환경의 중요성이 부각되기 시작하면서 기업의‘친환경’이미지는 기업의 매출과 투자 잠재력에 큰 영향을 미치는 필수적인 경영 요소로 자리매김되고 있다. 이에 따라 기업이 취하고 있는 친환경 이미지와 진정성 간 불일치로 유발되는 그린워싱에 대한 유혹이 커지고 있으며, 그린워싱 활동을 탐지하는 방법에 대한 관심 역시 높아지고 있다. 그러나 기업의 비공개 내부 정보 활동으로 인한 정보 비대칭성의 특징적 한계로 인해 그린워싱을 탐지하는 것은 쉽지 않은 일이다. 따라서 기업에게 부여된 친환경 이미지의 진위 여부나 기업의 그린워싱 가능성을 효과적으로 포착하기 위해서는 그린워싱에 대한 정보 비대칭의 한계를 극복하는 것이 중요한 과제라고 할 수 있겠다. 본 연구는 이러한 기업의 그린활동에 대한 정보 비대칭성의 한계를 극복하기 위하여 누구나 얻을 수 있는 기업 활동에 대한 공개된 정보를 종합적이고 다각적으로 추적하여 기업의 친환경 활동의 진위 여부와 그린워싱 가능성을 탐지할 수 있는 방법을 제시하는 것이 주요 목적이다. 이를 위해 대량의 ...
환경의 중요성이 부각되기 시작하면서 기업의‘친환경’이미지는 기업의 매출과 투자 잠재력에 큰 영향을 미치는 필수적인 경영 요소로 자리매김되고 있다. 이에 따라 기업이 취하고 있는 친환경 이미지와 진정성 간 불일치로 유발되는 그린워싱에 대한 유혹이 커지고 있으며, 그린워싱 활동을 탐지하는 방법에 대한 관심 역시 높아지고 있다. 그러나 기업의 비공개 내부 정보 활동으로 인한 정보 비대칭성의 특징적 한계로 인해 그린워싱을 탐지하는 것은 쉽지 않은 일이다. 따라서 기업에게 부여된 친환경 이미지의 진위 여부나 기업의 그린워싱 가능성을 효과적으로 포착하기 위해서는 그린워싱에 대한 정보 비대칭의 한계를 극복하는 것이 중요한 과제라고 할 수 있겠다. 본 연구는 이러한 기업의 그린활동에 대한 정보 비대칭성의 한계를 극복하기 위하여 누구나 얻을 수 있는 기업 활동에 대한 공개된 정보를 종합적이고 다각적으로 추적하여 기업의 친환경 활동의 진위 여부와 그린워싱 가능성을 탐지할 수 있는 방법을 제시하는 것이 주요 목적이다. 이를 위해 대량의 비정형 데이터로 구성된 그린워싱 정보의 특성을 고려할 때 빅데이터와 머신러닝에 기반한 자연어 처리(NLP) 기법을 활용하는 것이 의미 있는 해결책이 될 수 있음을 확인하였다.
Keywords: Greenwashing, Natural language processing (NLP), Information asymmetry, News Media, Authenticity, Explicit, Implicit, Social Monitoring
환경의 중요성이 부각되기 시작하면서 기업의‘친환경’이미지는 기업의 매출과 투자 잠재력에 큰 영향을 미치는 필수적인 경영 요소로 자리매김되고 있다. 이에 따라 기업이 취하고 있는 친환경 이미지와 진정성 간 불일치로 유발되는 그린워싱에 대한 유혹이 커지고 있으며, 그린워싱 활동을 탐지하는 방법에 대한 관심 역시 높아지고 있다. 그러나 기업의 비공개 내부 정보 활동으로 인한 정보 비대칭성의 특징적 한계로 인해 그린워싱을 탐지하는 것은 쉽지 않은 일이다. 따라서 기업에게 부여된 친환경 이미지의 진위 여부나 기업의 그린워싱 가능성을 효과적으로 포착하기 위해서는 그린워싱에 대한 정보 비대칭의 한계를 극복하는 것이 중요한 과제라고 할 수 있겠다. 본 연구는 이러한 기업의 그린활동에 대한 정보 비대칭성의 한계를 극복하기 위하여 누구나 얻을 수 있는 기업 활동에 대한 공개된 정보를 종합적이고 다각적으로 추적하여 기업의 친환경 활동의 진위 여부와 그린워싱 가능성을 탐지할 수 있는 방법을 제시하는 것이 주요 목적이다. 이를 위해 대량의 비정형 데이터로 구성된 그린워싱 정보의 특성을 고려할 때 빅데이터와 머신러닝에 기반한 자연어 처리(NLP) 기법을 활용하는 것이 의미 있는 해결책이 될 수 있음을 확인하였다.
Keywords: Greenwashing, Natural language processing (NLP), Information asymmetry, News Media, Authenticity, Explicit, Implicit, Social Monitoring
With the growing importance of the environment, a company's "green" image has become an essential management factor with a significant impact on its revenue and investment potential. As a result, the temptation for greenwashing - the discrepancy between the value of a company's green image and its a...
With the growing importance of the environment, a company's "green" image has become an essential management factor with a significant impact on its revenue and investment potential. As a result, the temptation for greenwashing - the discrepancy between the value of a company's green image and its authenticity- is rising. Interest in ways to detect greenwashing activity has also increased. However, detecting greenwashing is challenging due to the limited "information asymmetry" caused by companies' non-public internal information activities. Therefore, in order to effectively capture the authenticity of a company's green image or the possibility of corporate greenwashing, the challenge is to overcome the limitation of "information asymmetry" on greenwashing. This study aims to find a way to detect the authenticity of a company's green activities and the possibility of greenwashing by comprehensively and multifacetedly tracking public information on corporate activities that anyone can obtain. For this purpose, given the nature of greenwashing information, which consists of large amounts of unstructured data, employing natural language processing (NLP) techniques based on big data and machine learning can be a meaningful solution.
Keywords: Greenwashing, Natural language processing (NLP), Information asymmetry, News Media, Authenticity, Explicit, Implicit, Social Monitoring
With the growing importance of the environment, a company's "green" image has become an essential management factor with a significant impact on its revenue and investment potential. As a result, the temptation for greenwashing - the discrepancy between the value of a company's green image and its authenticity- is rising. Interest in ways to detect greenwashing activity has also increased. However, detecting greenwashing is challenging due to the limited "information asymmetry" caused by companies' non-public internal information activities. Therefore, in order to effectively capture the authenticity of a company's green image or the possibility of corporate greenwashing, the challenge is to overcome the limitation of "information asymmetry" on greenwashing. This study aims to find a way to detect the authenticity of a company's green activities and the possibility of greenwashing by comprehensively and multifacetedly tracking public information on corporate activities that anyone can obtain. For this purpose, given the nature of greenwashing information, which consists of large amounts of unstructured data, employing natural language processing (NLP) techniques based on big data and machine learning can be a meaningful solution.
Keywords: Greenwashing, Natural language processing (NLP), Information asymmetry, News Media, Authenticity, Explicit, Implicit, Social Monitoring
주제어
#greenwashing natural language processing (NLP) information asymmetry news media authenticity explicit implicit social monitoring
학위논문 정보
저자
이용직
학위수여기관
Graduate School, Yonsei University
학위구분
국내석사
학과
Department of Environmental Finance
지도교수
Suk Hyun
발행연도
2024
총페이지
iii, 47장
키워드
greenwashing natural language processing (NLP) information asymmetry news media authenticity explicit implicit social monitoring
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