Migliorare la misurazione ESG con NLP e IRT

Negli ultimi anni, misurare la performance di un'azienda in base a fattori ambientali, sociali e di governance (ESG) è diventato sempre più importante. Investitori e stakeholder vogliono capire quanto bene le aziende stiano gestendo i loro impatti sull'ambiente, le loro responsabilità sociali e le pratiche di governance. Per fare questo, i ricercatori stanno combinando approcci diversi per creare strumenti di misurazione migliori. Questo articolo parla di un nuovo metodo che unisce il Natural Language Processing (NLP), una tecnologia che aiuta le macchine a capire il linguaggio umano, con una tecnica statistica chiamata Item Response Theory (IRT). Questa combinazione mira a migliorare l'accuratezza del punteggio ESG.

#La Necessità di Migliorare il Punteggio ESG

Con sempre più persone che prestano attenzione a come operano le aziende, cresce la domanda di modi affidabili e coerenti per misurare la performance ESG. Le valutazioni tradizionali ESG spesso si basano su giudizi soggettivi e possono variare ampiamente tra le diverse agenzie di rating. Questo crea confusione e incertezze per investitori e stakeholder che cercano di valutare l'impegno di un'azienda verso la sostenibilità e la responsabilità sociale. Quindi, i ricercatori stanno cercando modi per rendere il punteggio ESG più obiettivo e solido.

#Combinare NLP e IRT

Il nuovo approccio discusso in questo articolo unisce NLP e IRT, in particolare un modello dentro l'IRT chiamato modello di Rasch. Le tecniche NLP aiutano ad analizzare grandi volumi di dati testuali, come articoli di notizie, per estrarre Sentimenti legati alle dimensioni ESG. Il modello di Rasch, d'altra parte, consente ai ricercatori di valutare l'affidabilità e la validità delle misurazioni ESG derivanti da questi dati testuali.

Utilizzando l'NLP, i ricercatori possono filtrare e classificare i sentimenti degli articoli di notizie relativi a aziende come Petrobras, una grande compagnia petrolifera in Brasile. Questo coinvolge la determinazione se il sentimento di un articolo di notizie è positivo o negativo riguardo agli aspetti ESG. Una volta che il sentimento è classificato, il modello di Rasch aiuta a valutare quanto bene questi sentimenti riflettano la performance complessiva ESG dell'azienda nel tempo.

#Panoramica della Metodologia

La metodologia dello studio include diversi passaggi che sfruttano sia l'NLP che l'IRT. Prima di tutto, è stato raccolto un ampio dataset di articoli di notizie relativi a Petrobras. Questi dati coprono eventi dal 2022 al 2023. Ogni articolo viene poi analizzato utilizzando tecniche NLP per classificare il suo sentimento basato su definizioni ESG predefinite. Ad esempio, gli articoli che parlano di impatti ambientali o pratiche di governance aziendale sono categorizzati di conseguenza.

Successivamente, il modello di Rasch viene applicato ai dati raccolti. Questo modello valuta come i sentimenti variano nei diversi mesi, aiutando a identificare tendenze e periodi chiave che possono influenzare la performance ESG. Per esempio, se ci sono mesi in cui le notizie negative erano più prevalenti, il modello può mostrare come ciò ha impattato la percezione complessiva delle pratiche ESG dell'azienda.

#Raccolta e Preparazione dei Dati

Il primo passo di questa ricerca ha coinvolto la raccolta di articoli di notizie in portoghese su Petrobras. Questi dati sono stati ottenuti da un database globale che traccia eventi, linguaggio e tono nella copertura mediatica. I ricercatori si sono concentrati su articoli di notizie pubblicati nel 2022 e 2023, cercando quelli pertinenti a temi ESG.

Dopo aver raccolto i dati, è stato fondamentale pulirli per garantire che solo articoli rilevanti fossero inclusi. Tecniche NLP avanzate sono state utilizzate per filtrare i contenuti non correlati. Il dataset finale comprendeva oltre 8.000 articoli dei due anni in studio, che sono stati ulteriormente analizzati per il sentimento relativo a questioni ESG.

#Processo di Classificazione

Per classificare il sentimento degli articoli di notizie, è stato preparato un campione di dati testuali per addestrare un modello di machine learning. Il processo di addestramento ha coinvolto l'uso di un modello linguistico pre-addestrato progettato per la lingua portoghese. Questo modello ha imparato a identificare sentimenti positivi e negativi nel dataset.

Il processo di classificazione ha coinvolto due fasi. Nella prima fase, il modello è stato addestrato esclusivamente sul classificatore, insegnandogli a riconoscere schemi nei sentimenti espressi negli articoli. La seconda fase ha coinvolto l'aggiustamento dell'intero modello per adattarsi meglio ai dati specifici. Questo significa che il modello ha imparato a classificare i sentimenti in un modo più rilevante per i temi ESG.

#Comprendere i Risultati

I risultati prodotti da questo approccio combinato mostrano promettente per comprendere meglio il sentimento ESG. L'analisi è iniziata valutando quanto bene il modello classificasse articoli di notizie positivi e negativi. I risultati hanno indicato un alto livello di accuratezza, specialmente nel riconoscere notizie negative. Questo è importante, poiché consente agli stakeholder di vedere i potenziali rischi associati alla performance ESG di un'azienda.

Inoltre, i ricercatori hanno esaminato come i diversi mesi contribuiscano al sentimento complessivo riguardo a Petrobras. Questa analisi ha rivelato periodi cruciali in cui si sono verificati eventi significativi, influenzando la percezione pubblica e potenzialmente impattando i punteggi ESG dell'azienda.

#Approfondimenti dall'Analisi

Organizzando il dataset per riflettere le tendenze mensili dei sentimenti, i ricercatori hanno potuto estrarre preziosi approfondimenti sulla performance ESG nel tempo. Ad esempio, mesi con un alto volume di notizie negative potrebbero indicare aree in cui l'azienda ha bisogno di miglioramento o maggiore trasparenza.

L'uso del modello di Rasch aiuta ulteriormente a chiarire come i sentimenti si collegano ai fattori ESG sottostanti. Analizzando aspetti come quanto sia difficile raggiungere un sentimento positivo mese dopo mese, i ricercatori possono identificare sfide e successi nelle iniziative ESG dell'azienda.

#Implicazioni per gli Stakeholder

Questo nuovo metodo di analizzare i sentimenti ESG utilizzando NLP e IRT offre diversi vantaggi. Per investitori e stakeholder, fornisce un'immagine più chiara della performance ESG di un'azienda, aiutandoli a prendere decisioni più informate. Offrendo una misurazione più obiettiva, supporta la responsabilità e la trasparenza, che sono vitali per costruire fiducia con gli stakeholder.

Inoltre, i risultati evidenziano il potenziale per integrare queste misure quantitative con dati qualitativi già utilizzati nelle valutazioni ESG. Questo potrebbe portare a una visione più completa della performance di un'azienda, poiché gli stakeholder possono valutare sia i punteggi numerici sia le narrazioni che spiegano i punteggi.

#Direzioni per Futuri Studi

Sebbene questo studio dimostri il potenziale di utilizzare il modello di Rasch nell'analisi del sentimento ESG, ci sono molte aree per future esplorazioni. Una possibilità è integrare fonti di dati diverse, come il sentimento dei social media e il feedback degli stakeholder, per migliorare ulteriormente la comprensione della performance ESG.

Potrebbero anche essere condotti studi longitudinali per osservare come il sentimento ESG cambia nel tempo e come questi cambiamenti si correlano con i risultati ESG reali. Comprendere queste relazioni potrebbe offrire preziosi approfondimenti sull'efficacia a lungo termine delle iniziative ESG.

#Conclusione

L'integrazione del Natural Language Processing e dell'Item Response Theory rappresenta un passo promettente in avanti per migliorare la misurazione ESG. Combinando queste metodologie, i ricercatori possono fornire agli stakeholder una valutazione più accurata e affidabile della performance ESG di un'azienda. Questo approccio non solo aumenta la credibilità delle valutazioni ESG, ma favorisce anche migliori pratiche decisionali tra investitori e regolatori.

Con la crescente domanda di trasparenza nelle pratiche di sostenibilità aziendale, la necessità di metodi robusti di misurazione e valutazione diventa ancora più critica. Questa esplorazione nel combinare NLP e IRT non solo aiuta a comprendere il sentimento, ma apre anche nuove strade per la ricerca e lo sviluppo futuri nello spazio ESG.