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2020-03-10 17:32分析 人已围观

简介机器学习教给我们的ceo领导风格 ceo是沟通者 研究表明,ceo将其85%的时间都花在与沟通有关的活动上,包括与公司内外的人进行演讲,开会和打电话 现在,使用机器学习的新研究正在尝...

机器学习教给我们的ceo领导风格

ceo是沟通者

研究表明,ceo将其85%的时间都花在与沟通有关的活动上,包括与公司内外的人进行演讲,开会和打电话

现在,使用机器学习的新研究正在尝试深入探究首席执行官的话语和面部表情,以查看领导风格是否可以与公司绩效相关联

研究人员认为,他们的工作可以为大数据分析,图像分析和文本分析相结合开辟新的方向,从而更完整地描绘出首席执行官如何影响公司绩效

哈佛商学院的lumry家族技术副教授prithwiraj(raj)choudhury说:“机器学习能够利用大数据,而且形式也不同于传统的excel电子表格

和业务管理股

“我们现在能够处理所有这些丰富的可视数据新资源

在《战略管理杂志》即将发表的论文《面部和文本分析的机器学习方法:发现ceo口头交流风格(pdf)》中 ,作者使用多种技术将ceo归类为独特的交流风格,这些风格似乎可以与公司财务状况相关

“那里有大量人们没有使用的数据”

这项研究是由哈佛商学院战略部的jorge paulo lemann教授choudhury和tarun khanna进行的

哥伦比亚大学商学院教授王丹;和博士生娜塔莉·卡尔森(natalie carlson)

首席执行官指挥公司所需的技能各不相同,但有效沟通的能力几乎是最高的

khanna说:“成为组织领导者的任务是将不同的资源整合在一起,以完成富有成效的工作

” “这意味着您正在激励人们去做事情,而激励人们的唯一方法就是与他们沟通

然而,沟通对于组织的运作至关重要,但是,要准确了解首席执行官沟通方式的差异是很困难的

当然,他们选择的单词对意义至关重要,但是它们也通过语气和非语言线索(例如面部手势)来表达自己

此外,这些言语和非言语暗示在文化和地域上也不同

“您可能会说一些正面的东西,但是负面的面部表情可能会产生相反的意思,” choudhury说

寻找首席执行官进行测试

但是研究人员在哪里可以找到足够的ceo来进行研究呢?

事实证明,卡纳对答案很熟悉

他和哈佛商学院isidor straus商业史教授geoffrey jones一直在编写名为“ 创造新兴市场”的口述历史项目,该视频对来自新兴市场的标志性商业领袖进行了130次视频采访,以非结构化的形式讨论了其职业和组织

宣威市合盛渔业有限公司

这些视频使用三种机器学习技术进行了分析

首先,研究人员研究了ceo选择的词语,利用统计推断最终产生了100个主题,包括营销,公司董事会和个人家族史

每位ceo的得分都是根据他们坚持某个特定主题的倾向来进行的,而不是一个主题又一个主题地跳来跳去,这被他们称为“主题熵”

第二种机器学习技术也着眼于单词,但这一次将它们除以正或负价,或者说说话者在正和负情绪之间摇摆了多少

最后,研究人员通过使用计算机视觉应用程序分析首席执行官的面部表情,从而检查了首席执行官的非语言交流,该应用程序根据八种情绪对他们进行评估:愤怒,轻蔑,厌恶,恐惧,幸福,中立,悲伤和惊奇

这种类型的分析通常是由人类编码人员完成的,但是研究人员发现,计算机分析被证明是生成情感数据的可靠,快速但廉价的选择

ceo风格与绩效相关吗?

利用这些数据,研究人员将ceo分为五种独特的沟通方式中的一种

他们研究了各种属性,并给每个属性取了一个名字

例如,那些使用正面语言和一系列面部表情的人被视为令人兴奋

那些表现出愤怒,蔑视和厌恶但又有很多中立表情的人被标记为斯特恩

话题熵高,似乎用快乐和轻蔑的表情表达的ceo被称为rambling

那些表达范围广泛的人被称为戏剧性的,而以悲伤和消极为特征的人被称为忧郁

卡纳(khanna)和乔杜里(choudhury)说,只有同时分析文字和面部特征时,才会出现不同的风格

choudhury说:“我们能够采用这些多个维度并构建以前无法实现的这些样式

然后,研究人员寻找沟通方式与业务其他方面之间的关联

例如,戏剧得分较高的人在面试后的一年中并购活动较少

而且,与单独使用文本或图像数据相比,联合使用文本和图像数据产生的沟通方宣威市合盛渔业有限公司式在解释数据的可变性方面具有更大的统计能力

choudhury和khanna强调这些结果仅是说明性的

他们说,他们写这篇论文的主要目的是作为概念证明,以证明什么样的数据机器学习可以有效地进行分析

khanna说:“过去有20多种新形式的数据,并且随着计算能力的飞速发展,现在有很多机会可以更好地分析业务中发生的许多事情

” 例如,youtube可以提供丰富的信息,从演讲中分析ceo的交流

机器学习研究的其他用途

这些额外的数据源在研究新兴市场时特别有用,在新兴市场中,常规数据源可能不那么容易获得,而研究人员对这些市场的理解更为初级

此外,这些地区中的许多地区都富含可以研究的基于技术的数据源,例如在许多快速发展的亚洲经济体中的移动电话和物联网爆炸式增长

除了学术问题之外,业务分析师还可以使用这些机器学习技术(研究人员说这些机器学习技术相对简单且易于使用)来分析股东大会上的收益电话或非语言交流中的声音模式,从而进一步评估他们对公司绩效的评估

卡纳(khanna)表示:“那里有一大堆人们没有使用的数据

” “使用它可以帮助研究许多对业务至关重要的问题

新宝6创造奇迹登录综合报道

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