En un mundo en continuo cambio como el de hoy, la mayor parte de los desafíos no tienen precedentes. Hoy, las compañías líderes encuentran las mejores pistas aplicando técnicas de análisis automatizado basadas en inteligencia artificial sobre ingentes volúmenes de datos. Este estudio es un ejemplo de como LLYC apuesta por aplicar estas tecnologías de Data Analytics al análisis y estudio de la información en todos sus procesos de consultoría de comunicación, AAPP y Marketing. 

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APROXIMACIÓN METODOLÓGICA

¿QUÉ ENTENDEMOS POR UN LÍDER Y CÓMO ANALIZAMOS SU POTENCIAL?

¿Quién puede convertirse en un líder? El liderazgo transformacional como base

Los académicos americanos Bruce Avolio y Bernard Bass introdujeron en 1991 el concepto del liderazgo transformacional. Partiendo de esta base, y en conjunción con las teorías del liderazgo del modelo FRLM (Full Range Leadership Model), los Future Leaders identificados y analizados en este estudio han sido seleccionados teniendo en consideración su potencial desarrollo como líderes transformacionales. 

O lo que es lo mismo, metodológicamente se ha partido de tres criterios básicos: la tenencia de un propósito, su potencial movilizador y, finalmente, su capacidad de influencia.

Fundamentos metodológicos: cómo predecir la personalidad, los valores y las necesidades de los líderes

A partir de la Trait Theory (Teoría de los Rasgos), el presente informe está centrado en el modelo psicométrico Big Five. Este patrón examina la estructura de la personalidad a partir de cinco dimensiones o rasgos y, a su vez cada una, de ellas en facetas:

Técnicas y modelos psicométricos utilizados

El presente estudio obtiene una parte de sus conclusiones en el modelo Big Five de análisis de la personalidad, para desgranar las características de nuestros Future Leaders, hemos utilizado además, otras técnicas que, a continuación resaltamos:

• Big Five [Análisis de rasgos]. Es el modelo psicométrico más ampliamente utilizado por la academia para describir cómo una persona se relaciona con el mundo . Estructura los rasgos en cinco dimensiones (traits) de la personalidad y cada dimensión en facetas (facets). Respecto al número y detalle de las facetas existen varios modelos de entre 10 y 30, con sus ventajas e inconvenientes, que siguen siendo ampliamente debatidos hoy.
• LiWC [Análisis morfológico]. James W. Pennebaker , profesor de Psicología de la Universidad de Texas y miembro de la Academy of Distinguised Teachers, es una de las figuras más relevantes del estudio de la relación entre el uso del lenguaje natural y el comportamiento social. A mediados de la década de los 90, desarrolla el modelo LiWC (Linguistic Inquiry and Word Count). Se trata de un modelo de análisis de texto computarizado que genera el porcentaje de palabras en un texto dado que caen en diferentes categorías lingüísticas, psicológicas y tópicas. Se basa en investigaciones previas que establecen fuertes vínculos entre los patrones lingüísticos y la personalidad o el estado psicológico, pero hace posible resultados mucho más detallados que los recuentos manuales. Pennebaker y sus asociados han utilizado esta herramienta para analizar el lenguaje de los líderes de Al Qaeda y de los candidatos políticos, particularmente en las elecciones presidenciales de los Estados Unidos en 2008 .
• Semantic Models [Análisis semántico]. Existe un buen número de modelos psicométricos que utilizan como base de referencia la dimensión semántica del lenguaje utilizado por las personas objeto de estudio . En nuestro caso utilizaremos técnicas NLP (Natural Language Processing) y análisis computacional de frecuencia para identificar los principales contrastes que muestran nuestros Future Leaders.

Modelo de liderazgo utilizado

Nuestro trabajo trata y analiza el fenómeno del liderazgo según el modelo FRLM (Full Range Leaership Model). El FRLM es una teoría de liderazgo general que se centra en el comportamiento de los líderes hacia la fuerza operativa en diferentes situaciones. Bruce Avolio y Bernard Bass introdujeron en 1991 el concepto de tres estilos de liderazgo distintos: transaccional, transformacional y laissez-faire .

Modelo de análisis y proceso tecnológico

Basamos nuestras conclusiones en el análisis de los rasgos psicológicos más destacados de 120 Future Leaders, de 12 países Iberoamericanos. Con el objeto de proporcionar un punto de contraste, se ha desarrollado el mismo proceso con un listado de 16 líderes consolidados actuales del mismo ámbito geográfico e idiomático (castellano y portugués). El modelo de análisis ha constado de las siguientes fases:

1. Identificación y selección de Future Leaders y de líderes actuales.
2. Enriquecimiento de datos semilla. Una de las tareas fundamentales de esta etapa consistía en la identificación de fuentes digitales abiertas en la que tuviéramos disponibles transcripciones o textos directamente generados por los líderes: perfiles en redes sociales (Twitter e Instagram, fundamentalmente), discursos en vídeo (YouTube, Vimeo, TED), entrevistas en vídeo (YouTube), entrevistas textuales (prensa y revistas digitales) etc. Puesto que los métodos de análisis de la personalidad se basan en el análisis del lenguaje utilizado por las personas objeto de estudio, encontrar suficiente volumen de lenguaje generado por nuestros líderes ha sido fundamental.
3. Extracción y curación de muestras de lenguaje a partir de las semillas.
4. Análisis computacional-psicométrico de las muestras del lenguaje.

Componentes tecnológicos utilizados

Para la implementación técnica del anterior modelo, se han utilizado los siguientes componentes tecnológicos:

• API de IBM Personality Insights . Ofrece acceso a un servicio de extracción de rasgos de personalidad psicológicos, necesidades y valores basado en el Big Five. Se trata de un servicio basado en Machine Learning sobre datasets de entrevistas utilizadas por la academia para la medida de los rasgos de personalidad del Big Five.
• Scripts Python a medida para la implementación de múltiples funciones de captura y procesado de información:
1. Captura de datos de Twitter.
2. Análisis de datos basados en Pandas.
3. Procesado NLP con SpaCy.
• Node.js y Puppeteer para el scrapping de textos procedentes de fuentes abiertas sin API establecida.