KI-basierte CEO-Charakterstärken und Unternehmensergebnisse

Unser Projekt widmet sich der Analyse von CEO-Tweets mittels KI-basierter Persönlichkeitsanalyse. Wir streben an, durch die Extraktion von VIA-Charakterstärken aus Twitter-Daten den Einfluss der CEOs auf Unternehmensergebnisse aufzudecken.

Situation

Viele Studien haben immer wieder die einflussreiche Rolle der persönlichen Eigenschaften von Führungskräften, insbesondere von CEOs, bei der Gestaltung der Unternehmensergebnisse hervorgehoben (Cannella et al., 2009; Carpenter et al., 2004). Während sich ein Grossteil der frühen Arbeiten im Bereich auf den Einfluss demografischer oder anderer beobachtbarer Merkmale von Führungskräften wie Alter und Betriebszugehörigkeit konzentrierte (Hambrick et al., 1996; Miller, 1991; Wiersema & Bantel, 1992), hat sich die Aufmerksamkeit in jüngster Zeit darauf verlagert, zu verstehen, wie die psychologischen Eigenschaften (z.B. persönliche Merkmale) von Führungskräften, die Unternehmensergebnisse beeinflussen. Die Bewertung der Persönlichkeit von CEOs mit traditionellen Methoden wie Umfragen ist jedoch oft zu kostspielig und zeitaufwendig (O'Reilly et al., 2014). Als Antwort darauf ist ein innovativer Ansatz zur Persönlichkeitsbewertung entstanden, der als künstliche Intelligenz (KI) basierte Persönlichkeitsbewertung bekannt ist und das erreicht, was gemeinhin als Inhaltsvalidität bezeichnet wird (Kosinski et al., 2013; Pang et al., 2020; Park et al., 2015). Daher soll in diesem Projekt untersucht werden, ob es möglich ist, die Persönlichkeit von CEOs, insbesondere die VIA-Charakterstärken, durch die Analyse von Twitter-Daten zu messen.

Approche

Die Stichprobe der Studie umfasst CEOs von S&P 1500 Unternehmen, die von ExecuComp bezogen werden. Für die identifizierten CEOs werden, sofern verfügbar, Twitter-Handles gesammelt (wir streben an, etwa 500 Twitter-Handles zu sammeln). Über die Twitter Application Programming Interface (API) werden die letzten 3.200 Tweets jedes CEO abgefragt. Die ethische Genehmigung wird durch die Einreichung eines Antrags beim Institutional Review Board der Stanford University eingeholt. Die folgenden Unternehmensergebnisse werden über verschiedene Datenbanken erfasst: 1) Aktionärsrenditen: Diese beziehen sich auf die Renditen, die Aktionäre durch den Besitz von Aktien eines Unternehmens erzielen; 2) ESG-Indikator: Der ESG-Indikator (Umwelt, Soziales und Unternehmensführung), wie er vom S&P-Rating bewertet wird, das die ESG-Profile von über 7.300 Unternehmen weltweit analysiert.

Résultat

Die Regressionsanalyse wird als robuste Methode zur Bewertung der Vorhersagekraft der über Twitter ermittelten VIA-Charakterstärken von CEOs für verschiedene Unternehmenskennzahlen dienen. Unsere Hypothese deutet darauf hin, dass bestimmte Charakterstärken wie Kreativität, Neugier, Urteilsvermögen und Liebe zum Lernen sich als überlegene Prädiktoren für finanzielle Erträge erweisen könnten. Im Gegensatz dazu könnten sich andere Charakterstärken wie Lebensfreude, Liebe, Freundlichkeit und soziale Intelligenz als besserer Prädiktor für ESG-Werte erweisen.

Perspectives

Wir werden die bereits erstellten Lexika, gewichtete Wortlisten, die aus sprachbasierten Bewertungen abgeleitet wurden, verfeinern, um die VIA-Charakterstärken vorherzusagen. Diese Lexika werden zusammen mit der Software und den Sprachmodellen, die für die Analyse von Social-Media-Daten entwickelt wurden, öffentlich zugänglich gemacht und bieten methodische Erkenntnisse für künftige Forschungsvorhaben. Die Verbreitung unserer Arbeit durch öffentlichkeitswirksame Medien zielt darauf ab, das Bewusstsein für den entscheidenden Zusammenhang zwischen der Persönlichkeit von CEOs und nachhaltigen Unternehmensergebnissen zu schärfen und nicht nur das Verständnis von Führung zu fördern, sondern auch einen Beitrag zur Methodik der Persönlichkeitsbewertung zu leisten. Die Auswirkung wird durch Downloads, Zitate und die Anpassung unserer Ressourcen durch andere Forscher in verschiedenen Bereichen gemessen werden, was die breite Anwendbarkeit und Bedeutung unserer Beiträge für die akademische Gemeinschaft unterstreicht.

Contact

Prof. Dr. Dandan Pang

• Dozentin Tenure Track
• +41 31 848 58 08
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