移行ナラティブの所有者は誰か？ポーランド報道におけるエネルギー移行言説のBERTopicテキストマイニング（2015-2023年）

日本語

本論文は、2015年から2023年までのポーランドの報道記事をBERTopicによるトピックモデリングで分析し、エネルギー移行に関する言説の構造と変遷を明らかにする。誰が移行のナラティブを形成し、どのような争点が可視化されたかを定量的に示す点が貢献。AIを用いたテキスト分析を社会・政策言説に適用した事例として、気候コミュニケーション研究に新たな視座を提供する。

English

This study applies BERTopic topic modeling to Polish press coverage (2015-2023) to map how energy transition narratives are constructed and contested. It identifies which actors shape the discourse and how framing shifts over time. The work demonstrates AI-driven text mining as a tool for analyzing climate and energy policy communication.

日本のGX文脈において

日本ではエネルギー移行をめぐる報道・世論形成の分析は限られており、脱炭素政策の社会的受容やトランジション・ファイナンスの背景理解に示唆を与える。SSBJや有報での気候関連開示が進む中、企業が直面する社会的ナラティブを把握する手法として参考になる。

In the global GX context

As ISSB/CSRD disclosure expands, understanding how media frames transition narratives matters for corporate legitimacy and policy acceptance. This paper offers a replicable NLP methodology for tracking discourse in national contexts, useful for comparative global transition studies.