通过挖掘与评估媒体报道数据实现企业ESG自动评估：自然语言处理方法与工具
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2024-02-29 v2
摘要
背景：可持续的企业行为日益受到社会重视，并影响企业声誉与客户信任。因此，企业定期发布可持续性报告以阐明其在环境、社会和治理（ESG）因素方面的影响。问题：可持续性报告由企业自身撰写，因此被视为企业可控来源。相反，研究表明非企业渠道（例如媒体报道）是ESG透明度的主驱动因素。然而，分析媒体报道中的ESG因素具有挑战性，因为（1）每日发布的新闻文章数量不断增长，（2）媒体报道数据未必涉及ESG相关主题，因而必须仔细筛选，（3）大多数媒体报道数据是非结构化的。研究目标：我们旨在从文本媒体反应中自动提取ESG相关信息，以计算给定企业的ESG评分。我们的目标是降低ESG数据收集成本，并使ESG信息面向公众可用。贡献：我们的贡献有三方面：首先，我们发布了一个包含432,411条新闻标题的语料库，标注为环境相关、治理相关、社会相关或ESG无关。其次，我们提出名为ESG-Miner的工具有效方法，能够自动分析和评估有关企业ESG表现的标题。第三，我们在实验中论证了方法的可行性，并将ESG-Miner应用于3000条人工标注的标题。我们的方法正确处理了96.7%的标题，并在检测环境相关标题及其正确情感方面表现出优异性能。我们鼓励研究人员与从业者使用ESG-Miner：https://www.esg-miner.com。
引用
@article{arxiv.2212.06540,
title = {Automatic ESG Assessment of Companies by Mining and Evaluating Media Coverage Data: NLP Approach and Tool},
author = {Jannik Fischbach and Max Adam and Victor Dzhagatspanyan and Daniel Mendez and Julian Frattini and Oleksandr Kosenkov and Parisa Elahidoost},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.06540},
year = {2024}
}