در سال‌های اخیر، گسترش گزارش‌گری پایداری و افشاهای مرتبط با محیط‌زیست، اجتماع و حکمرانی شرکتی، موجب افزایش توجه پژوهشگران، نهادهای نظارتی و سرمایه‌گذاران به مسئله سبزشویی شده است. سبزشویی زمانی رخ می‌دهد که شرکت‌ها از زبان، نمادها یا ادعاهای زیست‌محیطی برای ایجاد تصویری مثبت از عملکرد خود استفاده می‌کنند، در حالی که این ادعاها با اقدامات واقعی و شواهد عملکردی آن‌ها همخوانی ندارد. این مقاله با رویکردی مروری و تحلیلی، به بررسی نقش پردازش زبان طبیعی در شناسایی و تبیین سبزشویی در گزارش‌های پایداری و محیطی، اجتماعی و حاکمیتی می‌پردازد. هدف اصلی پژوهش، تحلیل ظرفیت‌ها و محدودیت‌های روش‌های مبتنی بر پردازش زبان طبیعی در کشف زبان گمراه‌کننده، ادعاهای مبهم، عبارات اغراق‌آمیز و ناسازگاری میان روایت‌های شرکتی و عملکرد واقعی سازمان‌هاست. یافته‌های پژوهش نشان می‌دهد که صرفِ استفاده از واژگان مثبت و محیط‌زیستی در گزارش‌های شرکتی نمی‌تواند نشانه‌ای معتبر از تعهد واقعی شرکت به پایداری باشد. در بسیاری از موارد، سبزشویی از طریق به‌کارگیری عبارات کلی، وعده‌های فاقد زمان‌بندی، افعال مجهول، بیان‌های احساسی و عدم ارائه شواهد قابل سنجش شکل می‌گیرد. بر این اساس، روش‌های سنتی تحلیل متن یا شمارش واژگان سبز برای شناسایی سبزشویی کافی نیستند و باید از رویکردهای پیشرفته‌تری مانند تحلیل معنایی، تحلیل احساسات، تحلیل اقدام، تشخیص تناقض و مدل‌های زبانی هوشمند استفاده شود. افزون بر این، نتایج نشان می‌دهد که مدل‌های صرفاً متنی ممکن است در برخی موارد، خود بازتولیدکننده روایت‌های گمراه‌کننده شرکت‌ها باشند؛ بنابراین، اتصال تحلیل زبانی به داده‌های واقعی عملکردی و شواهد بیرونی اهمیت اساسی دارد. از سوی دیگر، پژوهش حاضر نشان می‌دهد که استفاده از گراف دانش و چارچوب‌های راستی‌آزمایی مبتنی بر شواهد می‌تواند دقت تشخیص سبزشویی را افزایش دهد. این رویکرد امکان می‌دهد ادعاهای مطرح‌شده در گزارش‌های پایداری با داده‌های مرتبط با مصرف انرژی، انتشار کربن، مدیریت پسماند، زنجیره تأمین و سیاست‌های حکمرانی شرکت مقایسه شود. در نتیجه، تشخیص سبزشویی از سطح تحلیل واژگان فراتر رفته و به ارزیابی رابطه میان ادعا، اقدام و شاهد تبدیل می‌شود. همچنین، مقاله تأکید می‌کند که مقابله مؤثر با سبزشویی تنها از مسیر فناوری امکان‌پذیر نیست، بلکه نیازمند تقویت حکمرانی سبز، حسابداری سبز، کنترل‌های درون‌سازمانی، شفافیت اطلاعاتی و پاسخگویی مدیریتی است. در مجموع، نتایج این پژوهش بیانگر آن است که پردازش زبان طبیعی می‌تواند ابزاری مؤثر برای افزایش شفافیت گزارش‌گری پایداری و کاهش ریسک سبزشویی باشد، اما کارایی آن زمانی افزایش می‌یابد که در کنار داده‌های ساختاریافته، گراف‌های دانش، تحلیل چندبعدی و سازوکارهای نظارتی به کار گرفته شود. بنابراین، آینده پژوهش و عمل در این حوزه باید به سمت توسعه مدل‌های بومی، تفسیرپذیر و شواهد‌محور حرکت کند؛ مدل‌هایی که علاوه بر تحلیل متن، توانایی سنجش صحت ادعاهای زیست‌محیطی شرکت‌ها را در بستر واقعی عملکرد سازمانی داشته باشند.