Ir para conteúdo

Como o Processamento de Linguagem Natural pode contribuir com a análise de dados ESG?

Em artigo exclusivo para o nosso blog, o CEO do MarketPsych, Richard Peterson, explora como o Processamento de Linguagem Natural (PLN) pode ser usado para gerar dados ESG.


  1. O PLN pode ajudar a quantificar referências a métricas ambientais e sustentáveis.
  2. Pesquisa do MarketPsych aponta que a percepção dos funcionários sobre o local de trabalho influencia o preço das ações das empresas.
  3. Segundo a sondagem, dados derivados da mídia também podem ser usados ​​para gerenciamento de risco.

Para mais informações baseadas em dados diretamente no seu inbox, assine o boletim semanal Refinitiv Perspectives

 

Eu e minha família nos mudamos para Bali em 2018. As crianças estudavam na Green School e meu “escritório” era um coworking ao ar livre.

Nas ravinas balinesas, muitas vezes ignoradas pelos turistas, havia montes de lixo despejados por pessoas que não têm dinheiro ou não parecem interessados na coleta desses resíduos.

Durante a estação das chuvas, o lixo acabava desembocando nas praias e, claro, no oceano. Uma parte considerável desse entulho era composta de copos plásticos descartáveis.

Muitas vezes eu me perguntei se a má gestão de resíduos de Bali era devido a fatores ESG, como:

  1. Falta de respeito ao meio-ambiente (E)?
  2. Deficiência na educação social (S) ou no senso de responsabilidade da população?
  3. Falha das instituições ou das regulamentações governamentais (G)?
  4. Algo mais?

 

Saiba mais sobre o Refinitiv MarketPsych ESG Analytics e como incorporar as pontuações de sentimento em sua análise

 

PLN para quantificar referências à poluição

No mês passado, nós e a Refinitiv colhemos os frutos desse trabalho ao lançar o Refinitiv MarketPsych ESG Analytics.

A MarketPsych reuniu toda a sua equipe internacional em Bali para algumas reuniões. Atingidos pela catástrofe ambiental em nosso meio, decidimos redirecionar nossos motores de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para quantificar as referências à poluição e má gestão de resíduos.

Nossos mecanismos de PLN examinam dezenas de milhões de autores em milhares de fontes de notícias e de mídia social em tempo real. Na imatem abaixo você encontra uma descrição desse processo (dividido em três estágios) de extração de temas-chave de texto de mídia e sua agregação em pontuações.

Trabalhando em equipe, conseguimos desenvolver ferramentas de PLN para começar a rastrear 90 pontuações para empresas (ex: Innovation e ProductSentiment) e 150 pontuações para países (ex: GovernmentTrust e Deforestation). Agora já fazemos isso para 30.000 companhias e 252 países e territórios.

Por exemplo, nossas pontuações de ‘Inovação Sustentável’ são traçadas no gráfico abaixo ao longo do tempo. Observe que a Costa Rica, em terceiro lugar, pode parecer surpreendentemente alta, mas na verdade o país obtém 98% de sua energia de fontes renováveis ​​e destina 30% de sua área terrestre para reservas naturais.

 

Como a nossa maior experiência é com mercados financeiros, realizamos pesquisas quantitativas para alcançar capacidade preditiva a partir dessa nova forma de dados.

Resultados quantitativos

Em nosso estudo, descobrimos que o sentimento dos funcionários no local de trabalho tem influência sobre o preço das ações da empresa.

No modelo mensal abaixo, as ações do S&P 500 foram classificadas segundo as pontuações médias de percepção sobre o local de trabalho derivadas da mídia no mês anterior. O desempenho das ações (os 5% melhores e os 5% piores) foi monitorado no mês seguinte.

As ações que constituem o S&P 500 foram classificadas pelo WorkplaceSentiment do mês anterior. O desempenho futuro do preço das ações de uma carteira de 5% extremos (maior versus menor) foi traçado ao longo do mês seguinte. Este procedimento foi repetido mensalmente.

 

Constatamos que, mês após mês, companhias com funcionários mais felizes superam seus pares, enquanto aquelas com profissionais insatisfeitos apresentam desempenho inferior.

Esses dados também podem ser usados ​​para gerenciamento de risco, evitando que as organizações tenham um desempenho insatisfatório nas métricas ESG.

No gráfico abaixo, examinamos o desempenho de ações das 10% maiores empresas do S&P 500 com alta atividade dos chamados “investidores ativistas” (“activist investors”). É amplamente aceito que esse tipo de investidor melhora a gestão e “destrava” o valor da empresa. O resultado abaixo também sugere que o oposto é igualmente verdadeiro.

Apesar de termos mudado de Bali depois de um ano, a natureza essencial da sustentabilidade permanece profundamente enraizada em nossa família e em nossa empresa.

 

Saiba mais sobre o Refinitiv MarketPsych ESG Analytics e como incorporar as pontuações de sentimento em sua análise

 

O Refinitiv MarketPsych ESG Analytics analisa notícias e publicações de mídias sociais relacionadas à sustentabilidade corporativa quase em tempo real.

Equipado com o mecanismo de PLN baseado em IA da MarketPsych Data, as análises são derivadas de milhões de artigos diários em milhares de notícias globais e veículos de mídia social. Elas fornecem insights mensuráveis sobre fatores ESG de empresas e países para ajudar a conduzir melhores decisões de investimento.