Sep, 2023
应用社交网络分析和机器学习创建系统化的 ESG 评分体系以推动更可持续的公司运营实践
Creating a Systematic ESG (Environmental Social Governance) Scoring System Using Social Network Analysis and Machine Learning for More Sustainable Company Practices
Aarav Patel, Peter Gloor
TL;DR该研究论文通过使用社会情感考量，旨在创建一个数据驱动的 ESG 评估体系，该体系可以通过提供更加平衡的观点和更系统化的评分来为公司提供更好的指导，从而帮助公司创建更具针对性和有影响力的倡议。使用基于 Python 的网络爬虫从维基百科、推特、领英和谷歌新闻中收集数据，然后通过自然语言处理算法对 ESG 子类别进行情感评分。然后使用这些特征，训练和校准机器学习算法以测试其预测能力，其中最强大的模型是随机森林模型，其平均绝对误差为 13.4％，相关性为 26.1％（p 值为 0.0372），显示出令人鼓舞的结果。总的来说，跨子类别测量 ESG 社会情感可以帮助高管将努力集中在人们最关注的领域。此外，这种数据驱动方法可以为没有覆盖范围的公司提供评级，从而使更多具有社会责任感的公司得以发展。