How to Talk When a Machine Is Listening: Corporate Disclosure in the Age of AI

受众测量 积极倾听 归属 互联网 业务 事件(粒子物理) 计算机科学 广告 会计 心理学 万维网 社会心理学 沟通 物理 量子力学
作者
Sean Cao,Wei Jiang,Baozhong Yang,Alan Zhang
出处
期刊:Review of Financial Studies [Oxford University Press]
卷期号:36 (9): 3603-3642 被引量:66
标识
DOI:10.1093/rfs/hhad021
摘要

Abstract Growing AI readership (proxied for by machine downloads and ownership by AI-equipped investors) motivates firms to prepare filings friendlier to machine processing and to mitigate linguistic tones that are unfavorably perceived by algorithms. Loughran and McDonald (2011) and BERT available since 2018 serve as event studies supporting attribution of the decrease in the measured negative sentiment to increased machine readership. This relationship is stronger among firms with higher benefits to (e.g., external financing needs) or lower cost (e.g., litigation risk) of sentiment management. This is the first study exploring the feedback effect on corporate disclosure in response to technology. Authors have furnished an Internet Appendix, which is available on the Oxford University Press Web site next to the link to the final published paper online.
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