Word2Vec 모델을 이용한 ESG 점수 도출에 관한 연구 : 비정형 문서간 유사도 분석을 활용한 텍스트 계량화 방법론 제안
A Study of Extracting ESG Scores through Word2Vec Model: Methodological Suggestions for Quantitative Text Analysis Using Similarity from Unstructured Documents
0
조회
0
다운로드
4
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구는 비정형 텍스트의 가치 증대에 따라 텍스트 분석 모델링을 활용한 계량화 방법을 제안하였다. 기업에서 발행하는 ESG 보고서와 ESG 평가 기관인 한국지배구조원의 ESG 모범규준 문서간 유사도 분석방법을 활용한 ESG 점수를 도출하고 있다. 비정형 텍스트 분석 도구인 Word2Vec 모델을 통해 각각의 텍스트를 동일한 차원 크기로 구성하고, 중요도가 높은 주제어로 선별하였다. 다만, Word2Vec 모델은 하이퍼파라미터에 따라 주제어 결정에 변동성이 나타나는 특징이 있다. 따라서 반복 실험을 수행하여 최적의 파라미터를제시하였으며, 실험 결과 선행연구와 동일한 양상이 나타나 다시 한번 수치의 타당성을 확보하였다. 본 연구의ESG 텍스트 계량화 방법은 분석을 하는데 있어서 중복 및 누락 오류와 같은 휴먼 에러 발생을 방지하고, 프로그래밍화된 계산 방식은 1편의 보고서당 10초 이내로 ESG 점수를 빠르게 산출하는 기술적 강점을 지니고있다. 따라서 본 계량화 결과는 기존의 ESG 평가 방식과 대비하여, 또 다른 ESG 평가 도구를 발명함으로써기업 ESG 고유 특성을 분석하는 실증 연구의 지평을 넓힐 수 있을 것이다.
Abstract
This study proposed a quantitative analysis method using text analysis modeling according to the importance of unstructured text. ESG scores are derived using a similarity analysis between ESG reports and ESG code of best practices in KCGS. Each text was configured in the same dimensions and constructed to select high important keywords by using a model of Word2Vec algorithm. Since the Word2Vec algorithm shows variability of topic words according to the hyper-parameter, as a result of the repeated experiment were performed to suggest optimal optimization of parameters and the same aspect as the previous study. Looking at the technically superior characteristics of this research methodology, ESG scores can be quickly calculated within 10 seconds per report, and the programmed method avoids the occurrence of human errors such as duplication and omission errors. Therefore, this quantitative text analysis method specifically is able to calculate and extract another ESG scores in contrast to the existing ESG evaluation method.
참고문헌 (39)
- 강범일, "토픽 모델링을 이용한 신문 자료의 오피니언 마이닝에 대한 연구", 한국문헌정보학회지, 47(4), pp.315~334 (2013), 한국문헌정보학회[DOI]
- 강형석, "Word2vec 모델로 학습된 단어 벡터의 의미 관계 분석", 정보과학회논문지, 46(10), pp.1088~1093 (2019), 한국정보과학회[DOI]
- 김남규, "텍스트 분석 기술 및 활용 동향", 한국통신학회논문지, 42(2), pp.471~492 (2017), 한국통신학회[DOI]
- 김도우, "Doc2Vec과 Word2Vec을 활용한 Convolutional Neural Network 기반 한국어 신문 기사 분류", 정보과학회논문지, 44(7), pp.742~747 (2017), 한국정보과학회
- 김우주, "Word2vec을 활용한 문서의 의미 확장 검색방법", 한국콘텐츠학회 논문지, 16(10), pp.687~692 (2016), 한국콘텐츠학회[DOI]
- 김재훈, "도합유사도률 이용한 한국어문서요약 시스템", 인지과학, 12(1·2), pp.35~42 (2001)
- 김종대, "뉴스 텍스트를 활용한 국내 자동차 시장의 브랜드 속성 기반 시장 구조 분석", 한국경영과학회지, 47(1), pp.43~63 (2022), 한국경영과학회
- 김지연, "온라인상의 기업 및 소비자 텍스트 분석과 이를 활용한 온라인 매출 증진 전략", 한국경영과학회지, 41(2), pp.81~100 (2016), 한국경영과학회[DOI]
- 문수빈, "Doc2vec 과 TF-IDF 를 기반으로 Spherical K-means 를 활용한 법률 문서카테고리 재구성", 한국경영과학회 학술대회논문집, pp.4194~4199 (2022)
- 박대서, "TF-IDF 기반 키워드 추출에서의 의미적 요소 반영을 위한 결합벡터 제안", 한국정보기술학회논문지, 16(2), pp.1~16 (2018), 한국정보기술학회[DOI]
- 박자현, "토픽모델링을 활용한 국내 문헌정보학 연구동향 분석", 정보관리학회지, 30(1), pp.7~32 (2013), 한국정보관리학회[DOI]
- 이정기, "“지속가능경영” 연구의 현황 및 발전방향: ESG 평가지표를 중심으로", 전략경영연구, 23(2), pp.65~92 (2020), 한국전략경영학회[DOI]
- 임욱빈, "경영자의 ESG 활동이 자기자본비용에 미치는 영향", 전문경영인연구, 22(2), pp.23~53 (2019), 한국전문경영인학회
- 임효진, "텍스트 마이닝을 활용한 중소기업 ESG 이슈 분석", 인문사회 21, 12(4), pp.469~482 (2021), 인문사회 21
- 전우진, "머신러닝과 감성분석을 활용한 고객 리뷰 기반 항공 서비스 품질 평가", 한국전자거래학회지, 26(4), pp.15~36 (2021), 한국전자거래학회[DOI]
- 정은희, "텍스트 마이닝을 이용한 소비자 소비패턴 분석 기법 설계", 한국정보전자통신기술학회 논문지, 11(2), pp.181~188 (2018), 한국정보전자통신기술학회
- 최국현, "ESG 우수기업의 이익조정 : 한국기업지배구조원의 평가기준을 중심으로", 생산성연구: 국제융합학술지, 35(4), pp.187~210 (2021), 한국생산성학회
- 최상혁, "한국어에 적합한 단어임베딩 모델 및 파라미터 튜닝에 관한 연구", 한국어정보학회 학술대회, pp.252~256 (2016)
- 최신인, "키워드 네트워크 분석을 활용한 ESG 연구 동향 분석", 인문사회 21, 13(2), pp.2073~2084 (2022), 인문사회 21
- 최준혁, "비재무성과 공시의 신뢰성 검토: 지속가능보고서를 중심으로", 경영학연구, 46(4), pp.1157~1200 (2017), 한국경영학회[DOI]
- 허종호, "ESG와 브랜드자산과의 관계: 혼합연구법의 활용", 경영연구, 37(1), pp.1~20 (2022), 한국산업경영학회[DOI]
- Samar Al-Saqqa, "The Use of Word2vec Model in Sentiment Analysis", Proceedings of the 2019 International Conference on Artificial Intelligence, Robotics and Control (2019), ACM
- Cort, T., "ESG standards : Looming challenges and pathways forward", Organization & Environment, 33(4), pp.491~510 (2020)
- Goldberg, Y., "Word2vec explained : Deriving mikolov et al. ’s negative-sampling word-embedding method", arXiv preprint, arXiv: 1402.3722, ~ (2014)
- Gorro, K., "Qualitative data analysis of disaster risk reduction suggestions assisted by topic modeling and word2vec", 2017 International Conference on Asian Language Processing (IALP) (2017)
- Omrane Guedhami, "ESG Investing: A Decision-Making Paradox?", The Journal of Impact and ESG Investing, 3(1), pp.7~30 (2022), Pageant Media US[DOI]
- 기가기, "Collaborative Filtering Algorithm Based on User–Item Attribute Preference", Journal of Information and Communication Convergence Engineering, 17(2), pp.135~141 (2019), 한국정보통신학회[DOI]
- Khan, M. A., "ESG disclosure and firm performance : A bibliometric and meta analysis", Research in International Business and Finance, 101668~ (2022)
- Kiriu, T., "A text mining model to evaluate firms’ ESG activities : An application for Japanese firms", Asia-Pacific Financial Markets, 27(4), pp.621~632 (2020)
- 이재식, "장르별 협업필터링을 이용한 영화추천시스템의 성능 향상", 지능정보연구, 13(4), pp.65~78 (2007), 한국지능정보시스템학회
- 이태일, "Word2Vec과 가속화 계층적 밀집도 기반 클러스터링을 활용한 효율적 봇넷 탐지 기법", 인터넷정보학회논문지, 20(6), pp.11~20 (2019), 한국인터넷정보학회[DOI]
- Xinlai Liu, "Blockchain-Enabled ESG Reporting Framework for Sustainable Supply Chain", Sustainable Design and Manufacturing, pp.403~413 (2020), Springer Singapore[DOI]
- Ma, L., "Using Word2Vec to process big text data", 2015 IEEE International Conference on Big Data(Big Data) (2015)
- Martina Macpherson, "Artificial Intelligence and FinTech Technologies for ESG Data and Analysis", SSRN Electronic Journal (2021), Elsevier BV[DOI]
- Mikolov, T., "Efficient estimation of word representations in vector space", arXiv preprint, arXiv:1301.3781, ~ (2013)
- Nowlin, M. C., "Modeling issue definitions using quantitative text analysis", Policy Studies Journal, 44(3), pp.309~331 (2016)
- Ria Sinha, "Inclusion of ESG Factors in Investments and Value Addition: A Meta-Analysis of the Relationship", Effective Investments on Capital Markets, pp.93~109 (2019), Springer International Publishing[DOI]
- Van Der Elst, J., "Extracting ESG data from business documents", Master, pp.2021
- Yang, B. M., "Assessing the effect of dynamic capabilities on the ESG reporting and corporate performance relationship with topic modeling : Evidence from global companies", Frontiers in Psychology, 13 (2022)
