AI分析了14500場財報電話會議，發現大部分CEO都有心理健康問題

一項最新研究運用AI學習模型，分析財報電話會議錄音中的語音特徵，開創了識別CEO潛在憂鬱傾向的新方法。這項研究有助於釐清影響高階主管心理健康的一些因素，顯示CEO們可能僅透過向投資者闡述公司營收的談話方式，便不經意地透露出其心理狀態。

印第安納大學凱利商學院和肯塔基大學的研究人員首度透過訓練AI語言模型，分析企業CEO的聲音模式，進而評估其憂鬱程度和盛行率。

研究團隊分析了2010年至2021年間，標普500指數成分股公司超過14500場財報電話會議的數據。研究證據顯示，具有憂鬱傾向的CEO往往面臨額外的工作挑戰。具體而言，CEO的心理健康問題與公司所面臨的風險息息相關，例如訴訟或股價波動。此外，研究也發現有限的證據顯示，具有憂鬱傾向的CEO更有可能獲得較高的薪酬，以及較高比例的績效獎金。這些CEO多半為年輕男性，女性比例相對較低。

印第安納大學會計學助理教授暨該研究的合著者Nargess Golshan表示：「我們希望大眾正視企業CEO的心理健康問題及其普遍性。這不僅對高階主管的個人健康至關重要，更對組織、員工、投資者乃至更廣泛的經濟層面產生深遠影響。」

AI如何學習識別憂鬱傾向

長期以來，研究人員便已將語音分析作為評估阿茲海默症和帕金森氏症等慢性疾病的工具，運用類似的分析方法來衡量憂鬱傾向亦不例外。

本次研究不同於以往著重於停頓和填充詞等基本語音特徵，而是藉由AI來捕捉人耳難以察覺的細微語音模式。

Golshan解釋道：「這些機器學習模型分析的內容遠比傳統方法複雜。它們運用人類難以直接感知的音訊檔案片段的數位嵌入資訊進行分析。」

Golshan從接受過心理健康評估的非CEO樣本中收集聲音分析數據，並將這些數據與經驗證有效的憂鬱症評估工具（如患者健康問卷）的分數進行交叉比對。她運用此數據集訓練機器學習模型，使其能夠從CEO的談話中識別出可能暗示憂鬱傾向的細微數據。財報電話會議是理想的數據來源，因為其具備長時間、不間斷的通話特性，通常不會受到手勢等視覺溝通線索的干擾。

研究結果顯示，在超過14500名CEO（對應14500場電話會議）中，有超過9500名經機器學習模型分析後，被判斷出具有潛在的憂鬱傾向。

商業風險與心理健康的關聯

AI驅動的心理健康評估使研究人員得以確立CEO的憂鬱傾向與企業風險之間的相關性，儘管Golshan也提醒，目前尚無法建立直接的因果關係。

Golshan的研究發現，在研究對象的公司中，CEO的憂鬱傾向與公司面臨的較高風險有關，包含訴訟或難以預測的股價波動。她推測，這可能與憂鬱症患者處理回饋的方式有關。憂鬱症患者較容易將負面回饋內化，卻對正面回饋較不敏感。若公司財報表現不如預期，可能導致患者產生更多負面自我對話，進而加劇憂鬱症狀。

研究亦發現，雖然證據有限，但CEO的心理健康評分與其薪酬方案之間存在關聯，顯示具有憂鬱傾向的高階主管可能獲得更高的薪酬。Golshan認為，這或許是董事會為了支持或激勵處於困境的高階主管而採取的措施。

研究人員正進一步深入探討憂鬱症與薪酬、離職率和公司績效等因素之間的潛在因果關係。憂鬱症與商業風險之間的關聯性為未來的研究指出了方向，同時也驗證了新的AI模型是評估憂鬱傾向的有效工具。Golshan更表示，這項心理健康研究的未來影響深遠。

她總結道：「憂鬱症長期以來被視為一種難以啟齒的疾病，我們希望透過這項研究，真正揭示其面貌，特別是其普遍性。我們期盼能開啟相關對話，幫助高階主管們正視這個問題，並協助企業支持其高階主管勝任其職位。」

CEO的心理健康仍面臨汙名化

心理健康問題並不會在高階主管的辦公室外就神奇地消失。德勤2023年的「工作幸福感調查」顯示，四分之三的高階主管表示，他們會認真考慮辭職，以尋求更能支持其身心健康的工作環境。該調查針對美國、英國、加拿大和澳洲的3150名員工進行了調查。

然而，儘管高階主管們普遍重視心理健康，但相關的討論和尋求協助的行為，仍因社會對此議題的持續汙名化而受到阻礙。員工福利管理技術公司BusinessSolver在2024年發布的「工作場所同理心狀態」調查則發現，80%的CEO和67%的員工認為，罹患精神疾病會使人變得虛弱或成為負擔。

這些心理健康挑戰可能對企業造成重大影響。以提倡慈善理念的鞋業品牌Toms為例，其創辦人Blake Mycoskie便曾在2014年以憂鬱和孤獨為由，將公司50%的股份出售給貝恩資本。

Mycoskie於去年四月表示：「我失去了許多明確的意義和目標。」