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영어

The purpose of this study is to analyze research trends on ESG (Environmental, Social, and Governance), and to present a direction for companies and investors to use ESG information. To this end, text mining, one of the atypical data mining techniques, was used for analysis. Thesis abstracts from January 2014 to February 2023 were collected from the SCOPUS database, and Economics, Econometrics and Finance were the most common. The United States and China published the most ESG papers, and Korea published the 6th most papers in the world. This study is meaningful in that it analyzed the main research trends of ESG using text mining techniques such as LDA and topic modeling. It was confirmed that ESG is being conducted in various fields, not in a specific field, and it is differentiated from previous studies in that it analyzed various influencing factors and ripple effects of ESG.

한국어

본 연구는 ESG(환경, 사회, 지배구조)에 대한 연구 동향을 분석함으로써 그 트렌드를 분석하고 기업과 투자 자들이 ESG 정보를 활용하는 방을 모색하는 방향을 제시하는 것을 연구목적으로 한다. 이를 위해 비정형 데이터마이닝 기법 중 하나인 텍스트마이닝을 활용하여 분석하였다. SCOPUS 데이터베이스에서 2014년 1월부터 2023년 2월까지의 논문 초록을 수집하였으며, Economics, Econometrics and Finance 분야가 가장 많았다. 미국과 중국이 가장 많은 ESG 논문을 게재하였으며, 한국은 세계에서 6번째로 많은 논문을 게재하였다. 본 연구에서는 ESG의 주요 연구 동향을 텍스트마이닝 기법인 LDA, 토픽모델링 등의 방법을 사용하여 분석을 수행하였다는 점에서 의의가 있다. ESG가 특정한 분야가 아닌 다양한 분야에서 이루어지고 있다는 사실을 확인할 수 있었으며, ESG가 미치는 다양한 영향 요인과 파급효과 에 대한 분석을 수행하였다는 점에서 기존 연구들과 차별성이 있다.