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摘要
隨著科技進步與環保意識提升，ESG概念已深刻影響社會與企業。然而，一些企業在宣傳永續承諾的同時，卻規避實際責任，導致**漂綠（Greenwashing）**現象的興起。此行為不僅削弱真正致力於永續發展企業的努力，還助長公眾的不信任，甚至可能帶來與環境污染同等程度的危害。
引言
本研究提出一種機器學習方法，透過系統性文獻回顧（Systematic Literature Review, SLR）分析近期關於漂綠的研究。分析結果突顯出各領域的關鍵研究趨勢，並發現 2022 年和 2023 年相關研究顯著增長。最終，本研究揭示了企業漂綠的核心特徵與常見手法，旨在建立一個智慧化漂綠偵測框架，以提升對漂綠行為的識別與監管能力。
Reference Format：
Shi-Ming Huang | Shang-Heng Chung | Ching-Fang Huang | Kai-Qi Zhan, 2024, Discovering Greenwashing Behavior Patterns: A Systematic Literature Review Approach, International Journal of Computer Auditing, Vol.6 No.2, Pages 3-24.
https://doi.org/10.53106/256299802024120601002
更多內容請詳：International Journal of Computer Auditing
Discovering Greenwashing Behavior Patterns: A Systematic Literature Review Approach
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