テキストマイニングによる大学の統合報告書分析~SDGs の記述と THE Impact Rankings との関係~
Text Mining Analysis of University Integrated Reports: Relationship between SDGs Descriptions and THE Impact Rankings (AI translation)
(著者不明)
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本稿は、大学の統合報告書に対しテキストマイニングを適用し、SDGsに関する記述内容とTHE Impact Rankingsとの関係を分析した。AI手法を用いて非構造化データからSDGsの取組を可視化する試み。結果として、SDGs記述の豊富さとランキングの間に相関が見られる可能性を示唆。
English
This paper applies text mining to university integrated reports to analyze the relationship between SDGs descriptions and THE Impact Rankings. It demonstrates how AI methods can extract and visualize SDG-related information from unstructured reports. The findings suggest a potential correlation between SDG disclosure richness and ranking performance.
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
日本の大学は統合報告書の作成が進んでおり、SDGsへの取組を可視化する手法としてテキストマイニングの活用が示唆される。THE Impact Rankingsは国際的な評価指標であり、本分析は日本の大学がランキング向上に向けた報告書戦略を立案する際の参考となる。
In the global GX context
Globally, universities are increasingly publishing integrated reports and engaging with THE Impact Rankings. This study provides a replicable text mining approach to quantify SDG disclosure, offering a tool for benchmarking and improving sustainability reporting in higher education.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Researchers in sustainability reporting and text mining can adopt this methodology for cross-sectional studies of university disclosures.
🏢実務担当者:University sustainability officers can use these insights to better align their integrated reports with SDG frameworks and ranking criteria.
🏛政策担当者:Policymakers in education can understand how text mining can monitor SDG integration in university reporting.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- J-STAGE https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsaisigtwo/2023/BI-022/2023_17/_article/-char/ja/first seen 2026-07-18 04:33:08
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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。