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Do ESG negative emotions on social media improve ESG disclosure quality? A study based on machine learning methods

ソーシャルメディア上のESGネガティブ感情はESG開示の質を向上させるか？機械学習手法に基づく研究 (AI 翻訳)

Wanting Wang

Humanities and Social Sciences Communications📚 査読済 / ジャーナル2026-07-23#AI×ESG経営インパクト: 資金調達対象セクター: cross_sector
DOI: 10.1057/s41599-026-08360-z
原典: https://doi.org/10.1057/s41599-026-08360-z

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は機械学習を用いて、ソーシャルメディア上のESGネガティブ感情が企業のESG開示の質に与える影響を分析する。ネガティブな世論が開示改善のトリガーとなる可能性を検証。

English

This study uses machine learning to analyze how negative ESG emotions on social media affect the quality of corporate ESG disclosure, testing whether public pressure drives disclosure improvement.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本でもSSBJ基準や有報でのESG開示が進む中、ソーシャルメディアの声が開示の質向上に寄与する可能性を示唆。企業の情報発信戦略に示唆。

In the global GX context

Globally, as ESG disclosure regulations like ISSB and CSRD evolve, this study highlights the role of social media sentiment as a potential driver for better disclosure quality, complementing formal regulatory pressure.

👥 読者別の含意

🔬研究者:New empirical link between social media sentiment and disclosure quality using ML methods.

🏢実務担当者:Insight that monitoring ESG sentiment can help prioritize disclosure improvements.

🏛政策担当者:Evidence that public sentiment can effectively complement regulatory mandates for ESG disclosure.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。