Exploratory study of corporate social responsibility: blogs as a communication tool to enhance company-stakeholders relationships

O conceito de responsabilidade social corporativa (RSE) evoluiu gradualmente do objetivo de satisfazer as expectativas dos acionistas para o cumprimento das expectativas das partes interessadas. Tornou-se um conceito amplamente aceitado e promovido como as empresas enfrentam maiores pressões de atores internos e externos para cumprir objetivos sociais maiores. Assim, elas cada vez mais comunicam sobre os esforços de responsabilidade social delas, a fim de fomentar a confiança e o envolvimento dos stakeholders. Mas o aumento da cidadania global e as novas tecnologias de informação e de comunicação – como as mídias sociaias – está criando uma paisagem desafiador para a comunicação RSE, se traduzindo em escrutínio e ceticismo do público. No entanto, também está criando novas oportunidades para as empresas compartilhar e interagir com as partes interessadas. O estudo analisa especificamente como os blogs corporativos dedicados à comunicação RSE conseguem melhorar as relações entre as empresas e as partes interessadas. Esta pesquisa exploratória da estrutura e das mensagens de 9 blogs corporativos, é baseada em um quadro de análise sobre comunicação RSE em plataformas de mídias sociais desenvolvido por Gomez e Chalmeta (2013). O quadro está melhorado e adaptado para blogs graças à literatura sobre comunicação RSE, mídias sociais e blogs corporativos. Os resultados demonstram que o uso de características de blogs como apresentação, conteúdo e interatividade, é diversificado e reflete estratégias diferentes de comunicação RSE. Blogs permitem às empresas aumentar a visibilidade da comunicação RSE, melhorar a credibilidade e a legitimidade dos esforços de responsabilidade social, e também trazer discussões com os stakeholders. No entanto, demonstramos que as características e recursos dos blogs raramente são totalmente desenvolvidos, sugerindo avenidas para a melhoria no campo da comunicação nas mídias sociais. Especificamente, o uso da interatividade para criar relações baseadas em diálogo entre empresas e stakeholders está até atrasado em relação à extensão das oportunidades oferecidas pelos blogs. Além disso, o grau de utilização das ferramentas de blogs determina a eficácia da comunicação de RSE 2.0 das empresas na criação de relações empresa-stakeholder.

Categorias no pensamento humano: conceitos ou protótipos?

Este trabalho representa urna tentativa de recolocar, à luz das mais recentes contribuições teóricas e verificações empíricas, o terna da obtenção de conceitos e de sua atual alternativa, expressa através da teoria dos protótipos. Para a consecução de tal objetivo, fez-se inicialmente urna revisão dos principais aspectos que caracterizam a abordagem clássica na obtenção de conceitos. Nessa abordagem, define-se um conceito por um pequeno conjunto de propriedades comuns a todos os seus exemplares, que são necessárias e suficientes para este fim. A análise dos resultados obtidos confirmou plenamente a hipótese em questão, indicando que a estrutura interna das categorias de ambientes possuía uma realidade psicológica e que tal estrutura afetava o processamento cognitivo destas categorias. As evidências reunidas nos três estudos possibilitaram uma confirmação e extensão de algumas das formulações teóricas subjacentes ã abordagem de protótipos na formação de categorias e possibilitaram o desenvolvimento de sugestões úteis ã Psicologia Ambiental, ã Psicologia Instrucional e ã elaboração de modelos sobre o processo de for mação de categorias.

Utilização do modelo skip-gram para representação distribuída de palavras no projeto Media Cloud Brasil

Existe um problema de representação em processamento de linguagem natural, pois uma vez que o modelo tradicional de bag-of-words representa os documentos e as palavras em uma unica matriz, esta tende a ser completamente esparsa. Para lidar com este problema, surgiram alguns métodos que são capazes de representar as palavras utilizando uma representação distribuída, em um espaço de dimensão menor e mais compacto, inclusive tendo a propriedade de relacionar palavras de forma semântica. Este trabalho tem como objetivo utilizar um conjunto de documentos obtido através do projeto Media Cloud Brasil para aplicar o modelo skip-gram em busca de explorar relações e encontrar padrões que facilitem na compreensão do conteúdo.

The importance of common cyclical features in VAR analysis: a Monte-Carlo study

Despite the commonly held belief that aggregate data display short-run comovement, there has been little discussion about the econometric consequences of this feature of the data. We use exhaustive Monte-Carlo simulations to investigate the importance of restrictions implied by common-cyclical features for estimates and forecasts based on vector autoregressive models. First, we show that the ìbestî empirical model developed without common cycle restrictions need not nest the ìbestî model developed with those restrictions. This is due to possible differences in the lag-lengths chosen by model selection criteria for the two alternative models. Second, we show that the costs of ignoring common cyclical features in vector autoregressive modelling can be high, both in terms of forecast accuracy and efficient estimation of variance decomposition coefficients. Third, we find that the Hannan-Quinn criterion performs best among model selection criteria in simultaneously selecting the lag-length and rank of vector autoregressions.

The importance of Common-Cyclical Features in VAR analysis: a Monte-Carlo study (Preliminary Version)

Despite the belief, supported byrecentapplied research, thataggregate datadisplay short-run comovement, there has been little discussion about the econometric consequences ofthese data “features.” W e use exhaustive M onte-Carlo simulations toinvestigate theimportance ofrestrictions implied by common-cyclicalfeatures for estimates and forecasts based on vectorautoregressive and errorcorrection models. First, weshowthatthe“best” empiricalmodeldevelopedwithoutcommoncycles restrictions neednotnestthe“best” modeldevelopedwiththoserestrictions, duetothe use ofinformation criteria forchoosingthe lagorderofthe twoalternative models. Second, weshowthatthecosts ofignoringcommon-cyclicalfeatures inV A R analysis may be high in terms offorecastingaccuracy and e¢ciency ofestimates ofvariance decomposition coe¢cients. A lthough these costs are more pronounced when the lag orderofV A R modelsareknown, theyarealsonon-trivialwhenitis selectedusingthe conventionaltoolsavailabletoappliedresearchers. T hird, we…ndthatifthedatahave common-cyclicalfeatures andtheresearcherwants touseaninformationcriterium to selectthelaglength, theH annan-Q uinn criterium is themostappropriate, sincethe A kaike and theSchwarz criteriahave atendency toover- and under-predictthe lag lengthrespectivelyinoursimulations.

Using common features to understand the behavior of metal-commodity prices and forecast them at different horizons

The objective of this article is to study (understand and forecast) spot metal price levels and changes at monthly, quarterly, and annual horizons. The data to be used consists of metal-commodity prices in a monthly frequency from 1957 to 2012 from the International Financial Statistics of the IMF on individual metal series. We will also employ the (relatively large) list of co-variates used in Welch and Goyal (2008) and in Hong and Yogo (2009) , which are available for download. Regarding short- and long-run comovement, we will apply the techniques and the tests proposed in the common-feature literature to build parsimonious VARs, which possibly entail quasi-structural relationships between different commodity prices and/or between a given commodity price and its potential demand determinants. These parsimonious VARs will be later used as forecasting models to be combined to yield metal-commodity prices optimal forecasts. Regarding out-of-sample forecasts, we will use a variety of models (linear and non-linear, single equation and multivariate) and a variety of co-variates to forecast the returns and prices of metal commodities. With the forecasts of a large number of models (N large) and a large number of time periods (T large), we will apply the techniques put forth by the common-feature literature on forecast combinations. The main contribution of this paper is to understand the short-run dynamics of metal prices. We show theoretically that there must be a positive correlation between metal-price variation and industrial-production variation if metal supply is held fixed in the short run when demand is optimally chosen taking into account optimal production for the industrial sector. This is simply a consequence of the derived-demand model for cost-minimizing firms. Our empirical evidence fully supports this theoretical result, with overwhelming evidence that cycles in metal prices are synchronized with those in industrial production. This evidence is stronger regarding the global economy but holds as well for the U.S. economy to a lesser degree. Regarding forecasting, we show that models incorporating (short-run) commoncycle restrictions perform better than unrestricted models, with an important role for industrial production as a predictor for metal-price variation. Still, in most cases, forecast combination techniques outperform individual models.

Using common features to understand the behavior of metal-commodity prices and forecast them at different horizons

The objective of this article is to study (understand and forecast) spot metal price levels and changes at monthly, quarterly, and annual frequencies. Data consists of metal-commodity prices at a monthly and quarterly frequencies from 1957 to 2012, extracted from the IFS, and annual data, provided from 1900-2010 by the U.S. Geological Survey (USGS). We also employ the (relatively large) list of co-variates used in Welch and Goyal (2008) and in Hong and Yogo (2009). We investigate short- and long-run comovement by applying the techniques and the tests proposed in the common-feature literature. One of the main contributions of this paper is to understand the short-run dynamics of metal prices. We show theoretically that there must be a positive correlation between metal-price variation and industrial-production variation if metal supply is held fixed in the short run when demand is optimally chosen taking into account optimal production for the industrial sector. This is simply a consequence of the derived-demand model for cost-minimizing firms. Our empirical evidence fully supports this theoretical result, with overwhelming evidence that cycles in metal prices are synchronized with those in industrial production. This evidence is stronger regarding the global economy but holds as well for the U.S. economy to a lesser degree. Regarding out-of-sample forecasts, our main contribution is to show the benefits of forecast-combination techniques, which outperform individual-model forecasts - including the random-walk model. We use a variety of models (linear and non-linear, single equation and multivariate) and a variety of co-variates and functional forms to forecast the returns and prices of metal commodities. Using a large number of models (N large) and a large number of time periods (T large), we apply the techniques put forth by the common-feature literature on forecast combinations. Empirically, we show that models incorporating (short-run) common-cycle restrictions perform better than unrestricted models, with an important role for industrial production as a predictor for metal-price variation.