Nano-ESG: Ein neuer Ansatz für Unternehmensnachhaltigkeit
Analyse der Unternehmensnachhaltigkeit durch aktuelle Nachrichtenartikel.
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Inhaltsverzeichnis
In den letzten Jahren ist das Thema Nachhaltigkeit zu einem wichtigen Fokus für die Öffentlichkeit und die Unternehmenswelt geworden. Die Leute machen sich immer mehr Gedanken darüber, wie Unternehmen die Umwelt und die Gesellschaft beeinflussen. Diese Besorgnis hat zu einem Anstieg des Interesses an ESG geführt, was für Umwelt-, Sozial- und Governance-Praktiken steht. Investoren und Interessengruppen wollen wissen, wie verantwortungsbewusst Unternehmen in Bezug auf ihre Nachhaltigkeitspraktiken sind. Aber die Bewertung der Nachhaltigkeit eines Unternehmens ist kein Spaziergang im Park. Es ist kompliziert, und viele Bewertungen oder Scores, die von Agenturen bereitgestellt werden, machen die Sache noch schwieriger. Manchmal können verschiedene Agenturen dem gleichen Unternehmen völlig unterschiedliche Scores geben. Es ist ein bisschen wie Äpfel und Orangen zu vergleichen – wenn die Äpfel rot und die Orangen blau wären.
Die Herausforderung der ESG-Bewertungen
Viele Leute verlassen sich auf ESG-Scores, um Unternehmen zu bewerten, aber diese Scores haben oft ihre eigenen Probleme. Sie können verwirrend und schwer verständlich sein. Wer will schon einen 20-seitigen Bericht durchlesen, um herauszufinden, ob ein Unternehmen gute oder schlechte Dinge macht? Ausserdem machen die komplexen Methoden, die zur Berechnung dieser Scores verwendet werden, es schwierig für den Durchschnittsmenschen, zu verstehen, was sie wirklich bedeuten. Es ist wie ein Rubik's Cube blind zu lösen, während man auf einem Einrad fährt – frustrierend und wird wahrscheinlich in Tränen enden.
Alternative Datenquellen
Um die Sache einfacher zu machen, gibt es einen Schatz an Informationen, die darauf warten, erschlossen zu werden: Nachrichtenartikel. Nachrichtenberichte können Einblicke geben, wie Unternehmen in Echtzeit operieren, und erfassen, wie die Öffentlichkeit auf ihre Aktionen reagiert. Im Gegensatz zu formellen Berichten, die tendenziell viel Zeit in Anspruch nehmen oder bestimmte Themen umgehen, können Nachrichtenartikel ein genaueres Bild davon geben, was gerade passiert. Durch die Analyse dieser Daten können Forscher Investoren und der Öffentlichkeit helfen, die Unternehmensnachhaltigkeit besser zu verfolgen, ohne sich ausschliesslich auf manchmal fragwürdige Scores zu verlassen.
Einführung des Nano-ESG
Das bringt uns zum Nano-ESG-Datensatz, der einen frischen Blick auf die Unternehmensnachhaltigkeit bietet. Der Datensatz umfasst eine riesige Sammlung von Nachrichtenartikeln, die sich von Januar 2023 bis September 2024 auf grosse Unternehmen in Deutschland konzentrieren. Ziel ist es, wichtige Chancen und Herausforderungen zu identifizieren, mit denen Unternehmen bei ihren Nachhaltigkeitsbemühungen konfrontiert sind. Mit Hilfe von Natural Language Processing (NLP), einer technischen Methode zur Analyse von Textdaten, können Forscher diese Artikel durchforsten, zusammenfassen und ihre Stimmung in Bezug auf ESG-Themen bewerten. Mit anderen Worten, Forscher verwenden coole Algorithmen, um herauszufinden, ob die Artikel eher von sonnigen Tagen oder stürmischem Wetter für Unternehmen handeln.
Datensammlung
Der erste Schritt zur Erstellung des Nano-ESG-Datensatzes besteht darin, Artikel aus verschiedenen deutschen und englischen Medienquellen zu sammeln. Verschiedene Schlüsselwörter, die sich auf die Unternehmen beziehen, werden verwendet, um relevante Geschichten zu finden. Stell dir vor, du durchsuchst über tausend Artikel! Aber warte, es wird noch besser. Um den Datensatz noch übersichtlicher zu machen, wenden die Forscher Techniken an, um ähnliche oder irrelevante Artikel herauszufiltern, ganz ähnlich wie man durch einen Wäschekorb nach seiner Lieblingssocke sucht.
Die Artikel verstehen
Nachdem eine Menge Artikel gesammelt wurde, besteht der nächste Schritt darin, sie zusammenzufassen, um die wichtigsten Punkte festzuhalten. In diesem Prozess kennzeichnen die Forscher die Artikel auch entsprechend ihrer ESG-bezogenen Stimmung. Stimmung bezieht sich darauf, ob die Nachrichten im Allgemeinen positiv, negativ oder neutral in Bezug auf die Nachhaltigkeitspraktiken des Unternehmens sind. Hat das Unternehmen etwas Gutes für die Umwelt getan? Daumen hoch! Hat es Mist gebaut und ist in einen Skandal verwickelt? Daumen runter! Es ist wie eine Spielshow, in der Unternehmen versuchen, eine Jury zu beeindrucken, aber anstatt Applaus bekommen sie entweder Blumen oder Tomaten zugeworfen.
Bewertung des Datensatzes
Um die Qualität des Nano-ESG-Datensatzes sicherzustellen, führten die Forscher eine gründliche Bewertung durch. Sie versammelten eine Gruppe von Experten für Nachhaltigkeit, um ein Muster von Artikeln und deren entsprechenden Zusammenfassungen zu überprüfen. Diese Bewertung umfasste die Überprüfung, ob die Zusammenfassungen den Kern der Artikel genau erfassten und ob die zugewiesenen Stimmungen korrekt waren. Es ist wie eine Gruppe von Restaurantkritikern, die sich zusammenfinden, um ein neues Gericht zu probieren und zu bewerten – jeder hat seine eigene Meinung, und die Ergebnisse können ziemlich aufschlussreich sein.
Merkmale des Datensatzes
Der endgültige Nano-ESG-Datensatz enthält wichtige Informationen wie Veröffentlichungsdaten, URLs zu den Artikeln und den zusammengefassten Inhalt. Dieser Datensatz bietet eine wertvolle Ressource für jeden, der daran interessiert ist, die Unternehmensnachhaltigkeit über die Zeit zu studieren. Zum Beispiel können Unternehmen basierend auf ihrer ESG-Leistung und ihrer Veränderung im Laufe der Zeit bewertet werden. Es ist, als hätte man eine Kristallkugel, die zeigt, wie unternehmerisches Handeln die öffentliche Wahrnehmung beeinflusst, was ihnen ermöglicht, rechtzeitig Anpassungen ihrer Strategien vorzunehmen.
Die Einschränkungen
Der Nano-ESG-Datensatz bietet aufregende Möglichkeiten, ist aber nicht ohne Herausforderungen. Zum einen hat er manchmal Schwierigkeiten, nuancierte Gefühle zu erfassen. Wenn ein Artikel ein begeistertes Kompliment unter einem Haufen Kritik begräbt, spiegelt die Gesamtsentiment möglicherweise nicht diese Komplexität wider. Denk daran wie eine Filmkritik, die die Kameraführung lobt, aber die Handlung zerrissen wird.
Ausserdem ist es nicht immer einfach, Kommentare zu finden, die sich direkt auf ein bestimmtes Unternehmen beziehen, besonders in Artikeln, die branchenweite Themen diskutieren. Ein Artikel könnte über den Klimawandel sprechen und mehrere Unternehmen erwähnen, ohne klarzustellen, welches für was verantwortlich ist. Es ist wie eine Nachrichtensendung, die ein Dodgeball-Spiel zeigt, bei dem jeder getroffen wird, aber nur ein Spieler wirklich für das Chaos verantwortlich ist.
Kontinuierliches Monitoring
Ein grosser Vorteil des Nano-ESG-Datensatzes ist seine Fähigkeit zur laufenden Überwachung. Da ständig neue Nachrichtenartikel veröffentlicht werden, kann dieser Datensatz regelmässig aktualisiert werden, um die neuesten ESG-Updates für jedes Unternehmen widerzuspiegeln. Es hilft den Stakeholdern, am Ball zu bleiben, ohne auf den nächsten Quartalsbericht warten zu müssen. Es ist wie einen persönlichen Assistenten zu haben, der dir neuesten Klatsch ins Ohr flüstert, anstatt dich langweilige Berichte durchlesen zu lassen – sehr praktisch!
Ausblick
Die Forscher sind entschlossen, das Nano-ESG-Projekt auszubauen, indem sie kontinuierlich mehr Daten hinzufügen und die Methoden zur Datenerfassung verfeinern. Sie wollen eine benutzerfreundliche Anwendung erstellen, die es den Stakeholdern ermöglicht, einfach auf die neuesten Erkenntnisse über Unternehmensnachhaltigkeit zuzugreifen. Langfristig gibt es die Hoffnung, die Projekte auf Unternehmen ausserhalb Deutschlands auszuweiten und so ein breiteres Bild der globalen Unternehmenspraktiken zur Nachhaltigkeit zu zeichnen. Mit der Entwicklung neuer Technologien könnten auch spezialisierte Modelle zum Einsatz kommen, die für verschiedene Datenextraktionsaufgaben gedacht sind.
Fazit
Der Nano-ESG-Datensatz dient als wertvolles Werkzeug in der laufenden Diskussion über Unternehmensnachhaltigkeit. Durch die Nutzung von Nachrichtenartikeln als direkte Quelle bietet er eine innovative Möglichkeit, zu analysieren und zu verfolgen, wie Unternehmen mit Umwelt-, Sozial- und Governance-Themen umgehen. Während Herausforderungen bestehen, macht das Potenzial für laufende Verbesserungen und Aktualisierungen diesen Ansatz zu einem vielversprechenden Weg für alle, die an Unternehmensverhalten und Nachhaltigkeit interessiert sind.
In einer Welt, in der Nachrichten schneller verbreitet werden als Gerüchte bei einem Familientreffen, könnte die Fähigkeit, Unternehmenshandlungen in Echtzeit zu analysieren, zu mehr Verantwortung und Rechenschaftspflicht unter den Unternehmen führen. Prost auf eine Zukunft, in der Unternehmen nicht nur gut auf dem Papier aussehen, sondern auch wirklich Gutes in der Welt tun – ein Nachrichtenartikel nach dem anderen!
Titel: Nano-ESG: Extracting Corporate Sustainability Information from News Articles
Zusammenfassung: Determining the sustainability impact of companies is a highly complex subject which has garnered more and more attention over the past few years. Today, investors largely rely on sustainability-ratings from established rating-providers in order to analyze how responsibly a company acts. However, those ratings have recently been criticized for being hard to understand and nearly impossible to reproduce. An independent way to find out about the sustainability practices of companies lies in the rich landscape of news article data. In this paper, we explore a different approach to identify key opportunities and challenges of companies in the sustainability domain. We present a novel dataset of more than 840,000 news articles which were gathered for major German companies between January 2023 and September 2024. By applying a mixture of Natural Language Processing techniques, we first identify relevant articles, before summarizing them and extracting their sustainability-related sentiment and aspect using Large Language Models (LLMs). Furthermore, we conduct an evaluation of the obtained data and determine that the LLM-produced answers are accurate. We release both datasets at https://github.com/Bailefan/Nano-ESG.
Autoren: Fabian Billert, Stefan Conrad
Letzte Aktualisierung: Dec 19, 2024
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2412.15093
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.15093
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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