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デジタル公共圏におけるグリーンファイナンス：マルチメソッドNLP分析

Green Finance in the Digital Public Sphere: A Multi-Method NLP Analysis (原題)

M. Kayakuş, Mustafa Terzioğlu, Dilşad Erdoğan, Serdar Paçacı, G. Moiceanu, R. Dobrescu

Applied Sciences📚 査読済 / ジャーナル2026-07-21#AI×ESGOrigin: Global対象セクター: finance
DOI: 10.3390/app16147315
原典: https://doi.org/10.3390/app16147315
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

この研究は、グリーンファイナンスに関するオンラインディスカッションを分析するため、自然言語処理（NLP）のマルチメソッドフレームワークを適用した。X（旧Twitter）から収集した23,452件の投稿をTF-IDF、FinBERT感情分析、LDAトピックモデリング、キーワード共起ネットワーク分析で調査。結果、ポジティブ（44.61%）とニュートラル（45.85%）のセンチメントが支配的であり、気候金融、デジタル金融、エネルギー投資の3つの主要トピックが特定された。

English

This study applies a multi-method NLP framework to analyze green finance discourse on social media. Using TF-IDF, FinBERT sentiment analysis, LDA topic modeling, and keyword co-occurrence networks on 23,452 X posts, it finds that discourse is dominated by positive (44.61%) and neutral (45.85%) sentiment, revealing three main themes: climate finance, digital finance and speculative investment, and energy investments.

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

日本のGX文脈では、グリーンファイナンスに関するオンライン上の世論分析は、金融機関や企業がサステナビリティコミュニケーション戦略を策定する上で参考になる。ただし、本論文は特定の国に焦点を当てていないため、日本独自の規制や状況との直接的な連関は弱い。それでも、NLP手法の有効性を示す実証例として、日本での同様の分析の応用が期待される。

In the global GX context

For the global GX context, this paper demonstrates the power of NLP methods in understanding public perception of green finance, which is crucial for effective sustainability communication. While not focused on specific regulations like TCFD/ISSB, the insights on sentiment and discourse themes can help financial institutions align their messaging with public expectations and support the broader transition finance agenda.

👥 読者別の含意

🔬研究者:This paper validates a multi-method NLP approach for analyzing green finance discourse, offering a replicable framework for researchers studying sustainability communication.

🏢実務担当者:Companies and financial institutions can use these insights to gauge public sentiment on green finance and refine their sustainability communication strategies.

🏛政策担当者:Policymakers can understand online discourse patterns to identify public concerns or support for green finance policies.

📄 抄録（日本語訳）

グリーンファイナンスは、金融システムを環境および気候関連の目標と整合させることを支援することにより、サステナビリティ移行の重要な構成要素となっている。持続可能な投資や気候ファイナンスに関する議論がますますデジタル環境で行われるようになる中、大規模なユーザー生成コンテンツの分析は、オンライン上の議論や新たな言説パターンを理解する上で重要となっている。本研究は、マルチメソッドの自然言語処理（NLP）フレームワークを用いて、デジタル公共圏におけるグリーンファイナンス言説を調査する。プラットフォームXから収集した23,452件の投稿からなるデータセットを、TF-IDFに基づく単語頻度分析、FinBERTに基づく感情分析、潜在的ディリクレ配分法（LDA）トピックモデリング、およびキーワード共起ネットワーク分析を用いて分析した。結果は、グリーンファイナンス言説が肯定的（44.61%）および中立的（45.85%）な感情に支配されており、概ね好意的で制度化された一般認識を示していることを示唆する。トピックモデリングにより、気候ファイナンスとサステナビリティ移行、デジタルファイナンスと投機的投資のナラティブ、エネルギー投資と金融インフラという3つの支配的なテーマが特定された。ネットワーク分析により、サステナビリティ、気候、エネルギー、投資、ファイナンスが言説の中核的な概念的構造を構成していることが明らかになった。これらの知見は、大規模なデジタル議論を分析するためのNLPベースのアプローチの有効性を実証し、グリーンファイナンスをめぐるオンライン上の議論をより深く理解し、より効果的なサステナビリティコミュニケーション戦略を支援しようとする政策立案者、金融機関、および組織に洞察を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

Green finance has become a key component of sustainability transitions by supporting the alignment of financial systems with environmental and climate-related objectives. As discussions on sustainable investments and climate finance increasingly take place in digital environments, analyzing large-scale user-generated content has become important for understanding online discussions and emerging discourse patterns. This study investigates green finance discourse in the digital public sphere using a multi-method Natural Language Processing (NLP) framework. A dataset of 23,452 posts collected from the platform X was analyzed using TF-IDF-based word frequency analysis, FinBERT-based sentiment analysis, Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modelling, and keyword co-occurrence network analysis. The results indicate that green finance discourse is dominated by positive (44.61%) and neutral (45.85%) sentiment, suggesting a generally favorable and institutionalized public perception. Topic modelling identified three dominant themes: climate finance and sustainability transition, digital finance and speculative investment narratives, energy investments and financial infrastructure. Network analysis revealed that sustainability, climate, energy, investment, and finance constitute the core conceptual structure of discourse. These findings demonstrate the effectiveness of NLP-based approaches for analyzing large-scale digital discussions and provide insights for policymakers, financial institutions, and organizations seeking to better understand online discussions surrounding green finance and support more effective sustainability communication strategies.

🔗 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。