論文の概要: Leveraging Natural Language and Item Response Theory Models for ESG Scoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20377v1
• Date: Mon, 29 Jul 2024 19:02:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 18:58:28.607305
• Title: Leveraging Natural Language and Item Response Theory Models for ESG Scoring
• Title（参考訳）: ESG Scoringにおける自然言語の活用と項目応答理論モデル
• Authors: César Pedrosa Soares,
• Abstract要約: この研究はブラジルの大手石油会社ペトロブラスに関連するポルトガルのニュース記事の包括的データセットを利用している。 データは、高度なNLP法を用いてESG関連感情に対してフィルタリングされ分類される。 その後、ラッシュモデルを用いてこれらのESG測度の心理測定特性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores an innovative approach to Environmental, Social, and Governance (ESG) scoring by integrating Natural Language Processing (NLP) techniques with Item Response Theory (IRT), specifically the Rasch model. The study utilizes a comprehensive dataset of news articles in Portuguese related to Petrobras, a major oil company in Brazil, collected from 2022 and 2023. The data is filtered and classified for ESG-related sentiments using advanced NLP methods. The Rasch model is then applied to evaluate the psychometric properties of these ESG measures, providing a nuanced assessment of ESG sentiment trends over time. The results demonstrate the efficacy of this methodology in offering a more precise and reliable measurement of ESG factors, highlighting significant periods and trends. This approach may enhance the robustness of ESG metrics and contribute to the broader field of sustainability and finance by offering a deeper understanding of the temporal dynamics in ESG reporting.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語処理(NLP)技術と項目応答理論(IRT)を統合した環境・社会・ガバナンス(ESG)スコアリングの革新的アプローチについて検討する。 ブラジルの石油大手ペトロブラス(ペトロブラス)が2022年から2023年にかけて収集した、ポルトガルのニュース記事の包括的データセットを利用する。 データは、高度なNLP法を用いてESG関連感情に対してフィルタリングされ分類される。 次に、ラッシュモデルを用いてこれらのESG尺度の心理測定特性を評価し、時間とともにESGの感情傾向を微妙に評価する。 以上の結果から,ESG因子のより正確かつ信頼性の高い測定方法が有効であり,有意な期間と傾向が示された。 このアプローチはESG指標の堅牢性を高め、ESGレポートの時間的ダイナミクスをより深く理解することで、持続可能性と金融の幅広い分野に寄与する可能性がある。

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