論文の概要: Evolution of ESG-focused DLT Research: An NLP Analysis of the Literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12420v3
• Date: Tue, 21 Jan 2025 17:47:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 16:52:49.705989
• Title: Evolution of ESG-focused DLT Research: An NLP Analysis of the Literature
• Title（参考訳）: ESGに焦点をあてたDLT研究の進化:NLPによる文献分析
• Authors: Walter Hernandez Cruz, Kamil Tylinski, Alastair Moore, Niall Roche, Nikhil Vadgama, Horst Treiblmaier, Jiangbo Shangguan, Paolo Tasca, Jiahua Xu,
• Abstract要約: DLT(Distributed Ledger Technology)はその環境影響に対する監視の高まりに直面している。 DLTの既存の体系的な文献レビューの多くは、引用、抽象、キーワードの限定的な分析に依存している。 自然言語処理(NLP)を用いて24,539の出版物の全文を,DLT用の39,427のエンティティを手動でラベル付けしたNERデータセットを用いて解析した。 我々のNLPと時間グラフ分析の組み合わせは、DLTの進化とESGの影響において、暗号やピアツーピアネットワークにおける研究の重要な役割を含む重要な傾向を明らかにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6935539346560766
• License:
• Abstract: Emerging technologies, such as Distributed Ledger Technology (DLT), face growing scrutiny for their environmental impact, especially when it comes to the energy use of the Proof of Work (PoW) consensus mechanism and broader Environmental, Social, and Governance (ESG) considerations. Yet, much of the existing systematic literature reviews of DLT rely on the limited analyses of citations, abstracts, and keywords, failing to fully capture the field's complexity and ESG concerns. To address these challenges, we analyze the full text of 24,539 publications using Natural Language Processing (NLP) with our manually labeled Named Entity Recognition (NER) dataset of 39,427 entities for DLT. This method identifies 505 key publications connecting DLT and ESG domains, providing a more comprehensive and nuanced understanding of the field. Our combined NLP and temporal graph analysis reveals critical trends in DLT evolution and ESG impacts, including the pivotal role of research in cryptography and peer-to-peer networks, Bitcoin's persistent impact on research and environmental concerns (a "Lindy effect"), Ethereum's influence on Proof of Stake (PoS) and smart contracts adoption, and a shift towards energy-efficient consensus mechanisms. Our contributions include the first DLT-specific NER dataset, addressing the scarcity of high-quality labeled NLP data for blockchain research; a methodology integrating NLP and temporal graph analysis for interdisciplinary literature review at large scale; and the first NLP-driven DLT literature review emphasizing ESG aspects.
• Abstract（参考訳）: 分散 Ledger Technology (DLT) のような新興技術は、特にProof of Work (PoW) コンセンサス機構とより広範な環境、社会、ガバナンス (ESG) のエネルギー利用に関して、環境への影響について精査されている。 しかし、既存のDLTの体系的な文献レビューの多くは、引用、抽象、キーワードの限定的な分析に依存しており、フィールドの複雑さとESGの懸念を完全に捉えていない。 これらの課題に対処するために、自然言語処理(NLP)を用いて24,539の出版物の全文を、DLT用の39,427のエンティティを手動でラベル付けした名前付きエンティティ認識(NER)データセットを用いて分析する。 この手法はDLTドメインとESGドメインを接続する505のキーパブリッシュを識別し、より包括的で曖昧な分野の理解を提供する。 我々のNLPと時間グラフ分析の組み合わせは、DLTの進化とESGの影響における重要なトレンドを明らかにしており、暗号化とピアツーピアネットワークの研究における重要な役割、研究と環境問題("リンディ効果")に対するBitcoinの継続的な影響、EthereumのProof of Stake(PoS)とスマートコントラクトの採用に対する影響、エネルギー効率のよいコンセンサスメカニズムへのシフトなどである。 我々のコントリビューションには、ブロックチェーン研究のための高品質なラベル付きNLPデータの不足に対処する最初のDLT固有のNERデータセット、大規模な学際文献レビューのためのNLPと時間グラフ分析を統合する方法論、ESGの側面を強調する最初のNLP駆動のDLT文献レビューが含まれている。

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