Autores:
(1) Aarav Patel, Amity Regional High School – e-mail: [email protected];
(2) Peter Gloor, Centro de Inteligência Coletiva, Instituto de Tecnologia de Massachusetts e autor correspondente – email: [email protected].
O algoritmo de análise ESG proposto pode ajudar a padronizar a avaliação ESG para todas as empresas. Isso ocorre porque limita o preconceito de autorrelato, incorporando análises externas de redes sociais para obter resultados mais equilibrados. Um índice ESG baseado em redes sociais também pode mostrar diretamente quais áreas as pessoas desejam mudar, o que pode concentrar melhor os esforços executivos em mudanças significativas. Além disso, usando aprendizado de máquina, o modelo pode gerar uma proxy para a responsabilidade social de uma empresa, o que pode ajudar a determinar o ESG para empresas menores que não possuem cobertura de analistas. Isto ajudará mais empresas a receber classificações ESG de forma automatizada, o que pode criar condições de concorrência mais equitativas entre pequenas e grandes empresas e, em última análise, ajudar a prevalecer empresas mais socialmente responsáveis. No geral, o projeto pode ter amplas implicações para colmatar a lacuna em ESG. Isto ajudará a reorientar grandes quantidades de capital ESG para iniciativas mais sustentáveis e éticas.
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