{"id":26832,"date":"2026-04-24T16:36:31","date_gmt":"2026-04-24T14:36:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.accounting-for-transparency.de\/?p=26832"},"modified":"2026-04-24T16:36:31","modified_gmt":"2026-04-24T14:36:31","slug":"finvoc2vec-ein-neuer-ansatz-zur-messung-des-tonfalls-in-offenlegungen-von-unternehmensdaten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.accounting-for-transparency.de\/de\/finvoc2vec-ein-neuer-ansatz-zur-messung-des-tonfalls-in-offenlegungen-von-unternehmensdaten\/","title":{"rendered":"FinVoc2Vec: Ein neuer Ansatz zur Messung des Tonfalls in Offenlegungen von Unternehmensdaten"},"content":{"rendered":"<p><span class=\"c-txt--lead-serif\"><em>Die Offenlegung von Unternehmensdaten sollen Investoren durch sorgf\u00e4ltig gew\u00e4hlte Worte informieren. Jedoch haben m\u00fcndliche Ver\u00f6ffentlichungen, wie beispielsweise Gesch\u00e4ftsergebnissen, die in Telefonkonferenzen besprochen werden, eine weitere Kommunikationsebene: die menschliche Stimme. Selbst wenn Manager und Managerinnen versuchen, neutral zu klingen, kann ihre Art zu sprechen unbeabsichtigt Informationen \u00fcber die Zukunftsaussichten des Unternehmens preisgeben. Es ist daher \u00e4u\u00dferst relevant zu verstehen, ob diese verbalen Hinweise informativ sind und wie sie zuverl\u00e4ssig gemessen werden k\u00f6nnen. Eine k\u00fcrzlich im <\/em><a href=\"https:\/\/onlinelibrary.wiley.com\/doi\/10.1111\/1475-679X.70015\"><em>Journal of Accounting Research<\/em><\/a><em> ver\u00f6ffentlichte Studie des TRR 266 Forschers Doron Reichmann und seinen Co-Autoren Jonas Ewertz, Charlotte Knickrehm und Martin Nienhaus beleuchtet dieses Thema. Die Forschenden hinterfragen bestehende Methoden zur Messung des Stimmklangs und stellen ihren eigenen Ansatz FinVoc2Vec vor, der speziell auf reale Unternehmungsver\u00f6ffentlichungen zugeschnitten ist.<\/em><\/span><\/p>\n<p>Die psychologische und kommunikationswissenschaftliche Forschung betont seit Langem die Rolle des Tonfalls als einen wichtigen Kanal menschlicher Kommunikation. In der Finanz- und Rechnungswesenforschung hat dies zur Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens gef\u00fchrt, die versuchen, den Tonfall zu messen. Diese Modelle stehen jedoch vor einem grundlegenden Problem: Sie werden mit Aufnahmen von Schauspielern trainiert, die in kontrollierten Studiobedingungen deutlich zum Ausdruck gebrachte Emotionen darstellen. Bei Telefonkonferenzen kommt es jedoch auch auf Audioqualit\u00e4t, Hintergrundger\u00e4usche, Z\u00f6gern, Stimmbr\u00fcche und weitaus subtileren emotionalen Ausdrucksformen an. Daher sind die bestehenden Modelle nicht genau genug und bei der Anwendung auf echte Telefonkonferenzen unzuverl\u00e4ssig.<\/p>\n<h2><strong>Ein Deep-Learning Modell f\u00fcr Unternehmungsver\u00f6ffentlichungen: FinVoc2Vec<\/strong><\/h2>\n<p>Diese Studie stellt das neu entwickelte Deep-Learning Modell <strong>FinVoc2Vec <\/strong>vor, das speziell f\u00fcr die Offenlegung von Unternehmensinformationen entwickelt wurde. Das Modell wird direkt anhand von Audioaufzeichnungen der Telefonkonferenzen zu Gesch\u00e4ftsergebnissen trainiert und kann sich daher an die akustischen Eigenschaften der realen Finanzkommunikation anpassen. Der Unterschied liegt in der Art und Weise, wie die Trainingsdaten aufgebaut sind. Um den Tonfall von dem Gesagten zu trennen, wird das Modell mit sprachlich neutralen S\u00e4tzen trainiert. Das bedeutet, dass die S\u00e4tze keine positive oder negative Bedeutung in ihren Worten vermitteln. Durch diese gestalterische Entscheidung kann sich FinVoc2Vec auf die Tonlage konzentrieren und nicht auf die sprachliche Stimmung. Dies f\u00fchrt zwar zwangsl\u00e4ufig zu subtileren Signalen, erh\u00f6ht aber die Zuverl\u00e4ssigkeit, dass das Modell den Tonfall der Stimme und nicht den des Textes erfasst. Im Vergleich zu bestehenden Methoden ist FinVoc2Vec das einzige Modell, welches den Tonfall in Telefonkonferenzen deutlich besser als durch Zufall klassifizieren kann. Obwohl die Klassifizierungsgenauigkeit aufgrund der naturgem\u00e4\u00df schwierigen Aufgabe weiterhin moderat ist, \u00fcbertrifft sie Modelle, die mit Schauspielern trainiert wurden, sowie andere Benchmark Ans\u00e4tze deutlich.<\/p>\n<h4><strong>Enth\u00e4lt der Tonfall n\u00fctzliche Informationen?<\/strong><\/h4>\n<p>Die Ergebnisse zeigen, dass der Tonfall der F\u00fchrungskr\u00e4fte in Telefonkonferenzen zu den Gesch\u00e4ftsergebnissen die zuk\u00fcnftigen Finanzergebnisse von Unternehmen vorhersagt, jedoch nur, wenn der Tonfall mit einem Modell gemessen wird, das f\u00fcr reale Unternehmensver\u00f6ffentlichung entwickelt wurde, wie beispielsweise FinVoc2Vec. Die Studie zeigt, dass mithilfe von FinVoc2Vec ein positiver Tonfall, insbesondere w\u00e4hrend der Frage- und Antwortrunden, mit positiven Gewinnver\u00e4nderungen in den folgenden Quartalen verbunden ist. Dies deutet darauf hin, dass der Tonfall Informationen vermittelt, die \u00fcber das hinausgehen, was Manager explizit mit Worten kommunizieren. Die Aktienkurse scheinen nicht sofort auf den Tonfall zu reagieren. Stattdessen entfaltet sich die Reaktion des Marktes allm\u00e4hlich \u00fcber einen Zeitraum von etwa 60 Tagen nach der Telefonkonferenz, was darauf hindeutet, dass die Investoren zun\u00e4chst wenig auf diese subtilen Informationen reagieren. In \u00dcbereinstimmung mit dieser verz\u00f6gerten Reaktion erzielt eine einfache Handelsstrategie, die auf dem Tonfall basiert, positive abnormale Reaktionen.<\/p>\n<h4><strong>Auswirkung f\u00fcr Stakeholder<\/strong><\/h4>\n<p>Diese Ergebnisse sind relevant, da FinVoc2Vec eine deutlich zuverl\u00e4ssigere Methode zur Extraktion aussagekr\u00e4ftiger emotionaler Informationen aus den \u00c4u\u00dferungen von F\u00fchrungskr\u00e4ften darstellt im Vergleich zu bisherigen Modellen. F\u00fcr Stakeholder wie Investoren, Finanzanalysten und Unternehmensleiter ist diese Forschung wichtig, da sie zeigt, dass die Stimmlage echte Informationen \u00fcber die zuk\u00fcnftige Unternehmensleistung enth\u00e4lt, die \u00fcber das hinausgehen, was in Worten kommuniziert wird. Investoren k\u00f6nnten auf FinVoc2Vec basierende Signale nutzen, um ihre Handlungsstrategien zu verfeinern. Analysten k\u00f6nnen die Stimmung der Unternehmensleitung besser interpretieren. Manager werden sich m\u00f6glicherweise st\u00e4rker bewusst, dass emotionale Signale in ihrer Stimme unbeabsichtigt Informationen preisgeben k\u00f6nnten.<\/p>\n<h4><strong>Einschr\u00e4nkungen und weitere Forschung<\/strong><\/h4>\n<p>Forschende erhalten ein leistungsstarkes Benchmarking-Tool zur Messung und Klassifizierung von Stimmlagen. Allerdings kann das Trainingsset, obwohl es gr\u00f6\u00dfer ist als fr\u00fchere Datens\u00e4tze, die Vielfalt der realen Akzente, Dialekte und emotionalen Ausdrucksformen nicht vollst\u00e4ndig erfassen, was sich auf die Generalisierbarkeit auswirken kann. Zuk\u00fcnftige Forschung k\u00f6nnte daher die Rolle von Akzenten und Dialekten als potenzielle Quelle f\u00fcr Verzerrungen bei der Klassifizierung von Stimmlagen untersuchen. Diese Ergebnisse verdeutlichen, dass Forschung, die neue Wege zur genaueren Erfassung von Informationssignalen aus der Stimmlage von F\u00fchrungskr\u00e4ften untersuchen, notwendig ist. Die Ver\u00f6ffentlichung wird von zwei Online-Repositorien begleitet. Das Python-Paket \u201eccalign\u201c ist auf <a href=\"https:\/\/github.com\/j-ewertz\/ccalign\">Github<\/a> verf\u00fcgbar. FinVoc2Vec ist \u00f6ffentlich auf <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/waiv\/FinVoc2Vec\">Hugging Face<\/a> verf\u00fcgbar.<\/p>\n<p>Diesen Blog zitieren:<\/p>\n<p>Reichmann, Doron (2025). FinVoc2Vec: ein neuer Ansatz zur Messung des Tonfalls in Offenlegungen von Unternehmensdaten. <i>TRR 266 Accounting for Transparency Blog. <a href=\"https:\/\/www.accounting-for-transparency.de\/de\/?p=26832&amp;preview=true\">https:\/\/www.accounting-for-transparency.de\/de\/finvoc2vec-ein-neuer-ansatz-zur-messung-des-tonfalls-in-offenlegungen-von-unternehmensdaten<\/a> <\/i><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Offenlegung von Unternehmensdaten sollen Investoren durch sorgf\u00e4ltig gew\u00e4hlte Worte informieren. Jedoch haben m\u00fcndliche Ver\u00f6ffentlichungen, wie beispielsweise Gesch\u00e4ftsergebnissen, die in Telefonkonferenzen besprochen werden, eine weitere Kommunikationsebene: die menschliche Stimme. 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