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论文大焖锅丨SMJ 利用语言模型捕捉CEO个人特质

归档日期:06-28       文本归类:企业模型      文章编辑:爱尚语录

  在现实世界中,如何有效观测到CEO的个人特质,进而准确的估计CEO个人特质对公司业绩的影响,是众多管理学学者长期关注的重要议题。由于个人特质的难观测性(对于个人特质的观测需要较长的时间与较强的互动),和数据的难获得性(学者通常难以有机会接触大量的企业CEO),学界往往只能使用较为直观可得的人口学特征(诸如家乡,教育年限等)来代理CEO的个人特质。众多学者就上述方法的有效性提出了担忧,他们认为使用人口学特征来代理CEO个人特质过于粗糙,无法充分评估CEO更细微的心理活动与考量。作为回应,一些学者尝试使用诸如“五大个体特质框架”(The Big Five Framework,五大特质包括开放程度、责任心、外向性、亲和度和情绪稳定程度)、内容分析法(Content Analysis)等工具来直接测量CEO的性格特征。

  基于此,本文创新地将机器学习运用到CEO个体特质的分析上;他们利用机器学习算法训练出的语言学模型对标准普尔1500家公司的CEO演讲记录中透露出的五大人格特质进行分析,并将上述结果与使用内容分析法及其他心理测量学方法测量出的结果进行比较;随后将上述训练好的语言学模型运用于更大样本的CEO个人特质分析上,得到超过3000名CEO的个人特质得分;最后,作者就CEO的五大人格特质如何影响公司的战略变革进行了实证检验。作者发现,CEO的个人特质对企业战略变革和表现有极大的影响,但该影响会因企业过往业绩差异而有所不同。具体来看,CEO的开放程度和亲和度对于企业战略变革有直接影响,公司的过往业绩会显著影响CEO个人特质和企业战略变革之间关系的强度与走向。更多内容,请点击左下“阅读原文”。

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