Авторы:  (1) Арав Патель, Региональная средняя школа Амити – электронная почта: aarav.dhp@gmail.com;  (2) Питер Глор, Центр коллективного разума Массачусетского технологического института и автор-корреспондент – электронная почта: pgloor@mit.edu.  Таблица ссылок   Аннотация и введение   Сопутствующие работы   Цель   Методы   Полученные результаты   Обсуждение   Заключение и библиография  Абстрактный  Экологическое социальное управление (ESG) — это широко используемый показатель, который измеряет устойчивость практики компании. В настоящее время ESG определяется с использованием корпоративных отчетов, предоставляемых самими компаниями, что позволяет компаниям представлять себя в искусственно позитивном свете. В результате оценка ESG является субъективной и непоследовательной у разных оценщиков, что дает руководителям неоднозначные сигналы о том, что следует улучшить. Этот проект направлен на создание системы оценки ESG, основанной на данных, которая может обеспечить лучшее руководство и более систематизированные оценки за счет учета социальных настроений. Социальные настроения позволяют формировать более сбалансированные точки зрения, которые напрямую отражают общественное мнение, помогая компаниям создавать более целенаправленные и эффективные инициативы. Для этого были разработаны веб-скребки Python для сбора данных из Википедии, Twitter, LinkedIn и Google News для компаний из списка S&P 500. Затем данные были очищены и переданы через алгоритмы НЛП для получения оценок настроений для подкатегорий ESG. С помощью этих функций алгоритмы машинного обучения были обучены и откалиброваны в соответствии с рейтингами S&P Global ESG Ratings, чтобы проверить их прогнозные возможности. Модель Random-Forest оказалась самой сильной моделью со средней абсолютной ошибкой 13,4% и корреляцией 26,1% (p-значение 0,0372), показав обнадеживающие результаты. В целом, измерение социальных настроений ESG по подкатегориям может помочь руководителям сосредоточить усилия на тех областях, которые волнуют людей больше всего. Кроме того, эта методология, основанная на данных, может давать рейтинги компаниям, не имеющим страхового покрытия, позволяя процветать более социально ответственным фирмам.    : экологическое социальное управление, машинное обучение, аналитика социальных сетей, корпоративная социальная ответственность, обработка естественного языка, устойчивое развитие, социальные сети в Интернете. Ключевые слова  1. Введение  Многие считают, что компаниям необходимо уделять больше внимания социальной ответственности. Например, с 1998 года на 100 компаний приходится 71% мировых выбросов парниковых газов (база данных Carbon Majors[1]). Многие бизнес-лидеры публично заявили, что они поддерживают меры по обеспечению устойчивого развития. В 2016 году опрос ООН показал, что 78% респондентов-руководителей считают, что корпоративные усилия должны способствовать достижению Стандартных целей развития ООН, которые являются целями, принятыми Организацией Объединенных Наций в качестве универсального призыва к действию по искоренению бедности и защите планеты (UN, 2016). ). Однако, хотя многие руководители пообещали уделять больше внимания этим проблемным областям, лишь немногие предприняли заметные ощутимые действия. В недавнем опросе ООН, проведенном в 2019 году, только около 20% ответивших руководителей считают, что предприятия вносят изменения в мировую программу устойчивого развития (UN, 2019). Эти исследования подчеркивают разрыв между целями устойчивого развития и действиями в области устойчивого развития. Они также подчеркивают неэффективность текущих действий исполнительной власти, поскольку многие считают, что они не достигают достаточного прогресса в направлении социальной ответственности.   ESG, или экологическое и социальное управление, — это широко используемый показатель, который определяет устойчивость и социальное влияние практики компании. Рейтинговые компании ESG, такие как MSCI (Morgan Stanley Capital International), S&P Global и FTSE (Фондовая биржа Financial Times), делают это путем измерения таких подкатегорий, как загрязнение окружающей среды, разнообразие, права человека, влияние на сообщество и т. д. (рис. 1). Измерение этих проблемных областей необходимо, поскольку они побуждают компании исправлять плохие практики. Это связано с тем, что рейтинги ESG могут влиять на такие факторы, как капитал инвесторов, общественное мнение, кредитные рейтинги и т. д. Кроме того, рейтинги ESG могут предоставить компаниям конкретную информацию о том, какие ключевые области необходимо улучшить, что может помочь лучше направлять их инициативы.  На данный момент ESG оценивается рейтинговыми агентствами на основе отчетов компаний, предоставляющих самоотчеты. В результате компании часто могут изображать себя в искусственно позитивном свете. Эти предвзятые отчеты привели к субъективному и противоречивому анализу между различными рейтинговыми организациями ESG, несмотря на то, что они стремятся измерить одно и то же (Kotsanonis et al., 2019). Например, корреляция между шестью известными рейтинговыми агентствами ESG составляет 0,54; для сравнения, основные кредитные рейтинги имеют более сильную корреляцию — 0,99 (Berg et al., 2019). В результате многие считают, что существует разрыв между рейтингами ESG и истинной социальной ответственностью компании. Это показывает, как субъективная оценка и ограниченная прозрачность данных самоотчетов могут привести к противоречивым рейтингам.  Важно иметь более последовательную и точную оценку ESG. Расхождения и неточности в рейтингах ESG препятствуют мотивации компаний к совершенствованию, поскольку они подают руководителям неоднозначные сигналы о том, что следует изменить (Stackpole, 2021). В результате становится трудно создавать более целевые инициативы в области устойчивого развития. Кроме того, самоотчетность позволяет компаниям, располагающим большим количеством ресурсов, лучше позиционировать себя. Вот почему существует значительная положительная корреляция между размером компании, доступными ресурсами и показателем ESG (Drempetic et al., 2019). Эти проблемы в конечном итоге подрывают цель ESG, поскольку не могут мотивировать компании к устойчивым практикам. Это вызывает необходимость в более целостном и систематическом подходе к оценке ESG, который может более точно измерить социальную ответственность компании. Установив более репрезентативную основную истину, это может лучше направлять инициативы компаний в направлении социальной ответственности, тем самым увеличивая влияние ESG.  Этот документ   под лицензией CC BY-NC-ND 4.0 DEED. доступен на arxiv

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

Read My Stories

carbonization

Этот звук создан на языке оригинала истории!

Слишком долго; Читать

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Создание систематической системы ESG-скоринга: Краткое содержание и введение

About Author

КОММЕНТАРИИ

БИРКИ

ЭТА СТАТЬЯ БЫЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Рост криптовалют: создание эффективных образов пользователей

Раскрытие силы ИИ. Систематический обзор передовых методов: Краткое содержание и введение

Повысьте свою производительность с помощью этих 18 инструментов разработчика 🚀🔥

Нажмите, чтобы заработать: Telegram может привлечь следующие 10 миллиардов пользователей криптовалюты до Соланы

Рост криптовалют: создание эффективных образов пользователей

Раскрытие силы ИИ. Систематический обзор передовых методов: Краткое содержание и введение

Повысьте свою производительность с помощью этих 18 инструментов разработчика 🚀🔥

Нажмите, чтобы заработать: Telegram может привлечь следующие 10 миллиардов пользователей криптовалюты до Соланы

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps