📈 economics

From Policy Guidance to Corporate Online Disclosure: Constructing and Validating a Policy-Guided ESG Textual Measurement Vocabulary

Este estudio construye y valida un vocabulario de medición textual de ESG guiado por políticas para las industrias de alto impacto de China, demostrando su eficacia al capturar las divulgaciones informales de ESG en las cuentas corporativas de WeChat y revelando que la comunicación en redes sociales depende fuertemente de términos contextuales y prioriza las dimensiones Social y Ambiental sobre la de Gobernanza.

Autores originales: XIONG ZHOU, Mohd Haniff Zainuldin

Publicado 2026-07-17

📖 4 min de lectura☕ Lectura para el café

CC BY 4.0

Autores originales: XIONG ZHOU, Mohd Haniff Zainuldin

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Imagina el mundo de los negocios como un mercado gigante y ruidoso donde las empresas gritan constantemente lo buenas que son. Durante mucho tiempo, los científicos que estudiaban estas empresas solo escuchaban los discursos oficiales y pulidos: los informes anuales y los documentos formales de sostenibilidad. Estos son como los guiones cuidadosamente ensayados que los actores leen en el escenario: son largos, estructurados y siguen reglas estrictas. Pero en años recientes, los investigadores se dieron cuenta de que las empresas también hablan mucho en las áreas de "detrás de escena", como las publicaciones en redes sociales, donde comparten actualizaciones rápidas, fotos de sitios de construcción e historias sobre cómo ayudan a los vecinos. Este es el parloteo desordenado y en tiempo real de la vida cotidiana. La gran pregunta para los científicos es: ¿Cómo medimos lo que una empresa está haciendo realmente en estos chats informales? Si solo usamos un diccionario genérico para contar palabras como "verde" o "seguro", podríamos ser engañados. Es como intentar entender una película compleja contando solamente cuántas veces aparece la palabra "correr"; podrías perderte la trama por completo porque "correr" podría significar correr una carrera, dirigir un negocio o huir de un problema. Para resolver esto, los investigadores necesitan un diccionario especial y hecho a medida que entienda el lenguaje específico de industrias pesadas como la construcción y la minería, distinguiendo entre una empresa que realmente está solucionando un problema de seguridad y una que solo usa palabras sofisticadas para verse bien.

Este estudio trata sobre la construcción y prueba de ese diccionario muy especial para empresas chinas de construcción y minería. Los investigadores comenzaron con los reglamentos oficiales —las guías de políticas gubernamentales y los estándares de la industria— para encontrar las palabras "semilla" que realmente importan para el medio ambiente, la sociedad y la gobernanza (ESG). Luego, utilizaron un modelo computacional inteligente, entrenado con noticias financieras, para encontrar palabras y frases relacionadas que estas empresas utilizan realmente en sus publicaciones diarias de WeChat. Pero no solo confiaron en la computadora. Actuaron como editores estrictos, revisando manualmente miles de oraciones para asegurarse de que las palabras que eligieron realmente significaran algo real. Dividieron su diccionario en dos grupos: "Términos Principales", que son las palabras obvias y sin duda alguna (como "emisión de carbono" o "capacitación de seguridad"), y "Términos Contextuales", que son palabras que solo tienen sentido como ESG cuando se mira la oración completa (como "calidad" o "equipo", que podrían referirse simplemente al trabajo, pero en este sector específico, a menudo significan seguridad y responsabilidad).

El equipo puso a prueba su nuevo diccionario de dos maneras. Primero, verificaron si podía detectar acciones reales de ESG en informes formales, encontrando que acertaba aproximadamente el 75% de las veces y que dos revisores humanos independientes coincidieron en los resultados el 71.9% de las veces. Luego, lo utilizaron para escanear las publicaciones de WeChat de 144 empresas. Descubrieron algo sorprendente: si solo usaban los "Términos Principales", se perderían casi el 30% de la conversación sobre ESG que ocurre en las redes sociales. Los "Términos Contextuales" eran esenciales para captar las historias reales. Cuando analizaron lo que se decía, encontraron que las empresas hablaban más sobre temas Sociales (como la seguridad de los trabajadores y la ayuda a la comunidad), seguidas por temas Ambientales, siendo la Gobernanza lo menos mencionado. El estudio sugiere que, si bien las empresas siguen las reglas oficiales en sus informes formales, traducen esas reglas a un estilo de narración más informal en las redes sociales, centrándose fuertemente en las personas y los proyectos que tienen justo delante. Los investigadores advierten con cuidado que esto no es una solución mágica que resuelva todos los problemas de medición, pero es una herramienta mucho mejor y más precisa para escuchar lo que estas industrias de alto impacto están diciendo realmente en sus conversaciones cotidianas.

Resumen Técnico: De la Orientación de Políticas a la Divulgación Corporativa en Línea

Planteamiento del Problema
La investigación actual sobre la divulgación de criterios Ambientales, Sociales y de Gobernanza (ESG, por sus siglas en inglés) se basa predominantemente en informes formales de baja frecuencia (por ejemplo, informes anuales o de sostenibilidad). Si bien estos proporcionan datos estructurados, sufren de limitaciones como la redundancia narrativa, el lenguaje basado en plantillas y la falta de un reflejo en tiempo real de las prácticas operativas diarias. Por el contrario, los canales informales de alta frecuencia, como las Cuentas Oficiales de WeChat de las corporaciones, ofrecen datos ricos y dinámicos, pero presentan desafíos significativos de medición. La aplicación directa de diccionarios ESG genéricos a estos textos suele resultar en desajustes semánticos, clasificando erróneamente términos comerciales generales o lenguaje promocional como divulgaciones ESG, o fallando en capturar acciones ESG específicas del contexto. Existe una necesidad crítica de un vocabulario de medición textual validado y específico para la industria que pueda cerrar la brecha entre las normas de las políticas, los informes formales y las narrativas de las redes sociales informales, particularmente para industrias de alto impacto como la construcción y la minería.

Metodología
El estudio emplea una metodología rigurosa de cadena de evidencia para construir y validar un vocabulario jerárquico de medición textual de ESG. El proceso sigue un flujo de seis etapas:

Anclaje en el Marco Normativo: La construcción del vocabulario comienza con la extracción de 347 "términos semilla" únicos de fuentes normativas autorizadas, específicamente Corporate Sustainability Reporting in China: CASS-ESG 5.0/6.0 y directrices específicas de la industria para la construcción y la minería.
Expansión Semántica: Utilizando un modelo de incrustación de palabras (word-embedding) de noticias financieras (preentrenado en un corpus de noticias financieras chinas), el estudio genera 919 términos candidatos únicos mediante el cálculo de la similitud de coseno semántica con los términos semilla. Este paso identifica sinónimos y expresiones específicas de la industria.
Tamizaje Manual y Clasificación Jerárquica: Los términos candidatos se someten a un tamizaje manual para eliminar el ruido, los nombres propios y los términos excesivamente amplios. Los términos restantes se clasifican en tres niveles:
- Términos Centrales (246): Ítems léxicos con semántica ESG clara e identificable de forma independiente (por ejemplo, "emisión de carbono").
- Términos de Contexto Condicional (453): Términos que requieren colocaciones específicas o contexto industrial para confirmar su relevancia ESG (por ejemplo, "calidad" en el contexto de la seguridad en la construcción).
- Términos Eliminados (172): Términos excluidos debido al alto riesgo de clasificación errónea o insuficiencia de evidencia.
Validación de Doble Ciego: Para controlar los falsos positivos, dos codificadores independientes validaron 500 oraciones señaladas por el vocabulario. El proceso arrojó un $\kappa$ de Cohen de .719 y una precisión del 75.4%, confirmando que aproximadamente tres cuartas partes de las oraciones identificadas contenían contenido sustantivo de ESG.
Auditoría de Exhaustividad (Recall): Para controlar los falsos negativos, se auditó una muestra separada de 250 oraciones. Esto identificó 43 casos de falsos negativos (17.2%), los cuales fueron evaluados manualmente y utilizados para refinar el vocabulario, resultando en un $\kappa$ de Cohen de .818 para la auditoría.
Aplicación Empírica: El vocabulario final activo (699 términos centrales y contextuales) se aplicó a un corpus de publicaciones de Cuentas Oficiales de WeChat de 144 empresas cotizadas de construcción y minería (enero 2023 – diciembre 2024). Se construyeron métricas a nivel de empresa-fecha, distinguiendo entre enfoques de "solo núcleo" y de "núcleo más contextual".

Resultos Clave

Desempeño del Vocabulario: El vocabulario final logró una tasa de coincidencia del 90.3% en el corpus de WeChat, con un 97.2% de los términos centrales y un 86.5% de los términos contextuales apareciendo al menos una vez.
Impacto de los Términos Contextuales: Depender únicamente de los términos centrales subestima significativamente la comunicación de ESG en las redes sociales. La incorporación de términos contextuales aumentó la tasa de cobertura desduplicada del 0.39% al 1.54% y la intensidad de la frecuencia del 0.77% al 3.29%.
Estructura de la Divulgación: La estructura dimensional de la divulgación de ESG en WeChat sigue un patrón de Social > Ambiental > Gobernanza (S > E > G). Los temas sociales predominan (63.4% de la frecuencia), seguidos por los ambientales (26.7%) y la gobernanza (9.9%).
Heterogeneidad de la Industria y la Propiedad: Tanto la industria de la construcción como la minera exhiben estructuras de divulgación similares dominadas por dimensiones sociales (por ejemplo, seguridad, bienestar de los empleados). Las empresas estatales (SOEs) mostraron una mayor cobertura de vocabulario activo (89.7%) en comparación con las no estatales (75.3%), aunque esto se atribuye a un mayor volumen de publicaciones más que necesariamente a una mayor calidad de divulgación.
Concentración: La divulgación de ESG en WeChat está altamente concentrada, con las 10 principales empresas representando el 27.1% de todas las menciones de ESG.

Significancia y Contribuciones
El artículo reclama tres contribuciones primarias:

Innovación Metodológica: Proporciona un proceso de construcción de vocabulario trazable y auditable que vincula las normas de las políticas con la medición empírica. Al distinguir entre términos de contexto central y condicional, ofrece una solución al problema del desajuste semántico en el análisis de texto informal.
Expansión de la Fuente de Datos: Extiende el análisis textual de ESG más allá de los informes estáticos y formales hacia textos de redes sociales iniciados por la empresa y de alta frecuencia. Esto permite a los investigadores observar cómo el lenguaje de las políticas se traduce en narrativas operativas diarias.
Evidencia Empírica: Ofrece nueva evidencia descriptiva sobre cómo las industrias de alto impacto difieren en sus narrativas de ESG dentro de los canales informales, demostrando que las redes sociales sirven como un canal suplementario vital para la información de ESG orientada a la difusión y basada en eventos.

Limitaciones y Alcance
Los autores declaran explícitamente su modestia respecto a sus afirmaciones. El estudio no pretende construir un vocabulario universal o estrictamente definitivo. En su lugar, presenta una herramienta sensible al contexto validada específicamente para empresas chinas de construcción y minería. Los hallazgos relativos a las diferencias de industria y propiedad son descriptivos y no deben interpretarse como evidencia causal. Los autores reconocen que la validez del vocabulario depende del contexto de investigación específico, el alcance de la industria y el proceso de validación manual, llamando a futuras investigaciones para probar su estabilidad y transferibilidad a otras industrias y períodos de tiempo.

Más como este