Yazarlar:  (1) Aarav Patel, Amity Bölge Lisesi – e-posta: aarav.dhp@gmail.com;  (2) Peter Gloor, Kolektif Zeka Merkezi, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü ve Sorumlu yazar – e-posta: pgloor@mit.edu.  Bağlantı Tablosu   Özet ve Giriş   İlgili Çalışmalar   Amaç   Yöntemler   Sonuçlar   Tartışma   Sonuç ve Kaynakça  7. Karar  Önerilen ÇSY analiz algoritması, tüm şirketler için ÇSY değerlendirmesinin standartlaştırılmasına yardımcı olabilir. Bunun nedeni, daha dengeli sonuçlar için dış sosyal ağ analizini dahil ederek kendi kendini raporlama önyargısını sınırlamasıdır. Sosyal ağ tabanlı bir ESG endeksi aynı zamanda insanların hangi alanları değiştirmek istediğini doğrudan gösterebilir ve bu da yöneticilerin çabalarını anlamlı değişime daha iyi odaklayabilir. Ek olarak, makine öğrenimini kullanan model, bir şirketin sosyal sorumluluğu için bir temsili oluşturabilir ve bu, analist kapsamına sahip olmayan daha küçük şirketler için ESG'nin belirlenmesine yardımcı olabilir. Bu, daha fazla şirketin otomatik bir şekilde ESG derecelendirmeleri almasına yardımcı olacak, bu da küçük ve büyük şirketler arasında daha eşit bir oyun alanı yaratabilecek ve sonuçta sosyal açıdan daha sorumlu şirketlerin galip gelmesine yardımcı olacak. Genel olarak projenin ÇSY'deki boşluğu doldurmaya yönelik geniş etkileri olabilir. Bu, büyük miktardaki ÇSY sermayesinin daha sürdürülebilir ve etik girişimlere aktarılmasına yardımcı olacaktır.  Kaynakça  A Sokolov, J Mostovoy, J Ding, L Seco. 2021. Otomatik ESG Puanlaması için Makine Öğrenimi Sistemleri Oluşturma. Etki ve ÇSY Yatırımı Dergisi 1 (3), 39-50  AM Shahi, B. Issac ve JR Modapothala. 2011. Kurumsal sürdürülebilirlik raporlarında denetlenen metin sınıflandırma algoritmalarının analizi. 2011 Uluslararası Bilgisayar Bilimi ve Ağ Teknolojisi Konferansı Bildirileri, Cilt. 1. 96–100  Akbik, Blythe ve Vollgraf. “Sıra Etiketleme için Bağlamsal Dize Gömmeleri.” 27. Uluslararası Hesaplamalı Dilbilim Konferansı Bildirileri, sayfa 1638–1649 Santa Fe, New Mexico, ABD, 20-26 Ağustos 2018  Andrea Venturelli, Fabio Caputo, Rossella Leopizzi, Giovanni Mastroleo ve Chiara Mio. 2017. KSS kimliği nasıl değerlendirilebilir? Bulanık Uzman Sistem kullanılarak yapılan pilot çalışma. Temiz Üretim Dergisi 141 (2017), 1000 – 1010.  Awad, M., Khanna, R. (2015). Vektör Regresyonunu Destekleyin. İçinde: Verimli Öğrenme Makineleri. Apress, Berkeley, CA. https://doi.org/10.1007/978-1-4302-5990-9_4  Berg, Florian ve diğerleri. “Toplu Karışıklık: ESG Derecelendirmelerinin Farklılığı.” SSRN Elektronik Dergisi, 2019, doi:10.2139/ssrn.3438533.  CDP. (2017, 10 Temmuz). Yeni rapor, yalnızca 100 şirketin emisyonların %70'inden fazlasının kaynağı olduğunu gösteriyor. 24 Mayıs 2022'de http://www.cdp.net/en/articles/media/new-report-shows-just-100-companies-are-source-of-over-70-of-emissions adresinden erişildi.  Chen Tianqi ve Guestrin Carlos. “XGBoost: Ölçeklenebilir Bir Ağaç Güçlendirme Sistemi.” KDD '16: 22. ACM SIGKDD Uluslararası Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği Konferansı Bildirileri, Ağustos 2016, Sayfa 785-794, doi: 10.1145/2939672.2939785  de Beer D, Matthee M. Sahte Haberleri Belirlemeye Yaklaşımlar: Sistematik Bir Literatür İncelemesi. Dijital Çağda Bütünleşik Bilim 2020. 2020 Mayıs 5;136:13–22. doi: 10.1007/978-3-030-49264-9_2. PMCID: PMC7250114.  Oliver Kramer. Denetimsiz En Yakın Komşularla Boyut Azaltma, 2013, Cilt 51, ISBN: 978-3-642-38651-0  Drempetic, Samuel ve ark. “Firma Büyüklüğünün ESG Puanı Üzerindeki Etkisi: Kurumsal Sürdürülebilirlik Derecelendirmeleri İnceleniyor.” İş Etiği Dergisi, cilt. 167, hayır. 2, 2019, s. 333–360., doi:10.1007/s10551-019-04164-1  Gloor, Peter A., ve diğerleri. “Web Bilimi 2.0: Semantik Sosyal Ağ Analizi Yoluyla Trendleri Belirlemek.” 2009 Uluslararası Hesaplamalı Bilim ve Mühendislik Konferansı, 2009, doi:10.1109/cse.2009.186.  Ho, TK (1995). Rastgele karar ormanları. Belge analizi ve tanıma üzerine 3. uluslararası konferansın bildirilerinde (Cilt 1, s. 278–282).  Jain, M., Sharma, GD ve Srivastava, M. (2019). Sürdürülebilir yatırım daha iyi finansal getiri sağlayabilir mi: ESG endeksleri ve MSCI endekslerinin karşılaştırmalı bir çalışması. Riskler, 7(1), 15. https://doi.org/10.3390/risks7010015  Kotsantonis, Sakis ve George Serafeim. “ESG Verileri Hakkında Kimsenin Size Söylemeyeceği Dört Şey.” Uygulamalı Kurumsal Finans Dergisi, cilt. 31, hayır. 2, 2019, s. 50–58., doi:10.1111/jacf.12346  Pavel Wicher, František Zapletal ve Radim Lenort. 2019. Endüstriyel şirketlerin Bulanık Analitik Ağ Sürecini kullanarak sürdürülebilirlik performans değerlendirmesi. Temiz Üretim Dergisi 241 (2019).  Pin-Chao Liao, Ni-Ni Xia, Chun-Lin Wu, Xiao-Ling Zhang ve Jui-Lin Yeh. 2017. Uluslararası yüklenicilerin kurumsal sosyal sorumluluğunun (KSS) iletilmesi: KSS raporlamasının içerik analizi. Temiz Üretim Dergisi 156 (2017), 327–336.  Rao, Prashanth. “Python'da İnce Taneli Duygu Analizi (Bölüm 1).” Medium, Veri Bilimine Doğru, 9 Eylül 2019, doğrudatascience.com/fine-grained-sentiment-analiz-in-pythonpart-1-2697bb111ed4.  Ryohei Hisano, Didier Sornette ve Takayuki Mizuno. 2020. Heterojen bir bilgi ağı kullanılarak ESG uyumluluğunun tahmini. Büyük Veri Dergisi 7, 1 (2020), 22  S.-J. Lin ve M.-F. Hsu. 2018. KSS haber raporundan yumuşak bilgiler çıkararak karar verme. Ekonominin Teknolojik ve Ekonomik Gelişimi 24, 4 (2018), 1344–1361.  S&P Küresel. (nd). ÇSY Değerlendirmesi | S&P Küresel. 24 Mayıs 2022'de http://www.spglobal.com/ratings/en/products-benefits/products/esg-evaluation adresinden erişildi  Yığın direği, Beth. “Sürdürülebilir İşletme Neden Daha İyi ESG Derecelendirmelerine İhtiyaç Duyuyor?” MIT Sloan, 6 Aralık 2021, mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/why-sürdürülebilir-iş-ihtiyaçları-daha iyi-esgratings.  shweta-29. "Shweta-29/Companies_ESG_Scraper: Bu Depo, Şirketlerin ESG Derecelendirmelerini ve Finansal Ölçülerini Çıkarmak ve Bunları SQL'e Yüklemek için Bir Araç İçerir." GitHub, github.com/shweta-29/Companies_ESG_Scraper  T Krappel, A Bogun, D Borth. 2021. ESG Derecelendirmeleri Tahmini için Heterojen Topluluk. Finansta Makine Öğrenimi Üzerine KDD Çalıştayı  Birleşmiş Milletler Küresel İlkeler Sözleşmesi. (2016). BM Küresel İlkeler Sözleşmesi-Accenture Stratejisi CEO Araştırması 2016. 26 Mayıs 2022'de https://www.unglobalcompact.org/library/4331 adresinden erişildi.  Birleşmiş Milletler Küresel İlkeler Sözleşmesi. (2019). BM Küresel İlkeler Sözleşmesi - Accenture Stratejisi 2019 CEO Araştırması – Gerçekleştirilecek On Yıl: İş Eylemine Çağrı. 26 Mayıs 2022'de https://www.unglobalcompact.org/library/5715 adresinden erişildi.  Bu makale   . arxiv'de CC BY-NC-ND 4.0 DEED lisansı altında mevcuttur

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

Read My Stories

carbonization

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Çok uzun; Okumak

Make resilience your competitive advantage

Sistematik bir ESG Puanlama Sistemi Oluşturma: Sonuç ve Kaynakça

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

Telegram: Kripto Adası'nın anakaraya olan köprüsü

Sulara Yelken Açmak: Data Lakes ile Üretim Sınıfında RAG Uygulamaları Geliştirme

Bu 18 Geliştirici Aracıyla Üretkenliğinizi Artırın 🚀🔥

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

Telegram: Kripto Adası'nın anakaraya olan köprüsü

Sulara Yelken Açmak: Data Lakes ile Üretim Sınıfında RAG Uygulamaları Geliştirme

Bu 18 Geliştirici Aracıyla Üretkenliğinizi Artırın 🚀🔥

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps