Textuelle Analysen und Nachhaltigkeitsscores

Textuelle Analysen und Nachhaltigkeitsscores: Eine Machbarkeitsstudie, by Valeriya Dinger, Peter Grundke, Valerii Amosov, Julian Hüßing, Julian Meyer

Abstract

Im Mittelpunkt der Machbarkeitsstudie steht die Frage, inwieweit sich die Nachhaltigkeit von Unternehmen im Sinne der Taxonomiekonformität – also der Übereinstimmung wirtschaftlicher Aktivitäten mit den Vorgaben der EU-Taxonomieverordnung – automatisiert aus öffentlich zugänglichen Texten ableiten lässt. Hierfür wird das auf Klimathemen spezialisierte Natural-Language-Processing-(NLP)-Modell ClimateBERT eingesetzt. In einem ersten Schritt wird die semantische Ähnlichkeit zwischen Textpassagen der EU-Taxonomieverordnung und über 4.000 Medienberichten von DAX-Unternehmen analysiert. Die Ergebnisse zeigen eine signifikante positive Korrelation zwischen der semantischen Ähnlichkeit und der berichteten Taxonomiekonformität. In einem zweiten Schritt wird eine exemplarische Anwendung der entwickelten Modelle auf drei kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) durchgeführt. Diese Analyse zeigt das Potenzial, aber auch die Herausforderungen der Methodik – insbesondere mit Blick auf die begrenzte Datenverfügbarkeit und -qualität bei KMUs.