Zprávy o manažerech a firmě: Analýza velkých dat s využitím metod strojového učení

Dle teorie horních pater (upper echelon theory) mají mocní hráči největší vliv na výsledky a směřování firmy. O detailech manažerského stylu vrcholových manažerů přitom téměř neexistují hodnověrné informace. Zprávy o chování a rozhodování vrcholových manažerů i mimo sféru organizace však mohou přinášet informace o jejich rozhodovacích stylech a charakterových rysech, které ovlivňují způsob řízení firmy; a jaký to následně může mít efekt na firemní výsledky a finanční ukazatele. Dosavadní výzkum ukazuje, že osobnostní rysy vrcholového manažera (CEO) úzce souvisí s finančními výsledky firmy a zároveň, že analýzou veřejně dostupného textu lze na osobnostní rysy konkrétního manažera usuzovat. Na vzorku 100 největších firem dle S&P 100 a 200 největších start-upů dle serveru Crunchbase budou s pomocí metod strojového učení analyzovány zprávy, Twitterové příspěvky a výroční zprávy firem. Projekt bude na těchto velkých datech zkoumat obsah zpráv o manažerech a firmě, jejich rozložení v čase a efekt významných zpráv na cenu akcií firmy mezi lety 2005 - 2018. Analýzou textu bude pro konkrétní manažery sestaven pětifaktorový model osobnosti Big 5 a další charakterové konstrukty. Zároveň bude sledováno jak se charakteristiky mění v čase a především jak souvisí osobnost manažera s finančními ukazateli a výsledky firmy. Na získaném vzorku dat pak budou provedeny doplňkové analýzy, kupř. měřítko “mediální bubliny” - tedy analýza, jak intenzivně se o firmě (a jejích manažerech) píše v porovnání s tím, jak je reálně ekonomicky významná (kupř. její velikost v % tržní kapitalizace).