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Enregistrement W4404142697 · doi:10.1108/jabs-01-2024-0032

Sustainability tweeting triumphs during the COP events: analysing environmental, social and governance (ESG) communication on twitter

2024· article· en· W4404142697 sur OpenAlexaff
Amr ElAlfy, John M. Quigley, Leilei Tang, Youssef Al Hariri, Olaf Weber

Notice bibliographique

RevueJournal of Asia Business Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityCorporate governanceSocial mediaBusinessPublic relationsEnvironmental communicationCorporate social responsibilitySociologyPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose With the recent conclusion of the United Nations Conference of the Parties (COP) 28 in the United Arab Emirates, this study aims to investigate the tweeting behaviour of firms surrounding COP events. The authors analyse the environmental, social and governance (ESG) tweets from the COP 26 and COP 27 events, aiming to deepen the understanding of the complex relationships between social media communication, industry characteristics and financial performance. This timely analysis is critical for assessing how the latest global discussions on climate change are influencing corporate communication strategies on sustainability, offering fresh insights into the evolving dynamics of ESG engagement in the context of these pivotal international meetings. Design/methodology/approach In this study, the authors embrace a grounded theory approach to gain insights into the ESG and sustainability initiatives presented by companies on social media, with an intensified focus on climate change discourse. Leveraging advanced social media analytics, this study expands its scope by conducting a thorough examination of ESG-related tweets from Standard and Poor’s (S&P) 500 companies. In addition, the authors explore the relationships between such communication efforts and financial performance, applying an advanced cumulative abnormal returns (CARs) model. This methodological enhancement enables a more sophisticated understanding of how ESG communication on Twitter correlates with, and potentially influences, a firm’s market valuation and financial health, offering invaluable insights into the strategic importance of digital sustainability discourse. Findings The research findings introduce four novel distinct groups – Unengaged, Catalysts, Cautious and Shapers – based on firms’ proactive or reactive sustainability communication patterns. The results explore the potential impact of COP event locations on tweeting behaviour, proposing that conferences held in different regions, such as Asia versus Europe, may elicit varied reactions from S&P 500 firms. Despite no significant inter-industry differences in tweeting habits, the authors discover a significant link between firms’ financial metrics, specifically CARs, and their categorised communication styles. The results challenge the simplistic view that higher social media engagement leads to positive financial outcomes, suggesting instead that lower financial performance may drive firms to adopt more extreme communication patterns, possibly as a strategic move to enhance corporate legitimacy. Originality/value This study offers new insights into how companies use social media during significant climate change events, namely, COP events. By classifying firms according to their ESG communication approaches, the results reveal uncharted correlations between how companies communicate on social media, namely, Twitter, and the correlation to financial performance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,826

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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