O Impacto das Tecnologias de Ledger Distribuído nos Fatores ESG
Analisando como as DLTs influenciam as questões ambientais, sociais e de governança.
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Índice
- Introdução às Tecnologias de Registro Distribuído (DLT)
- Importância do ESG nas DLT
- Metodologia de Pesquisa
- Consumo de Energia e DLT
- O Papel do Processamento de Linguagem Natural
- Identificando Tendências na Pesquisa sobre DLT
- A Natureza Evolutiva das DLT
- Limitações da Pesquisa
- Direções Futuras
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
Introdução às Tecnologias de Registro Distribuído (DLT)
As Tecnologias de Registro Distribuído (DLTs), tipo blockchain, estão bombando ultimamente. Essas tecnologias permitem que várias partes compartilhem e atualizem um registro de transações de forma segura. Com as DLTs, não tem uma autoridade central controlando os dados, o que ajuda a deixar o processo mais transparente e confiável. Conforme as DLTs crescem, é importante olhar pro impacto delas no meio ambiente, sociedade e governança. A gente precisa entender como essas tecnologias afetam o mundo ao nosso redor, especialmente em termos de sustentabilidade.
Importância do ESG nas DLT
Fatores Ambientais, Sociais e de Governança (ESG) são super importantes pra avaliar o impacto da tecnologia no nosso planeta e nas comunidades. A parte ambiental foca em como as tecnologias consomem recursos e afetam os ecossistemas. O aspecto social analisa como a tecnologia impacta as pessoas e comunidades, enquanto a governança vê como as organizações gerenciam essas tecnologias de forma responsável.
Conforme organizações e indivíduos ficam mais conscientes sobre as mudanças climáticas e a escassez de recursos, tá cada vez mais urgente avaliar como novas tecnologias, tipo DLT, contribuem ou ajudam a aliviar esses problemas. Acompanhando os indicadores ESG, podemos identificar riscos e desafios relacionados a essas tecnologias.
Metodologia de Pesquisa
Pra entender melhor como a pesquisa sobre DLT se alinha com os fatores ESG, foi necessário analisar uma coleção grande de artigos acadêmicos. Começando com um grupo de artigos fundamentais, os pesquisadores montaram uma rede de citações. Essa rede tinha mais de 63 mil referências e foi refinada pra cerca de 24,5 mil publicações. Ao rotular tópicos importantes dentro desses artigos, ficou mais fácil identificar temas-chave relevantes pra DLT e ESG.
O Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER) foi usado pra identificar ideias específicas mencionadas nesses artigos. Essa técnica ajuda a categorizar informações, tornando mais fácil analisar as mudanças nas prioridades de pesquisa ao longo do tempo. Um conjunto de dados único, contendo mais de 54 mil entidades rotuladas especificamente relacionadas a DLT e ESG, foi desenvolvido a partir dessa análise.
Consumo de Energia e DLT
O foco no consumo de energia tá se destacando com os desafios de sustentabilidade que o mundo enfrenta. Muitos sistemas DLT, como o Bitcoin, operam em um processo de consenso chamado Prova de Trabalho (PoW), que exige bastante energia pra validar transações. Embora esse método tenha se mostrado eficaz em garantir redes, sua alta demanda de energia levanta preocupações sobre seu impacto ambiental.
Por outro lado, métodos de consenso mais novos, como Prova de Participação (PoS), mostram que podem ser mais eficientes em termos de energia. Enquanto os pesquisadores buscam alternativas, estão guiados pela necessidade de criar sistemas DLT que mantenham a segurança enquanto minimizam sua pegada ecológica.
Processamento de Linguagem Natural
O Papel doO Processamento de Linguagem Natural (NLP) é uma área da inteligência artificial que foca em como os computadores entendem e interagem com a linguagem humana. Nesta pesquisa, técnicas de NLP foram usadas pra analisar uma enorme quantidade de dados textuais relacionados a DLT.
Ferramentas de NLP podem ajudar a identificar tendências e mudanças de foco dentro da comunidade de pesquisa. Ao aplicar NLP à coleção de artigos, os pesquisadores conseguiram mostrar como o interesse em tópicos relacionados a ESG evoluiu com o tempo. Usar modelos de linguagem avançados permitiu lidar com as complexidades da linguagem, como entender o contexto e o significado por trás de vários termos.
Identificando Tendências na Pesquisa sobre DLT
A pesquisa revelou várias tendências no campo das DLT, especialmente em conexão com ESG. Por exemplo, houve um aumento notável em artigos discutindo eficiência energética e práticas sustentáveis. Esse foco crescente reflete uma mudança pra garantir que novas tecnologias não sejam apenas inovadoras, mas também responsáveis ambientalmente.
A análise também destacou a importância de trabalhos fundamentais em DLT, como Bitcoin e Ethereum, que pavimentaram o caminho para a pesquisa atual. Esses artigos conseguiram muitas citações, marcando seu papel crucial em moldar a conversa em torno das DLT.
A Natureza Evolutiva das DLT
O cenário da pesquisa em DLT é dinâmico, com mudanças contínuas no foco e nas prioridades. No início, o principal interesse estava na segurança e descentralização oferecidas pelas DLTs. Com o tempo, conforme a consciência sobre os desafios ambientais aumentou, a discussão se expandiu pra incluir como as DLTs podem ser projetadas pra serem mais sustentáveis.
Nos últimos anos, teve um aumento na pesquisa focada em desenvolver Mecanismos de Consenso eficientes que equilibram segurança e impacto ambiental. Isso reflete uma compreensão mais ampla de que a tecnologia deve evoluir não só em capacidade, mas também em alinhamento com os objetivos globais de sustentabilidade.
Limitações da Pesquisa
Embora essa pesquisa forneça insights valiosos, é importante reconhecer algumas limitações. A seleção dos artigos iniciais pode introduzir viés, e pode haver um atraso na identificação de estudos mais novos. Isso pode afetar a perspectiva geral sobre o estado atual da pesquisa em DLT, principalmente em áreas que mudam rápido como ESG.
Além disso, o estudo se baseou principalmente em artigos disponíveis publicamente. Essa restrição destaca um desafio comum na pesquisa acadêmica, onde o acesso à informação pode limitar a capacidade de realizar análises completas. Trabalhos futuros nesse campo podem se beneficiar ao expandir o conjunto de dados pra incluir vários tipos de saídas de pesquisa e usar diferentes metodologias.
Direções Futuras
Daqui pra frente, é importante que os pesquisadores atualizem regularmente suas abordagens pra estudar DLT e sua relação com ESG. Isso inclui incorporar novos artigos, refinar conjuntos de dados e adaptar metodologias pra capturar a evolução contínua na tecnologia e suas implicações sociais.
A necessidade de mais pesquisa sobre as intersecções entre DLT e ESG continua sendo crucial, especialmente enquanto o mundo ainda enfrenta desafios como mudanças climáticas e escassez de recursos. Usando ferramentas e técnicas avançadas, os pesquisadores podem obter insights mais profundos sobre como DLT pode contribuir pra um futuro mais sustentável.
Conclusão
Resumindo, a exploração das DLT e seu impacto nos fatores ESG é uma empreitada pertinente e necessária. Ao entender como essas tecnologias evoluem e as implicações que trazem, os envolvidos podem tomar decisões informadas que alinhem inovação tecnológica com responsabilidades ambientais e sociais. O desenvolvimento de um conjunto de dados NER especializado marca uma contribuição significativa pra esse campo de estudo, permitindo uma análise mais organizada e perspicaz da pesquisa em DLT em relação ao ESG. Enquanto a conversa continua, é essencial promover práticas que não só avancem a tecnologia, mas também priorizem o bem-estar do nosso planeta e da sociedade.
Título: Evolution of ESG-focused DLT Research: An NLP Analysis of the Literature
Resumo: As Distributed Ledger Technologies (DLTs) rapidly evolve, their impacts extend beyond technology, influencing environmental and societal aspects. This evolution has increased publications, making manual literature analysis increasingly challenging. We address this with a Natural Language Processing (NLP)-based systematic literature review method to explore the intersection of Distributed Ledger Technology (DLT) with its Environmental, Social, and Governance (ESG) aspects. Our approach involves building and refining a directed citation network from 107 seed papers to a corpus of 24,539 publications and fine-tuning a transformer-based language model for Named Entity Recognition (NER) on DLT and ESG domains. Applying this model, we distilled the corpus to 505 key publications, enabling an inaugural literature review and temporal graph analysis of DLT's evolution in ESG contexts. Our contributions include an adaptable and scalable NLP-driven systematic literature review methodology and a unique NER dataset of 54,808 entities, tailored for DLT and ESG research. Our inaugural literature review demonstrates their applicability and effectiveness in analyzing DLT's evolution and impacts, proving invaluable for stakeholders in the DLT domain.
Autores: Walter Hernandez, Kamil Tylinski, Alastair Moore, Niall Roche, Nikhil Vadgama, Horst Treiblmaier, Jiangbo Shangguan, Paolo Tasca, Jiahua Xu
Última atualização: 2024-02-05 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2308.12420
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.12420
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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