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創(chuàng)業(yè)者表達(dá)快樂(lè)情緒會(huì)更易獲得投資?

更新時(shí)間:2024-07-19點(diǎn)擊次數(shù):684

對(duì)于大多數(shù)創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō),籌集資金是實(shí)現(xiàn)其發(fā)展雄心并取得成功的關(guān)鍵。說(shuō)服投資者為初創(chuàng)企業(yè)提供資金可能會(huì)很困難,因?yàn)榇嬖谝欢ㄐ畔⒉睢?/span>

 

投資者雖然掌握更多行業(yè)知識(shí)與運(yùn)作邏輯,但往往只有創(chuàng)業(yè)者本人更了解自己的創(chuàng)業(yè)動(dòng)機(jī)、目標(biāo)市場(chǎng)與發(fā)展規(guī)劃。因此,投資者部分依賴創(chuàng)業(yè)者提供的信息來(lái)減少這種不對(duì)等的信息差。這些信息包括創(chuàng)業(yè)者的具體行動(dòng)如投入個(gè)人財(cái)富,也包括創(chuàng)業(yè)者表現(xiàn)出的某些情緒如解決問(wèn)題的激情或喜悅,這都能幫助他們說(shuō)服投資者進(jìn)行投資。

 

本文研究中Daan Dinkla與其團(tuán)隊(duì)使用不同背景下的學(xué)生創(chuàng)業(yè)者和專(zhuān)業(yè)投資者樣本,復(fù)制了過(guò)往研究結(jié)果,并使用 FaceReader 研究了情緒效應(yīng)背后的機(jī)制。

 

情感體驗(yàn)的高峰時(shí)刻

 Jiang 等人(2019)的研究一樣,Dinkla研究了積極情緒的特定時(shí)刻,即峰值強(qiáng)度。那么,為什么是峰值強(qiáng)度?

 

在對(duì)事件進(jìn)行回顧性評(píng)估和總結(jié)時(shí),并非每個(gè)時(shí)刻都同樣重要。事實(shí)表明,人們最依賴的是事件中體驗(yàn)到的情緒的峰值時(shí)刻。

 

情緒感染是指人們自動(dòng)模仿并隨后捕捉"互動(dòng)的其他人的情緒的過(guò)程。投資者被認(rèn)為會(huì)在創(chuàng)業(yè)者所表現(xiàn)出的情緒達(dá)到最高時(shí),被其情緒感染而達(dá)到同樣的情緒狀態(tài)。因此,人們認(rèn)為創(chuàng)業(yè)者會(huì)用自己的情緒感染受眾。Jiang 等人2019)的研究表明,快樂(lè)情緒的峰值強(qiáng)度與創(chuàng)業(yè)者的融資額之間存在正相關(guān)關(guān)系。

 

然而,在當(dāng)代創(chuàng)業(yè)研究中,情緒感染過(guò)程仍是一個(gè)黑箱。人們假定情緒感染會(huì)在推介過(guò)程中發(fā)生,但沒(méi)有任何研究能真正驗(yàn)證情緒感染是否真正發(fā)生?;诖?,本研究評(píng)估了表達(dá)快樂(lè)對(duì)推介成功的影響以及其潛在機(jī)制。

 

投資者受到的情緒感染

因此,研究者關(guān)注了情緒感染過(guò)程的第一步,即情緒模仿。

 

他們特別測(cè)試了在創(chuàng)業(yè)者表現(xiàn)出的快樂(lè)強(qiáng)度達(dá)到峰值后,投資者表現(xiàn)出的快樂(lè)水平是否也會(huì)立即超過(guò)一定的顯著水平。這將會(huì)表明,投資者確實(shí)在模仿創(chuàng)業(yè)者表現(xiàn)出的快樂(lè)情緒,即這種模仿有可能導(dǎo)致情緒感染。

 

 

使用FaceReader記錄分析推介時(shí)的面部表情

研究中如何測(cè)量情緒?

 

實(shí)驗(yàn)研究要求學(xué)生創(chuàng)業(yè)者們?cè)谝淮窝葜v比賽中,面對(duì)三位專(zhuān)業(yè)投資人提出了自己的創(chuàng)業(yè)想法。為了衡量演講成功與否,投資人被要求說(shuō)明他們對(duì)學(xué)生所演講的初創(chuàng)企業(yè)的投資意愿。在演講過(guò)程中,對(duì)學(xué)生和投資者進(jìn)行錄像。他們的面部表情由諾達(dá)思的面部表情分析系統(tǒng)(FaceReader進(jìn)行記錄分析。

 

FaceReader是經(jīng)過(guò)科學(xué)驗(yàn)證的自動(dòng)面部識(shí)別軟件,其準(zhǔn)確性與人類(lèi)編碼員相似甚至更高(Lewinski, den Uyl & Butler, 2014)。軟件基于面部動(dòng)作編碼系統(tǒng)(FACS)和深度學(xué)習(xí)算法,能夠分辨面部表情中的六種基本情緒快樂(lè)、悲傷、憤怒、驚訝、害怕、厭惡,以及中性狀態(tài)。

 

主要通過(guò)識(shí)別面部表情中的面部動(dòng)作單元(AU來(lái)劃分情緒。這些動(dòng)作單元是視覺(jué)上可分辨的最小面部動(dòng)作,其中一些動(dòng)作單元的組合能夠表明某種情緒的表達(dá)。例如“快樂(lè)"的特征是兩個(gè)動(dòng)作單元的組合:嘴角上揚(yáng)和臉頰上揚(yáng)。研究借助FaceReader能夠?qū)⒚慷我曨l中每一幀的面部肌肉運(yùn)動(dòng)自動(dòng)歸類(lèi)為情緒。

 

情緒模仿會(huì)帶來(lái)投資嗎?

那么,表現(xiàn)快樂(lè)情緒會(huì)產(chǎn)生哪些影響呢?

 

研究者發(fā)現(xiàn),情緒模仿的發(fā)生與高峰時(shí)刻的快樂(lè)情緒有關(guān)。創(chuàng)業(yè)者表現(xiàn)出越強(qiáng)烈的快樂(lè)情緒,情緒模仿就越有可能發(fā)生。然而,這種模仿并不會(huì)影響投資意愿。投資者模仿創(chuàng)業(yè)者的情緒與他們的投資意愿之間沒(méi)有顯著關(guān)系。

 

對(duì)這一結(jié)果的可能解釋是投資者在做出投資決定時(shí),能夠消除自己的情緒狀態(tài),而主要關(guān)注推介的其他更具體的方面?;蛘?,投資者會(huì)在潛意識(shí)中模仿創(chuàng)業(yè)者,但這種模仿并不會(huì)導(dǎo)致情緒感染。過(guò)往研究也表明,模仿并不總是導(dǎo)致情緒感染。

 

情緒在決策過(guò)程中的影響

研究結(jié)果也表明,創(chuàng)業(yè)者表現(xiàn)出的快樂(lè)會(huì)對(duì)投資者的投資意愿產(chǎn)生負(fù)面影響。有趣的是,這與 Jiang 等人(2019)的研究結(jié)果正好相反,即表達(dá)快樂(lè)對(duì)創(chuàng)業(yè)者籌集資金額有積極影響。

 

造成不同結(jié)果的原因可能是什么?

 

這兩項(xiàng)研究之間存在一些差異。主要差異是本研究主要研究的是學(xué)生向?qū)I(yè)投資人推介,而 Jiang 等人研究的是非現(xiàn)場(chǎng)推介視頻。不同類(lèi)型的受眾(專(zhuān)業(yè)受眾與大部分消費(fèi)者)在決策過(guò)程中依賴情緒或受情緒影響的程度可能存在差異。因此,關(guān)于在推介過(guò)程中表達(dá)情緒所會(huì)產(chǎn)生何種效果依舊沒(méi)有定論。未來(lái)研究或許可以更詳細(xì)地確定情緒何時(shí)以及如何影響推介結(jié)果。

 

 

參考文獻(xiàn)

Jiang, L., Yin, D., & Liu, D. (2019). Can joy buy you money? The impact of the strength, duration, and phases of an entrepreneur’s peak displayed joy on funding performance. Academy of Management Journal, 62(6), 1848-1871.

 

Lewinski, P., den Uyl, T. M., & Butler, C. (2014). Automated facial coding: validation of basic emotions and FACS AUs in FaceReader. Journal of Neuroscience, Psychology and Economics, 7(4), 227.

 

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