Analisi computazionale dei report di sostenibilità: la vaghezza come strategia di greenwashing
DOI:
https://doi.org/10.6092/issn.2532-8816/21194Parole chiave:
Elaborazione del Linguaggio Naturale, sostenibilità, greenwashing, vaghezza, asserzioni ambientali, AIUCD2024Abstract
Oggi è possibile elaborare automaticamente enormi quantità di testo in linguaggio naturale, ma persistono difficoltà nel trattare casi di ambiguità e vaghezza linguistica. L’obiettivo del presente contributo è l’analisi dei fenomeni di vaghezza e imprecisione nei report di sostenibilità, con particolare attenzione al greenwashing.
Il corpus analizzato è composto da 225 report di sostenibilità in lingua italiana, pubblicati da 45 aziende, tra 2017 il 2021. I testi, in formato PDF, sono stati elaborati con Sketch Engine e un notebook in Python, partendo dalla ricerca mirata di parole chiave solitamente legate al greenwashing, e annotando un campione di concordanze. In particolare, per ciascun esempio estratto è stato stabilito se rispondesse ai criteri per essere considerato un’asserzione ambientale e se fosse vago, classificando ove possibile i casi di vaghezza in cinque categorie semantiche (quantity, degree, time, category e softening stance-taking).
Il lavoro offre un duplice contributo: da un lato, l’analisi preliminare del linguaggio dei report di sostenibilità fornisce una migliore comprensione delle strategie linguistiche associate alle asserzioni ambientali, promuovendo una maggiore trasparenza e responsabilità da parte delle aziende; dall’altro, pone le basi per l’identificazione automatica di quelle riconducibili al greenwashing con un dataset in lingua italiana per l’allenamento di modelli di Intelligenza Artificiale con un valore aggiunto in prospettiva del raggiungimento dell’uguaglianza linguistica digitale.
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