Trí tuệ nhân tạo dự đoán cách tính cách của CEO ảnh hưởng đến hiệu suất của công ty

Nói không phải lúc nào cũng rẻ. Vào tháng 11 năm 2021, cổ phiếu của Tesla (TSLA ) đã mất khoảng 21 tỷ đô la từ giá trị của nó sau khi người sáng lập Elon Musk mời 70 triệu người theo dõi của mình tham gia một cuộc thăm dò về việc liệu ông có nên bán 10% cổ phần của mình trong công ty hay không – chỉ là một tập trong một loạt các cuộc giao tiếp trên mạng xã hội rõ ràng là liều lĩnh của Musk mà được cho là đã góp phần vào sự sụt giảm giá cổ phiếu 175 tỷ đô la của Tesla vào cuối năm 2021.

Mặc dù từ lâu đã được coi là một điều hiển nhiên rằng hành vi của CEO có mối quan hệ trực tiếp với hiệu suất của công ty, nhưng việc khó có thể thuyết phục các giám đốc điều hành tỷ phú tham gia các bài kiểm tra tính cách tiêu chuẩn đã khiến dự đoán cổ phiếu dựa trên tính cách hiệu quả trở thành một lĩnh vực khoa học giả.

Phần nghiên cứu phân tích của lĩnh vực này đã tập trung vào Big 5 tính cách, nơi tính cách của CEO được đánh giá dựa trên mở, cẩn thận, hướng ngoại, thỏa thuận và lo lắng.

Không dễ dàng để trích xuất tất cả các đặc điểm này một cách có ý nghĩa, chỉ dựa trên lời nói và văn bản. Một nghiên cứu năm 2020 từ Học viện Quản lý chỉ có thể phân tích ba trong số Big 5 tính cách (cẩn thận, lo lắng và hướng ngoại), vì mở và thỏa thuận khó xác định, đặc biệt là từ văn bản.

Đánh giá MBTI

Một sự hợp tác mới giữa các trường đại học ở Đức và Ý đã tiếp cận một cách mới để xây dựng một khuôn khổ dự đoán của loại này, bằng cách sử dụng dữ liệu công khai để ánh xạ 32 CEO cấp cao vào khuôn khổ chỉ số loại Myers-Brigg (MBTI).

Bạn có thể biết MBTI, ngay cả khi bạn không biết tên của nó. Dựa trên công việc của Carl Jung, MBTI phân loại tính cách thành các thực thể 4 ký tự như ENTJ (‘hướng ngoại’, ‘cảm nhận’, ‘suy nghĩ’, ‘phán quyết’), và đã trở thành một công cụ phổ biến cho tự phân tích trên mạng xã hội trong thập kỷ qua.

Bốn trục từ đó các đặc điểm có thể được chọn là: hướng ngoại so với hướng nội (E-I); cảm nhận so với trực giác (S-N); suy nghĩ so với cảm xúc (T-F); và phán quyết so với nhận thức (J-P).

Các tác giả của bài báo đã sử dụng dữ liệu được huy động để tạo hồ sơ MBTI của CEO, và sau đó tạo một tập dữ liệu và kiến trúc riêng biệt có thể dự đoán thành công ảnh hưởng của tính cách CEO đến hiệu suất cổ phiếu, sử dụng Elon Musk làm đối tượng thử nghiệm trung tâm.

Cách các CEO mẫu phù hợp với các trục MBTI. Nguồn: https://arxiv.org/pdf/2201.07670.pdf

Nghiên cứu mới này nhằm tạo ra một phương pháp khách quan để dự đoán giá cổ phiếu dựa trên tính cách ước tính của các Giám đốc điều hành (và cụ thể là những gì họ nói trong công khai), theo Lý thuyết Upper Echelons được đề xuất vào năm 1984, lần đầu tiên đề xuất một mối tương quan giữa tính cách của CEO và hiệu suất của công ty.

Các tác giả tuyên bố:

‘Trong một nhiệm vụ hồi quy rủi ro, chúng tôi chứng minh rằng—đồng nhất với lý thuyết upper echelons—tính cách của CEO được dự đoán là có liên quan đáng kể với rủi ro tài chính dưới dạng biến động giá cổ phiếu. Về mặt định lượng, các CEO hướng ngoại, trực giác và suy nghĩ dường như gặp ít rủi ro tài chính hơn.’

Giai đoạn thứ hai của dự án, nhằm liên kết các phát biểu với sự thay đổi giá cổ phiếu sau đó, tạo ra một thuật toán có thể chỉ ra các đoạn văn bản có khả năng có tác động tích cực hoặc tiêu cực.

Bản đồ nhiệt Shapley Additive Explanations (SHAP) được áp dụng cho các đoạn văn bản từ cuộc gọi lợi nhuận Q1 2020 của Elon Musk. Đỏ và xanh lam là chỉ số thu nhập tiêu cực và tích cực, tương ứng. Kết quả thay đổi trên các trục tính cách cho các ánh xạ MBTI, và kết quả phù hợp nhất sẽ là những kết quả phù hợp với tính cách cốt lõi được ước tính của người nói (tức là ‘ENTJ’).

Bài báo này có tiêu đề Ảnh hưởng từ trên xuống? Dự đoán tính cách của CEO và tác động rủi ro từ bản ghi cuộc họp, và đến từ ba nhà nghiên cứu trên Đại học Mannheim và Đại học Bocconi ở Milan.

Định nghĩa Tính cách

Các tác giả đã sử dụng ba nguồn để thu thập dữ liệu cho thành phần dự đoán tính cách của dự án. Để xác định và đặc trưng hóa các CEO, họ đã sử dụng 88.000 bản ghi cuộc gọi thu nhập từ bộ dữ liệu EIKON Refinitiv của Reuters; và Compustat Execucomp, từ Dịch vụ Dữ liệu Nghiên cứu Wharton tại Đại học Pennsylvania, được sử dụng để ghép các CEO đã xác định với dữ liệu tuổi và giới tính một cách lập trình.

Để có được nhãn tính cách MBTI, các nhà nghiên cứu đã sử dụng Cơ sở dữ liệu Tính cách, một nền tảng được huy động có đánh giá tính cách do người dùng đóng góp, nơi có đủ mức dữ liệu cho 32 CEO (bao gồm Steve Jobs và Elon Musk) có sẵn.

Thay vì định nghĩa mỗi CEO như một từ viết tắt MBTI 4 ký tự điển hình, các tác giả đã đại diện cho mỗi hồ sơ tính cách dưới dạng vector của bốn biến liên tục trên thang từ 0-1, phù hợp với ước tính được huy động, cho phép ánh xạ chính xác hơn giữa thang Big 5 và MBTI.

Để xác thực các ước tính được huy động, một ma trận tương quan đã được xây dựng giữa các phiếu bầu MBTI và Big 5 dựa trên đám đông cho tất cả các tính cách phù hợp được xác định trong dữ liệu. Hai hệ thống đã được tìm thấy là nhất trí về các đánh giá do người dùng đóng góp.

(Vì ý kiến khác nhau về mức độ chủ quan của đánh giá tâm lý, sự nhất trí trong hệ thống này chỉ biểu thị rằng hai thang đối lập hội tụ trên các tiêu chí khác nhau cho đánh giá tính cách; giá trị khách quan của sự đồng ý này phụ thuộc vào mức độ bạn chấp nhận một trong hai hệ thống.)

Các tác giả đã thử nghiệm BERT (cơ sở), RoBERTa (cơ sở) và Máy Vector Hỗ trợ (SVM) với trigram TF–IDF như các mô hình tiềm năng. Sau khi đào tạo, RoBERTa được tìm thấy là hoạt động tốt nhất trên tất cả các trục. Trong hình ảnh dưới đây, chúng ta thấy các ước tính khác nhau của mô hình về tính cách cho Elon Musk:

Kết quả tương quan cho một nhiệm vụ hồi quy tính cách cho Elon Musk. E-I = hướng ngoại-hướng nội; T-F = suy nghĩ-cảm xúc; S-I = cảm nhận-trực giác; và J-P = phán quyết-nhận thức. SVM được đào tạo trên vectơ TF-IDF, trong khi hai mô hình khác được đào tạo trên văn bản.

Các tác giả lưu ý rằng các chỉ số tốt nhất xảy ra đối với hướng ngoại-hướng nội, và tồi tệ nhất đối với phán quyết-nhận thức, có thể vì những thứ sau khó suy ra từ văn bản. Họ dự đoán rằng công việc trong tương lai bao gồm các chỉ số giọng nói – chẳng hạn như điều chế giọng nói và khoảng thời gian nói – có thể thêm các chiều mới có thể giải thích được vào dữ liệu cho các chỉ số này.

Liên kết Tính cách với Hiệu suất Công ty

Để tạo điều kiện cho thành phần hồi quy rủi ro của dự án, theo lý thuyết upper echelons, các tác giả sau đó đã hợp nhất dữ liệu cuộc gọi thu nhập với các cơ sở dữ liệu từ IBES, CRSP và Compustat Execucomp.

Để phát triển các chỉ số hữu ích về sự thay đổi trong giá cổ phiếu sau khi có một tuyên bố từ CEO, họ đã kết hợp các đại lý rủi ro từ các công việc trước và cũng kết hợp tuổi và giới tính để đánh giá các hiệu ứng nhiễu có thể.

Tiêu chí cho đánh giá rủi ro.

Lợi nhuận rủi ro được tính toán dựa trên chỉ số biến động sau một tuần kể từ khi có một thông báo. Vì RoBERTa hoạt động tốt nhất trong mô-đun trước, nên nó được sử dụng độc quyền cho giai đoạn hồi quy rủi ro.

Kết quả

Nhận xét về kết quả thu được bằng cách sử dụng một ma trận tính cách như một phương pháp dự báo biến động giá cổ phiếu, các tác giả tuyên bố:

‘Chúng tôi tìm thấy rằng ba chiều MBTI đầu tiên có liên quan đáng kể với rủi ro sau cuộc gọi. Sự liên quan này [là cao] đối với E–I và T–F. Hướng của sự liên kết này hành xử như mong đợi: một CEO giao tiếp theo cách hướng nội và cảm xúc là có liên quan đến rủi ro tăng cao, trong khi giao tiếp trực giác là có liên quan đến rủi ro giảm.’

‘Đáng chú ý, những kết quả này vẫn vững chắc đối với các hiệu ứng cố định về tuổi và giới tính.’

Kết quả từ các thử nghiệm hồi quy rủi ro tiêu chuẩn của bài báo, bao gồm 22.000 cuộc gọi thu nhập trên 1.700 cuộc gọi trong giai đoạn từ năm 2002-2020. Các hồi quy bao gồm các hiệu ứng cố định cho thời gian và ngành.

Các nhà nghiên cứu dự định sẽ phát triển mô hình trong tương lai để một hồi quy đơn có thể đầu ra tất cả bốn chiều MBTI, cũng như kết hợp dữ liệu phi văn bản như tín hiệu giọng nói.

*Myers-Briggs’s cách đánh vần của từ này là đặc biệt cho nghiên cứu của họ.

Được xuất bản lần đầu vào ngày 20 tháng 1 năm 2022.