एक व्यवस्थित ईएसजी स्कोरिंग प्रणाली बनाना: उद्देश्य

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3. उद्देश्य

इस परियोजना का उद्देश्य एक व्यवस्थित ESG रेटिंग प्रणाली बनाना था जो अधिकारियों और बाहरी लोगों को अधिक सामाजिक जिम्मेदारी के लिए कंपनी के व्यवहारों का अधिक संतुलित और प्रतिनिधि दृष्टिकोण प्रदान करे। ऐसा करने के लिए, ESG का मात्रात्मक मूल्यांकन करने के लिए सोशल नेटवर्क डेटा का उपयोग करके एक मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम बनाया गया था। स्व-रिपोर्ट की गई फाइलिंग के बजाय सोशल नेटवर्क डेटा का उपयोग किया गया क्योंकि यह उन मुद्दों पर विभिन्न बाहरी दृष्टिकोण प्रदान कर सकता है जिनके बारे में लोगों को लगता है कि एक निगम को संबोधित करना चाहिए। जनता की राय को सीधे प्रदर्शित करके, यह स्व-रिपोर्टिंग के पूर्वाग्रह को दूर कर सकता है और अधिकारियों को सार्थक बदलाव के लिए अधिक लक्षित पहल बनाने में मदद कर सकता है। इसके अलावा, एक डेटा-संचालित प्रणाली बिना कवरेज वाली कंपनियों के लिए ESG रेटिंग प्रदान कर सकती है।

प्रस्तावित प्रणाली की पूर्वानुमान क्षमता का परीक्षण करने के लिए, सहसंबंध के साथ-साथ औसत निरपेक्ष औसत त्रुटि (MAAE) को वर्तमान ESG रेटिंग के विरुद्ध मापा गया। इससे यह निर्धारित करने में मदद मिल सकती है कि क्या प्रणाली रेटिंग भविष्यवाणी के लिए व्यवहार्य है। हालाँकि, संभावित बाधाओं में सोशल नेटवर्क डेटा की उच्च मात्रा तक सीमित पहुँच, NLP एल्गोरिदम की सटीकता और सीमित कम्प्यूटेशनल संसाधन शामिल हैं।

इस कार्य के योगदान को संक्षेप में इस प्रकार बताया जा सकता है:

 यह एक वास्तविक समय सामाजिक-भावना ESG स्कोर देता है जो इस बात पर प्रकाश डालता है कि लोग किसी कंपनी की प्रथाओं के बारे में कैसा महसूस करते हैं। यह अधिकारियों को अपने संगठन के ESG स्वास्थ्य की निगरानी करने का एक तरीका दे सकता है। यह यह भी दिखाता है कि लोगों को किन क्षेत्रों में सबसे अधिक बदलाव की आवश्यकता है, और यह लक्षित कार्यकारी पहलों को अधिक प्रभावी बनाने में मदद कर सकता है।

 यह वास्तविक समय ESG डेटा एकत्र करने और इसे एक व्यापक स्कोर में परिवर्तित करने के लिए एक पूर्ण-स्टैक विधि प्रदान करता है। यह प्रारंभिक ESG रेटिंग के आसानी से उपलब्ध निर्माण की अनुमति देता है जिसका उपयोग निवेशकों द्वारा सीधे यह सुनिश्चित करने के लिए किया जा सकता है कि वे सामाजिक रूप से जागरूक निवेश कर रहे हैं (विशेष रूप से गैर-रेटेड कंपनियों के लिए) या ESG रेटिंग एजेंसियों द्वारा कवरेज को बढ़ाने के लिए।

 प्रस्तावित दृष्टिकोण स्कोर की भविष्यवाणी के लिए कई सामाजिक नेटवर्क का उपयोग करता है। ESG सोशल नेटवर्क विश्लेषण के बारे में ज़्यादातर पेपर आमतौर पर ट्विटर या न्यूज़ (सोकोलोव एट अल., 2021) जैसे एक विशिष्ट नेटवर्क पर ज़्यादा ध्यान केंद्रित करते हैं। यह पेपर उन्हें संयोजित करने के साथ-साथ अन्य कम विश्लेषण किए गए सोशल नेटवर्क (जैसे, लिंक्डइन, विकिपीडिया) को भी जोड़ने का प्रयास करता है।