisel iletişim ise azalan riskile ilişkilidir.”

“Önemlisi, yaş ve cinsiyetin sabit etkileri dikkate alındığında da bu sonuçlar sağlam kalıyor.”

Makalenin standart risk regresyonu testlerinin sonuçları; 2002–2020 yılları arasında 1.700 CEO’nun 22.000 finansal sonuç görüşmesini kapsıyor. Regresyonlar zaman ve sektör için sabit etkileri içeriyor.

Araştırmacılar gelecekte modeli, tek bir regresörün dört MBTI boyutunu da üretebileceği ve konuşma sinyalleri gibi metin dışı verileri de kullanabileceği biçimde geliştirmeyi amaçlıyor.

*Myers–Briggs’in bu kelime için kullandığı yazım kendi çalışmalarına özgüdür.

İlk yayımlanma tarihi: 20 Ocak 2022.