著者:  （1）アーラヴ・パテル、アミティリージョナル高等学校 – メールアドレス：aarav.dhp@gmail.com  （２）ピーター・グローア、マサチューセッツ工科大学集合知センター、連絡先著者 – メールアドレス：pgloor@mit.edu。 リンク一覧 概要と序論 関連事業 目的 方法 結果 議論 結論と参考文献 抽象的な 環境社会ガバナンス (ESG) は、企業の活動の持続可能性を測定するために広く使用されている指標です。現在、ESG は自己申告の企業提出書類を使用して決定されており、企業は人為的に自社を好意的に見せることができます。その結果、ESG 評価は主観的で評価者間で一貫性がなく、経営陣に改善すべき点について混乱したシグナルを与えています。このプロジェクトは、社会感情を取り入れることで、より優れたガイダンスとより体系化されたスコアを提供できる、データ駆動型の ESG 評価システムを作成することを目指しています。社会感情は、世論を直接強調するよりバランスの取れた視点を可能にし、企業がより焦点を絞った影響力のあるイニシアチブを作成するのに役立ちます。これを構築するために、Python Web スクレーパーが開発され、S&P 500 企業の Wikipedia、Twitter、LinkedIn、Google ニュースからデータを収集しました。次に、データをクリーンアップして NLP アルゴリズムに渡し、ESG サブカテゴリの感情スコアを取得しました。これらの機能を使用して、機械学習アルゴリズムをトレーニングして S&P Global ESG Ratings に調整し、予測機能をテストしました。ランダムフォレスト モデルは、平均絶対誤差が 13.4%、相関が 26.1% (p 値 0.0372) と最も強力なモデルであり、有望な結果を示しています。全体として、サブカテゴリ全体で ESG の社会的感情を測定することで、幹部は人々が最も関心を持つ分野に注力できるようになります。さらに、このデータ主導の手法により、対象としていない企業の格付けも提供できるため、社会的責任を果たす企業がより繁栄できるようになります。 : 環境社会ガバナンス、機械学習、ソーシャルネットワーク分析、企業の社会的責任、自然言語処理、持続可能性、オンラインソーシャルメディア キーワード 1. はじめに 企業は社会的責任をより重視する必要があると多くの人が感じています。たとえば、1998年以降、100社が世界の温室効果ガス排出量の71％を占めています（Carbon Majors Database[1]）。多くのビジネスリーダーは、持続可能性対策の導入に賛成していると公言しています。2016年の国連の調査では、回答者の78％が、国連標準開発目標（貧困を終わらせ、地球を保護するための普遍的な行動の呼びかけとして国連が採択した目標）に企業の取り組みが貢献すべきだと考えていることがわかりました（国連、2016年）。しかし、多くの幹部がこれらの懸念分野にさらに重点を置くことを誓った一方で、目立った具体的な行動をとったのはほんのわずかでした。より最近の2019年の国連の調査では、回答したCEOのうち、企業が世界的な持続可能性の課題に変化をもたらしていると感じたのは約20％に過ぎませんでした（国連、2019年）。これらの調査は、持続可能性の目標と持続可能性の取り組みの間に乖離があることを浮き彫りにしています。また、多くの人が社会的責任に向けて十分な進歩を遂げていないと感じているため、現在の幹部の取り組みの非効率性も浮き彫りにしています。   ESG（環境・社会・ガバナンス）は、企業の活動の持続可能性と社会的影響を判断するために一般的に使用される指標です。MSCI（モルガン・スタンレー・キャピタル・インターナショナル）、S&P Global、FTSE（ファイナンシャル・タイムズ証券取引所）などのESG評価機関は、汚染、多様性、人権、コミュニティへの影響などのサブカテゴリを測定することでこれを行います（図1）。これらの懸念分野を測定することは、企業に悪い慣行を是正するよう促すため必要です。これは、ESG評価が投資家の資本、世論、信用格付けなどの要素に影響を与える可能性があるためです。さらに、ESG評価は、改善すべき重要な分野に関する具体的な情報を企業に提供できるため、取り組みをより適切に導くのに役立ちます。 現在、ESG は格付け機関が自己申告の企業報告書を使用して評価しています。その結果、企業はしばしば人為的に自らをポジティブに描写することができます。これらの偏ったレポートは、同じものを測定しようとしているにもかかわらず、異なる ESG 格付け機関間の主観的で一貫性のない分析につながっています (Kotsanonis 他、2019)。たとえば、6 つの著名な ESG 格付け機関間の相関は 0.54 ですが、比較すると、主流の信用格付けの相関は 0.99 とより高くなっています (Berg 他、2019)。その結果、多くの人が ESG 格付けと企業の真の社会的責任の間に乖離があると感じています。これは、主観的な評価と自己申告によるデータの透明性の限界が、一貫性のない格付けを生み出す可能性があることを浮き彫りにしています。 より一貫性があり正確な ESG 評価を行うことが重要です。ESG 評価の相違と不正確さは、経営陣に何を変えるべきかについての混乱したシグナルを与えるため、企業の改善意欲を妨げます (Stackpole、2021)。その結果、よりターゲットを絞った持続可能性イニシアチブを作成することが難しくなります。さらに、自己申告により、より多くのリソースを持つ企業は、自分自身をより良く表現することができます。これが、企業の規模、利用可能なリソース、および ESG スコアの間に有意な正の相関関係がある理由です (Drempetic 他、2019)。これらの問題は、企業に持続可能な慣行への動機を与えることができず、最終的に ESG の目的を無効にします。これにより、企業の社会的責任をより正確に測定できる、より包括的で体系化された ESG 評価アプローチの必要性が生じます。より代表的なグラウンドトゥルースを確立することで、企業のイニシアチブを社会的責任に向けてより適切に導き、ESG の影響を高めることができます。 この論文は、CC BY-NC-ND 4.0 DEED ライセンスの下で 。 arxiv で公開されています

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Read My Stories

carbonization

このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

長すぎる; 読むには

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

体系的な ESG スコアリングシステムの作成: 概要と概要

About Author

コメント

ラベル

この記事は

Related Stories

Claude Sonnet 3.5 システムプロンプトの漏洩: 法医学的分析

海を航海する: データレイクを使用した本番環境レベルの RAG アプリケーションの開発

ユニークなエコシステムを支えるビットコインUTXOのモデル

Claude Sonnet 3.5 システムプロンプトの漏洩: 法医学的分析

海を航海する: データレイクを使用した本番環境レベルの RAG アプリケーションの開発

ユニークなエコシステムを支えるビットコインUTXOのモデル

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps

体系的な ESG スコアリング システムの作成: 概要と概要

About Author

コメント

ラベル

この記事は

Related Stories

Claude Sonnet 3.5 システムプロンプトの漏洩: 法医学的分析

海を航海する: データレイクを使用した本番環境レベルの RAG アプリケーションの開発

ユニークなエコシステムを支えるビットコインUTXOのモデル

Claude Sonnet 3.5 システムプロンプトの漏洩: 法医学的分析

海を航海する: データレイクを使用した本番環境レベルの RAG アプリケーションの開発

ユニークなエコシステムを支えるビットコインUTXOのモデル

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps

体系的な ESG スコアリングシステムの作成: 概要と概要