論文の概要: Towards Robust ESG Analysis Against Greenwashing Risks: Aspect-Action Analysis with Cross-Category Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15821v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 03:01:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:58:40.793588
• Title: Towards Robust ESG Analysis Against Greenwashing Risks: Aspect-Action Analysis with Cross-Category Generalization
• Title（参考訳）: グリーンウォッシングリスクに対するロバストESG分析:クロスカテゴリ一般化によるアスペクト・アクション分析
• Authors: Keane Ong, Rui Mao, Deeksha Varshney, Erik Cambria, Gianmarco Mengaldo,
• Abstract要約: A3CGは、グリーン洗浄の流行の中でESG分析の堅牢性を改善するための新しいデータセットである。 A3CGは、サステナビリティの側面と関連するアクションを明示的に関連付けることにより、サステナビリティのクレームをよりきめ細かな透明な評価を促進する。 これにより、企業がレポートを変更して一定のサステナビリティ領域を選択的に好む場合であっても、アスペクトアクション分析における堅牢なモデルパフォーマンスが保証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.060978828050352
• License:
• Abstract: Sustainability reports are key for evaluating companies' environmental, social and governance, ESG performance, but their content is increasingly obscured by greenwashing - sustainability claims that are misleading, exaggerated, and fabricated. Yet, existing NLP approaches for ESG analysis lack robustness against greenwashing risks, often extracting insights that reflect misleading or exaggerated sustainability claims rather than objective ESG performance. To bridge this gap, we introduce A3CG - Aspect-Action Analysis with Cross-Category Generalization, as a novel dataset to improve the robustness of ESG analysis amid the prevalence of greenwashing. By explicitly linking sustainability aspects with their associated actions, A3CG facilitates a more fine-grained and transparent evaluation of sustainability claims, ensuring that insights are grounded in verifiable actions rather than vague or misleading rhetoric. Additionally, A3CG emphasizes cross-category generalization. This ensures robust model performance in aspect-action analysis even when companies change their reports to selectively favor certain sustainability areas. Through experiments on A3CG, we analyze state-of-the-art supervised models and LLMs, uncovering their limitations and outlining key directions for future research.
• Abstract（参考訳）: 持続可能性レポートは、企業の環境、社会的、ガバナンス、ESGのパフォーマンスを評価する上で鍵となるが、その内容はグリーンウォッシング(グリーンウォッシング)によって次第に曖昧化され、持続可能性の主張は誤解を招き、誇張され、製造されている。 しかし、ESG分析のための既存のNLPアプローチでは、グリーンウォッシングのリスクに対して堅牢性が欠如しており、しばしば、客観的ESGのパフォーマンスよりも、誤解を招く、あるいは誇張された持続可能性の主張を反映した洞察を抽出する。 このギャップを埋めるため,グリーンウォッシングの出現に伴うESG分析の堅牢性向上を目的とした新しいデータセットとして,A3CG-Aspect-Action Analysis with Cross-Category Generalizationを紹介した。 A3CGは、サステナビリティの側面と関連するアクションを明示的に関連付けることにより、サステナビリティのクレームをよりきめ細やかで透明に評価し、見識が曖昧で誤解を招くようなレトリックではなく、検証可能なアクションに基礎を置いていることを保証する。 さらに、A3CGはクロスカテゴリの一般化を強調している。 これにより、企業がレポートを変更して一定のサステナビリティ領域を選択的に好む場合であっても、アスペクトアクション分析における堅牢なモデルパフォーマンスが保証される。 A3CGの実験を通じて、最先端の教師付きモデルとLLMを分析し、それらの限界を明らかにし、今後の研究の鍵となる方向性を概説する。

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