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ESG報告書における注釈付き修辞：パイロットデータセット

Annotated Rhetoric in ESG Reports: Pilot Dataset (原題)

Marcin Trybulec, Barbara Konat, Anna Sędłak, Anna Maria Wardak, Agnieszka Karman

Harvard Dataverseデータセット2026-09-30#AI×ESGOrigin: Global対象セクター: cross_sector
DOI: 10.7910/dvn/kycryt
原典: https://doi.org/10.7910/dvn/kycryt

🤖 gxceed AI 要約

日本語

ESG報告書の修辞戦略を分析するため、アリストテレスのエトス・パトス・ロゴスに基づくコーディング体系で人手注釈したパイロットデータセット。この参照データを用いてLLMのプロンプトと手順を開発・較正し、100件のESG報告書への大規模適用を目指す。企業のESG開示が純粋な情報伝達か説得かを区別する基盤を提供する。

English

A pilot, human-annotated dataset of rhetorical features in ESG reports, coded via an Aristotelian ethos/pathos/logos scheme. It serves as reference data to develop and calibrate LLM prompts for scalable rhetorical analysis across 100 ESG reports. The project examines whether corporate ESG disclosure is persuasive rather than purely informational.

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

SSBJ基準や統合報告書の作成が進む日本企業にとって、開示文書の説得的修辞を検出・評価する枠組みは、グリーンウォッシュ回避や開示の質的向上に直結する。LLM活用の人手参照データは日本語開示分析への応用も期待される。

In the global GX context

As CSRD, ISSB and SEC climate rules push disclosure volume up, distinguishing persuasive rhetoric from substantive information becomes central to greenwashing scrutiny. This human-coded reference set for LLM-based rhetorical analysis offers a methodological template for disclosure-quality research.

👥 読者別の含意

🔬研究者:ESG開示テキストの修辞・説得性をLLMで定量分析する際の注釈設計と評価手法の参考になる。

🏢実務担当者:自社ESG報告書が情報伝達か説得に偏っていないか点検する視点と、開示品質向上のヒントを得られる。

🏛政策担当者:開示規制の実効性評価やグリーンウォッシュ監視に、修辞分析とLLM活用の手法を示唆する。

📄 Abstract（原文）

This dataset contains manually annotated data derived from ESG (Environmental, Social and Governance) reports and was created as part of an interdisciplinary research project investigating rhetorical strategies in ESG reporting https://projekty.ncn.gov.pl/index.php?projekt_id=649007. The project combines perspectives from management studies, corporate communication, philosophy, and computational text analysis. The purpose of the dataset is to provide a human-coded reference dataset for the identification and analysis of rhetorical features in ESG reports. The annotation framework is based on a systematic coding scheme designed to capture rhetorical appeals in ESG communication. The research framework draws on the Aristotelian distinction between ethos, pathos, and logos. The dataset constitutes a methodological foundation for the subsequent large-scale analysis. The manually coded data will be used to develop, calibrate, and evaluate prompts and procedures for Large Language Models (LLMs), which will subsequently be applied to a corpus of 100 ESG reports. Human annotations will therefore serve as reference data for assessing the ability of LLMs to reproduce the coding scheme consistently and to support scalable rhetorical analysis. The objective of the project is to identify patterns and differences in rhetorical strategies used in ESG reporting, compare rhetorical profiles across reports and industries, and investigate the extent to which corporate ESG disclosures rely on persuasive rather than purely informational communication.

🔗 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。