Evolution of ESG-focused DLT Research: An NLP Analysis of the Literature

要約

分散型台帳技術（DLT）は、特に仕事の証明（POW）コンセンサスメカニズムとより広範な環境、社会、およびガバナンス（ESG）の問題のエネルギー消費に関する環境精査の増加に直面しています。
ただし、DLTの既存の体系的な文献レビューは、引用、要約、キーワードの限られた分析に依存しており、フィールドの複雑さとESGの懸念を完全に把握できません。
DLTの39,427エンティティの手動でラベル付けされた名前付きエンティティ認識（NER）データセットを使用して、自然言語処理（NLP）を使用して24,539の出版物の全文を分析することにより、これらの課題に対処します。
この方法論により、DLT/ESG交差点で505の主要な出版物が特定され、包括的なドメイン分析が可能になりました。
NLPと時間グラフ分析を組み合わせて、暗号化やピアツーピアネットワークの基本的な影響、ピアツーピアネットワークの基礎的影響、研究と環境への懸念（「リンディエフェクト」）へのビットコインの持続的な影響（POS）の触媒的役割（POS）および賢明な契約採用に向けた賢明なシフトへのエネルギー採用に向けた環境の進歩的な採用への触媒的役割など、DLTの進化とESGの影響の重要な傾向が明らかになりました。
私たちの貢献には、ブロックチェーン研究における高品質のラベル付けされたNLPデータの不足に対処する最初のDLT固有のNERデータセット、大規模な学際的文献レビューのためのNLPと時間グラフ分析を統合する方法論、およびDLTのESGの側面に焦点を当てた最初のNLP主導の文献レビューが含まれます。

要約(オリジナル)

Distributed Ledger Technology (DLT) faces increasing environmental scrutiny, particularly concerning the energy consumption of the Proof of Work (PoW) consensus mechanism and broader Environmental, Social, and Governance (ESG) issues. However, existing systematic literature reviews of DLT rely on limited analyses of citations, abstracts, and keywords, failing to fully capture the field’s complexity and ESG concerns. We address these challenges by analyzing the full text of 24,539 publications using Natural Language Processing (NLP) with our manually labeled Named Entity Recognition (NER) dataset of 39,427 entities for DLT. This methodology identified 505 key publications at the DLT/ESG intersection, enabling comprehensive domain analysis. Our combined NLP and temporal graph analysis reveals critical trends in DLT evolution and ESG impacts, including cryptography and peer-to-peer networks research’s foundational influence, Bitcoin’s persistent impact on research and environmental concerns (a ‘Lindy effect’), Ethereum’s catalytic role on Proof of Stake (PoS) and smart contract adoption, and the industry’s progressive shift toward energy-efficient consensus mechanisms. Our contributions include the first DLT-specific NER dataset addressing the scarcity of high-quality labeled NLP data in blockchain research, a methodology integrating NLP and temporal graph analysis for large-scale interdisciplinary literature reviews, and the first NLP-driven literature review focusing on DLT’s ESG aspects.

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