• 제목/요약/키워드: Joint Sentiment Topic Modeling(JST)

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텍스트마이닝과 ChatGPT 분석을 활용한 기업과 대중의 ESG 인식 비교: 지속가능경영보고서와 소셜미디어를 기반으로 (Comparing Corporate and Public ESG Perceptions Using Text Mining and ChatGPT Analysis: Based on Sustainability Reports and Social Media)

  • 최재훈;양성병;윤상혁
    • 지능정보연구
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    • 제29권4호
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    • pp.347-373
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    • 2023

  • 최근 기업의 지속가능한 성장을 이끄는 ESG(Environmental, Social, and Governance) 관리의 중요성이 강조되고 있다. 이에, 본 연구는 기업과 일반 대중 간의 ESG에 대한 인식 차이를 실증적으로 밝히고, ESG 정책의 시행을 방해하는 부정적인 여론과 그 배경을 규명하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링, JST(Joint Sentiment Topic Modeling) 및 의미연결망분석 기법을 사용하여 지속가능경영보고서와 소셜미디어에서의 주요 키워드와 토픽, 그리고 그 연결관계를 분석하였다. 또한, ChatGPT를 활용하여, 텍스트마이닝 분석의 결과를 보완하였다. 분석 결과, 기업과 일반 대중 간 ESG에 대한 인식과 중요도에 상당한 차이가 있음을 확인하였다. 구체적으로, 기업들은 위기 관리, 투명한 지배구조, 윤리적 경영 등에 집중하여 신뢰를 구축하려 했으나, '그린워싱', '중대재해', '불매운동' 등과 같은 부정적 키워드가 자주 소셜네트워크에서 등장하여, 많은 대중들이 기업의 ESG 이슈 처리에 대해 의심하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 기업, 정부 기관, 고객 및 투자자를 위한 ESG 전략수립에 도움이 될 수 있는 가이드라인을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

  • https://doi.org/10.13088/jiis.2023.29.4.347 인용 PDF