ESG与可持续发展大数据分析是指运用海量异构数据资源和先进分析技术，对环境（Environmental）、社会（Social）和治理（Governance）领域的非财务指标进行系统性量化评估的研究方法。其核心在于通过卫星遥感、物联网传感器、企业披露文本、社交媒体等多源数据流，构建可测量、可验证的可持续发展指标体系，从而突破传统ESG评估中数据颗粒度粗、时效性差的局限。这种分析方法融合了环境科学、计量经济学与机器学习等跨学科工具，能够识别出传统人工评估难以捕捉的隐性关联，例如供应链碳排放的时空分布特征，或社区发展投入与企业长期价值的相关性。
在实际应用中，该技术已支撑起新一代ESG评级模型的开发，如利用自然语言处理解析上市公司ESG报告中的实质性议题，通过计算机视觉监测工厂排污情况，或基于能源消费大数据构建城市可持续发展指数。值得注意的是，由于涉及数据伦理和算法透明度问题，该方法需要建立严格的数据治理框架，确保分析过程符合《联合国负责任投资原则》（PRI）对数据溯源性和模型可解释性的要求。对于希望深入了解技术细节的读者，推荐阅读《Environmental Data Science》期刊2023年刊发的《Big Data Analytics for ESG Integration》专题研究报告。