准备做出冒

在某个星期五下午，一个刚吃完午饭的专业交易员给几位同事发送即时消息，内容是有关他将大笔下注的某个科技公司股票。这些消透露出交易员对于这项交易非常兴奋，然而该交易最终使他的公司蒙受巨大损失。

要是这位交易员对自己当时过度激动的情绪以及这种情绪会怎么影响他的判断力能有较好的了解，是否可以避免亏损？同时，他发送的即时消息是否能提供这样的了解？

根据Kellogg学院管理与组织学教授Brian Uzzi的新研究，答案是“也许可以”。

Uzzi和谷歌的Bin Liu以及南加大的Ramesh Govindan，想知道人们的电子通信是否能提供情绪状态的线索。如果可以，这可能是一个强大的工具，因为情绪被认为会影响我们决策的质量。

研究人员对30名交易员在两年期间发出的数百万条即时消息（即IM）以及交易进行分析。他们发现，最好的交易决定和最高的获利，是发生于交易员在IM里显露出适度的情绪时，也就是情绪不太多也不太少的时候。除了能改进交易质量外，这项发现还可能帮助负有风险决策任务的任何人，例如空中交通管制员和人道援助团体。

非结构化数据的崛起
这项研究提出了一种全新方式来做出知情决定。

Uzzi说道：“金融的架构、理论和实践都围绕着量化数据的分析，以资产负债表、损益表、价格和分析报告等形式呈现，来帮助了解在何处投资较佳，”。金融公司与研究人员“已经知道如何从结构化数字数据中挤出里面所有的有用信息。”

然而现今，结构化数据已不再是唯一的信息来源。过去十年间，电子邮件、短信和即时消息提供了海量的非结构化数据。

“非结构数据暴增代表这种数据是新一代信息前沿，”Uzzi说。“由于交易员是会以电子方式进行日常通信的众多专业人士之一，因此我们认为分析他们产生的数据具有启发性价值。”

我们需要谈论有关冒险的决定
研究人员认为，即时消息可能反映出交易员在做出交易决定时的情绪状态。

“当人们打算去做冒险的事情时，其实会在做之前找别人讲讲，从跟别人的聊天当中听到对方认为哪些事是有风险的，然后将这些意见纳入自己的决策中，”Uzzi说。

不过大多数人会用拐弯抹角的方式来获取这些意见。“人们想显得自己是个优秀的决策者，而尤其在股票交易上，交易员需要对实际的交易保密。因此，交易员在自己的社交网络圈内打捞情报而不暴露真正的意图。例如，当询问他人的看法时，他们的措辞会显露出自己的情绪状态。“他们将某个股票的市场状况称为‘多变’、‘转变’或是‘波动’？每一个用词都显露出不同程度的情绪，而当许多即时消息中的许多词语组合在一起时，你就能拼凑出交易员的情绪状态。

于是，Uzzi和其共同作者提出一个论点：当人们谈论有风险的事情时，他们会用激起情绪的词汇，即使只是在潜意识里。“除非是愤怒或狂喜，否则多数人往往不会察觉自己的情绪状态，”Uzzi说。“因此，交易员可能在不自觉的情况下历经各种情绪，有些情绪对其交易有益，有些则有害。

情绪如何成为交易员的助力或阻力？

先前已有其他研究显示了情绪如何对决策产生影响。有一项研究对两组人执行心智任务时的表现进行比较，其中一组是无法感受到情绪的脑伤患者，另一组是未曾经历过脑伤的人。该研究发现，虽然两组受试者都能做数理运算，但只有无脑伤的受试者能够轻易做出与风险有关的决定。这表示当涉及风险时，人们需要一种情绪反应，来将他们推向不同的选择。

适量的情绪
根据对工作中的交易员进行观察，以及根据实验室的研究，都证实了情绪的影响。Uzzi指出，如果交易员“情绪过多，就会做出糟糕的决定，如果情绪不足，则可能太迟缓而无法做出决定。”

不过，过去未曾有人对数字通信能否用来衡量人的情绪状态做过测试。

为了做这项测试，研究人员对30名专业当日交易员在两年期间所做的886,000个与交易相关的决定以及他们发出的1,234,822条即时消息进行分析。研究人员并追踪每位交易者的每日获利中位数，这是评估交易表现的最佳方式。即时消息根据使用的特定词语被归类为不同等级的情绪。例如，“挺好”、“黄金”和“命中”等被归为中等程度的情绪。

该研究显示，交易员进行交易时更可能使用即时消息，代表他们渴望谈论关于自己的冒险决定，同时在消息中显露的情绪也与获利有关联。正如预期，情绪量中等的交易员做出的决定质量最高。

情绪过多会出问题。“如果你有过多的情绪，你的情绪状态会从负责分析的大脑中抽走认知资源，”Uzzi说。“然后，你要么无法注意到正确的信息，要么对信息的认知变得扭曲。

不过或许让人惊讶的是，零情绪也不是理想状态。“我们的研究显示，除非你的情绪到达一定的程度，否则你就无法启动交易，也无法在适当的时机出手买进股票，” Uzzi说。这项发现，和过去认为在无情绪状态（即所谓的扑克脸）下进行业务决策最为有利的睿智观点恰恰相反。作者们指出，就连股神巴菲特强调的都是投资时要控制情绪，而非流露适量的情绪。

培训更好的交易员
这些研究结果可实际应用于热门的金融技术(FinTech)领域，使其获益。

一种可能的应用方式，是提供反馈让交易员得知自己目前的情绪状态，以帮助引导交易员在面对风险时做出决策。“交易员可以根据自己的情绪状态，来决定要出手交易还是袖手旁观，”Uzzi说道。

而了解对他们情绪产生影响的因素，也能使交易员受益。“各公司可以发展一套非常精密复杂的电子通信分析系统，以便告诉交易员：‘每次你和Joe讲话时，就会产生过多情绪，那可能会把你引向坏交易，’”Uzzi说。“或是刚好相反：‘每次你和Nancy讲话时，似乎会耗损你所有的情绪，这可能导致你在交易时变得太迟缓。’或者是，告诉你在午餐后及周五下午，你的情绪启动不是处在最佳状态。”

此外，交易员还能利用这些反馈来训练自己调节情绪，学习如何将情绪推向最佳状态以做出高风险的决定。从公司而言，智能系统能帮助员工找出自身的哪些情绪和自己的工作最契合。

能从这种分析受益的不仅仅是交易员。

空中交通管制员每天要做出数百次高风险决定，因此了解情绪如何影响判断力也许能够挽救生命。紧急救援人员和军事人员也是如此。

“军事和保安人员要处理的都是充满情绪的决策，”Uzzi说。“我要在地面部署100名步兵？还是一千名？我要何时将他们撤离？我需要处于适当的情绪状态，才能做这些决定。”

Uzzi表示，许多组织已经在发展智能监督系统。有些组织利用易于取得的非结构性数字数据（如Twitter发文）来“捕捉大众的心情，”Uzzi说。他的研究可以帮助将这些系统变得更完善。正如作者们所写的，“在撤离行动或天灾期间追踪即时通信或推特消息，可以看出哪些援助目标最不可能成为好的决定。”

最后，对于目标客户是那些关切风险决策的组织的企业家，这些研究结果可能也会有帮助。例如，企业家可以利用可穿戴设备来显示情绪指标，或是与情绪相关的反馈如何最有效地呈现在计算机或手机屏幕上。

“创立公司来善用这门科学，前景非常广阔，”Uzzi说。