Nano-ESG: Un Nuevo Enfoque para la Sostenibilidad Corporativa
Analizando la sostenibilidad corporativa a través de artículos de noticias en tiempo real.
― 8 minilectura
Tabla de contenidos
- El Desafío de las Calificaciones ESG
- Fuentes de Datos Alternativas
- Presentando Nano-ESG
- Recolectando los Datos
- Dándole Sentido a los Artículos
- Evaluando el Conjunto de Datos
- Características del Conjunto de Datos
- Las Limitaciones
- Monitoreo Continuo
- Mirando Hacia Adelante
- Conclusión
- Fuente original
- Enlaces de referencia
En los últimos años, el tema de la Sostenibilidad se ha vuelto un foco importante tanto para el público como para el mundo corporativo. La gente está cada vez más preocupada por cómo las empresas impactan el medio ambiente y la sociedad. Esta preocupación ha llevado a un aumento en el interés por el ESG, que son las prácticas Ambientales, Sociales y de Gobernanza. Los inversores y grupos de interés quieren saber qué tan responsables son las empresas con sus prácticas de sostenibilidad. Sin embargo, evaluar la sostenibilidad de una empresa no es nada fácil. Es complicado, y muchas calificaciones o puntajes proporcionados por agencias lo complican aún más. A veces, diferentes agencias pueden dar puntajes muy distintos a la misma empresa. Es un poco como comparar manzanas con naranjas-si las manzanas fueran rojas y las naranjas azules.
El Desafío de las Calificaciones ESG
Mucha gente se basa en los puntajes ESG para evaluar empresas, pero estos puntajes a menudo vienen con su propio conjunto de problemas. Pueden ser confusos y difíciles de entender. Después de todo, ¿quién realmente quiere leer un informe de 20 páginas para averiguar si una empresa está haciendo cosas buenas o malas? Además, los métodos complejos utilizados para calcular estos puntajes hacen que sea difícil para la persona promedio entender lo que realmente significan. Es como intentar resolver un Cubo de Rubik con los ojos vendados mientras montas un monociclo-frustrante y seguramente terminará en lágrimas.
Fuentes de Datos Alternativas
Para facilitar las cosas, hay un tesoro de información esperando ser aprovechado: los artículos de noticias. Los informes de noticias pueden proporcionar información sobre cómo están operando las empresas en tiempo real, capturando las percepciones públicas y las reacciones inmediatas a sus acciones. A diferencia de los informes formales que tienden a tardar su tiempo o pueden evadir ciertos temas, los artículos de noticias pueden ofrecer una imagen más precisa de lo que está pasando en este momento. Al analizar estos datos, los investigadores pueden ayudar a los inversores y al público a rastrear mejor la sostenibilidad corporativa sin depender únicamente de puntajes que a veces son dudosos.
Presentando Nano-ESG
Esto nos lleva al conjunto de datos Nano-ESG, que ofrece una nueva mirada a la sostenibilidad corporativa. El conjunto incluye una impresionante colección de artículos de noticias centrados en grandes empresas en Alemania desde enero de 2023 hasta septiembre de 2024. El objetivo es identificar las principales oportunidades y desafíos que enfrentan las empresas en sus esfuerzos de sostenibilidad. Con la ayuda del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), una forma tecnológica de analizar datos textuales, los investigadores pueden revisar estos artículos, resumirlos y evaluar su sentimiento relacionado con los temas ESG. En otras palabras, los investigadores están utilizando algoritmos elegantes para averiguar si los artículos tratan más sobre días soleados o mal tiempo para las empresas.
Recolectando los Datos
El primer paso para crear el conjunto de datos Nano-ESG implica recopilar artículos de varias fuentes de medios en alemán e inglés. Se utilizan varias palabras clave relacionadas con las empresas para encontrar historias relevantes. ¡Imagínate revisando más de mil artículos! Pero espera, mejora aún más. Para hacer que el conjunto de datos sea aún más manejable, los investigadores aplican técnicas para filtrar artículos similares o irrelevantes, como clasificar una pila de ropa para encontrar tu par de calcetines favorito.
Dándole Sentido a los Artículos
Después de reunir un montón de artículos, el siguiente paso es resumirlos para captar los puntos clave. En este proceso, los investigadores también etiquetan los artículos según su sentimiento relacionado con el ESG. El sentimiento se refiere a si la noticia es generalmente positiva, negativa o neutral con respecto a las prácticas de sostenibilidad de la empresa. ¿La empresa hizo algo genial por el medio ambiente? ¡Pulgar hacia arriba! ¿Metieron la pata y quedaron atrapados en un escándalo? ¡Pulgar hacia abajo! Es como un concurso donde las empresas tratan de impresionar a un panel de jueces, pero en lugar de aplausos, reciben flores o tomates lanzados.
Evaluando el Conjunto de Datos
Para asegurar la calidad del conjunto de datos Nano-ESG, los investigadores realizaron una evaluación exhaustiva. Reunieron a un grupo de expertos en sostenibilidad para revisar una muestra de los artículos y sus resúmenes correspondientes. Esta evaluación incluyó comprobar si los resúmenes capturaron con precisión la esencia de los artículos y si los Sentimientos asignados eran correctos. Es como juntar a un grupo de críticos de comida para probar y reseñar un nuevo platillo-cada uno tiene su propia opinión, y los resultados pueden ser bastante esclarecedores.
Características del Conjunto de Datos
El conjunto de datos final Nano-ESG incluye información esencial como fechas de publicación, URLs de los artículos y el contenido resumido. Este conjunto de datos proporciona un recurso valioso para cualquiera que esté interesado en estudiar la sostenibilidad corporativa a lo largo del tiempo. Por ejemplo, las empresas pueden ser evaluadas en función de su desempeño ESG y cómo cambia con el tiempo. Es como tener una bola de cristal que muestra cómo las acciones corporativas influyen en la percepción pública, permitiéndoles hacer ajustes oportunos en sus estrategias.
Las Limitaciones
Si bien el conjunto de datos Nano-ESG ofrece posibilidades emocionantes, no está exento de desafíos. Por un lado, a veces tiene dificultades para capturar sentimientos matizados. Si un artículo contiene un cumplido exagerado enterrado debajo de una montaña de críticas, el sentimiento general puede no reflejar esta complejidad. Piensa en ello como una reseña de película que alaba la cinematografía pero destroza la trama.
Además, no siempre es fácil identificar comentarios que se relacionen directamente con una empresa específica, especialmente en artículos que abordan problemas de toda la industria. Un artículo podría hablar sobre el cambio climático y mencionar varias empresas sin dejar claro cuál es responsable de qué. Es como una transmisión de noticias mostrando un juego de dodgeball, donde todos están siendo golpeados, pero solo un jugador es realmente culpable de iniciar el caos.
Monitoreo Continuo
Una de las grandes ventajas del conjunto de datos Nano-ESG es su capacidad para monitoreo continuo. Dado que los artículos de noticias se publican constantemente, este conjunto de datos puede actualizarse regularmente para reflejar las últimas actualizaciones ESG de cada empresa. Ayuda a los interesados a mantenerse al tanto sin tener que esperar el próximo informe trimestral. Es como tener un asistente personal que susurra el último chisme en tu oído en lugar de hacerte leer aburridos informes-¡muy práctico!
Mirando Hacia Adelante
Los investigadores están comprometidos a expandir el proyecto Nano-ESG agregando continuamente más datos y refinando los métodos utilizados para la extracción de datos. Quieren crear una aplicación fácil de usar que permita a los interesados acceder fácilmente a las últimas perspectivas sobre la sostenibilidad corporativa. A largo plazo, hay esperanza de extender los proyectos a empresas fuera de Alemania, dando una imagen más amplia de las prácticas de sostenibilidad corporativa a nivel global. A medida que desarrollen nuevas tecnologías, modelos especializados destinados a diferentes tareas de extracción de datos también pueden entrar en juego.
Conclusión
El conjunto de datos Nano-ESG sirve como una herramienta valiosa en la discusión continua sobre la sostenibilidad corporativa. Al utilizar artículos de noticias como fuente directa, ofrece una forma innovadora de analizar y rastrear cómo las empresas enfrentan los temas ambientales, sociales y de gobernanza. Aunque existen desafíos, el potencial de mejoras y actualizaciones continuas hace que este enfoque sea un camino prometedor para cualquiera interesado en el comportamiento y la sostenibilidad corporativa.
En un mundo donde las noticias se propagan más rápido que un rumor en una reunión familiar, la capacidad de analizar las acciones corporativas en tiempo real podría llevar a una mejor rendición de cuentas y responsabilidad entre las empresas. ¡Brindemos por un futuro donde las empresas estén incentivadas no solo a lucir bien en papel, sino también a hacer el bien en el mundo-un artículo de noticias a la vez!
Título: Nano-ESG: Extracting Corporate Sustainability Information from News Articles
Resumen: 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.
Autores: Fabian Billert, Stefan Conrad
Última actualización: Dec 19, 2024
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2412.15093
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.15093
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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