한국 공공기관 지속가능경영보고서 CEO 메시지의 텍스트마이닝 기반 ESG 커뮤니케이션 패턴 분석 = Text Mining-Based Analysis of ESG Communication Patterns in CEO Messages of Sustainability Reports of Korean Public Institutions

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 한국 공공기관의 지속가능경영보고서 내 CEO 메시지에 담긴 ESG 커뮤니케이션 특성을 분석하였다. 영문 CEO 메시지를 대상으로 키워드 빈도, 가독성 수준, Doc2Vec(Document to Vector) 기반 의미 유사도 분석을 수행하고, 주요 산업군에서는 민간기업과의 비교를 진행하였다. 공공기관은 민간기업에 비해 ‘공공’, ‘복지’ 등 공공성 관련 키워드를 더 빈번하게 사용하는 경향이 뚜렷하였으며, 산업별 특성과 더불어 코로나19 팬데믹 전후로 메시지의 초점이 변화하는 양상이 관찰되었다. 의미 분석에서는, 공공기관 CEO 메시지가 전반적으로 사회(S) 영역, 특히 인권 및 노동 분야에 대한 강조가 두드러진 반면, 민간기업은 환경(E) 또는 지배구조(G) 영역과의 유사도가 더 높은 것으로 나타났다. 가독성 측면에서, 공공기관 메시지는 평균적으로 대중적 독해 수준에 미치지 못하는 난해한 수준으로 평가되었으며, 산업 간 가독성 차이는 존재하였으나 ESG 등급과의 통계적 유의성은 확인되지 않았다. 공공기관의 경우 지배구조(G) 및 환경(E) 영역에 대한 의미적 유사도가 상대적으로 낮아, 해당 영역에 대한 메시지 강화가 요구된다. 본 연구는 공공기관 ESG 커뮤니케이션의 언어적 특성과 잠재적 취약점을 실증적으로 제시함으로써, 공공성과 투명성 제고를 위한 메시지 전략 개선에 실무적 시사점을 제공한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study explored the characteristics of ESG communication in CEO messages from the sustainability reports of Korean public institutions using text mining techniques. Focusing on English-language messages, it examined keyword frequency, readability level, and conducted semantic similarity analysis based on the Doc2Vec(Document to Vector) model. Major industries were also compared with private companies. The analysis revealed that public institutions more frequently used words such as ‘public’ and ‘welfare’, demonstrating a stronger emphasis on public interest. Industry-specific characteristics were observed, and a shift in the messaging focus was also apparent before and after the COVID-19 pandemic. Semantic analysis showed that public institutions placed a strong emphasis on the social(S) dimension, especially issues related to labor and human rights. In contrast, messages from private companies showed stronger similarity with environmental(E) and governance(G) domains. Regarding readability, most CEO messages were difficult for the general public to understand. While readability varied by industries, no significant correlation with ESG ratings was found. Messages from public institutions had lower semantic similarity with the environmental(E) and governance(G) domains, suggesting the need for improvement in those areas. By identifying the linguistic features and potential weaknesses in public-sector ESG communication, this study provides practical insights for improving message transparency and public engagement.