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정보통신과 디지털 기술의 발달로 시작된 제4차 산업혁명은 세계 경제 발전에 많은 영향을 주었으며 우리는 이전과는 다른 비즈니스 환경 속에서 급속도로 빠른 경제 성장을 이루게 되었다. 그러나 경제 발전의 긍정적인 면과 더불어 발생한 여러 문제들로 인하여 기업들에게는 환경, 사회, 도덕적인 부분에 대한 책임이 요구되었으며, 이것은 현재의 ESG라는 개념으로 발전되었다. 현재의 글로벌 비즈니스 환경에서 기업들의 ESG와 관련된 활동은 기업 전략을 수립하고 지속적인 발전을 이루는데 매우 중요한 개념이 되었다. 본 연구는 급격하게 변화하는 글로벌 경제 시장에 맞추어 중국의 제조 기업들이 동적역량을 기반으로 어떠한 ESG 활동을 수행하고 있는지에 대한 변화를 감지 (Sensing) 하였고, 기업들의 ESG 활동에 대한 특징을 다양한 머신러닝 기법을 통하여 확인하였다. 또한 연구 결과를 바탕으로 소셜 네트워크 분석 (Social Network Analysis, SNA)을 진행하여 추후 활동 방향을 포착 (Seizing) 하였으며 이것을 바탕으로 기업의 전략을 재구성 (Transforming)하고자 하였다. 본 연구에서는 상하이와 선전 증권 거래소 (Shanghai & Shenzhen Stock Exchange)에서 151개 중국 제조 상장 기업들의 ESG 연례 보고서와 상하이 화정 지표 정보 회사(CSI, China Securities Index Company)의 ESG 지표를 데이터로 사용하였다. Paddle OCR, Tensor-Flow 기반의 BERT 모델과 코사인 유사도 (Cosine Similarity)를 사용하여 두 데이터에서 ESG활동과 연관된 키워드를 생성하였고, TF-IDF를 사용하여 환경 (Environment), 사회 (Social), 지배구조 (Governance)로 분류된 각각의 ESG 관련 키워드 사전을 도출하였다. 이를 바탕으로 세가지 연구질문을 구성하였다. 첫번째 연구에서는 ESG 점수가 높은 기업 (TOP-25)과 낮은 기업 (BOT-25)을 구분하여 이 기업들 사이의 ESG 활동에는 어떠한 차이가 있는지를 확인하였으며 두번째로는 ESG 점수가 높은 기업을 중심으로 10년간 (2010~2019년)의 ESG 활동에는 어떠한 변화가 있는지도 확인하였다. 그 결과 ESG 점수가 높은 기업과 낮은 기업간의 ESG 활동에는 유의한 차이를 보였으며, TOP-25기업의 연도별 활동 변화 추적에서는 환경 (E), 사회 (S), 지배구조 (G)의 모든 부분에서 커다란 차이를 보이지 않은 것으로 나타났다. 세번째 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 통하여 연도별로 작성된 각 항목별 E, S, G- 사전(Library)에 대하여 소셜 네트워크 분석을 진행하였다. 동시발생행렬(Co-concurrence matrix) 기법을 통해 기업들의 ESG활동을 산점도로 시각화 하였으며 이를 바탕으로 사분면 그래프를 제작하여 잠재적인 ESG활동을 탐색하였다.