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자료유형
학술저널
저자정보
박영은 (숙명여자대학교) Hyunsang Son (The University of New Mexico)
저널정보
한국광고홍보학회 한국광고홍보학보 한국광고홍보학보 제26권 제3호
발행연도
2024.7
수록면
173 - 213 (41page)
DOI
10.16914/kjapr.2024.26.3.173

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본 연구는 기업의 ESG 관련 소셜미디어 커뮤니케이션 전략이 소비자와 공중의 소셜미디어 인게이지먼트(engagement)에 미치는 영향을 살펴본다. 첫 단계로, 최신 딥 러닝(deep learning) 기법, 특히 전환학습(transfer learning) 자연어 처리법(natural language processing)의 하나인 BERTopic을 사용하여 국내 시가총액 기준 30대 기업의 ESG 관련 보고서에서 추출한 39,042개의 문장을 분석하여 환경, 사회, 지배구조에 관련된 핵심 키워드들을 추출하였다. 두 번째, 추출된 키워드를 바탕으로 30개 기업의 공식 인스타그램 계정에서 전수 추출한 22,400개의 게시물을 각각 환경(E), 사회(S), 지배구조(G)에 관한 포스트로 구분하였고, 각각의 E, S, G 포스트가 좋아요 개수와 댓글 개수로 측정된 소셜미디어 인게이지먼트(engagement)에 어떤 역할을 하는지 추론하였다. 모델 추론의 결과 환경(E), 지배구조(G) 게시물들은 좋아요 개수와 부적인(negative) 관계가 있지만, 사회(S) 포스트들은 정적인(positive) 관계가 있었고, 댓글 수와 관련해서는 환경(E), 사회(S), 지배구조(G) 모든 종류의 게시물이 정적인 관계가 있었다.
#ESG 커뮤니케이션 #ESG #ESG communication #BERTopic #Social media engagement #Machine learning #Deep learning

목차

1. 서론
2. 이론적 논의
3. 연구 방법
4. ESG 게시물 분류
5. 기업 게시물 분류
6. 게시물 효과 추정
7. 결론 및 논의
참고문헌
Abstract

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