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Exploring Future Signals for Mobile Payment Services - A Case of Chinese Market -

모바일 결제 서비스에 대한 미래신호 예측 - 중국시장을 대상으로 -

  • Bin Xuan (Department of Data Science, Seoul National University of Science and Technology) ;
  • Seung Ik Baek (School of Business, Hanyang University)
  • 현빈 (서울과학기술대학교 데이터사이언스학과) ;
  • 백승익 (한양대학교 경영대학)
  • Received : 2023.02.16
  • Accepted : 2023.02.26
  • Published : 2023.03.31

Abstract

The objective of this study is to explore future issues that Chinese users, who have the highest mobile payment service usage rate in the world, will be most interested in. For this purpose, after collecting text data from a Chinese SNS site, it classifies major keywords into 4 types of future signals by using Keyword Emergence Map (KEM) and Keyword Issue Map (KIM). Furthermore, to understand the four types of signals in detail, it performs the qualitative analysis on text related to each signal keyword. As a result, it finds that the strong signal, which is rapidly growing in keyword appearance frequency during this research period, includes the keywords related to the daily life of Chinese people, such as buses, subways, and household account books. Additionally, it find that the signal that appears frequently now, but with a low increase rate, includes various services that can replace cash payment, such as hongbao (cash payment) and bank cards. The weak signal and latent signal, which appear less often than other two signals, includes the keywords related to promotion events or changes in service regulations. Its result shows that the mobile payment services greatly have changed user's daily life beyond providing convenience. Furthermore, it shows that, in the Chinese market, in which card payment is not common, the mobile payment services have the great potential to completely replace cash payment.

본 연구에서는 모바일 결제 서비스 이용률이 세계에서 가장 높은 중국 이용자들을 대상으로 어떤 이슈에 관심이 있는지를 미래신호 예측 방법론을 이용하여 예측하여 보았다. 이를 위하여 중국의 SNS 사이트로부터 모바일 결제와 연관된 텍스트 데이터를 수집한 후, 문장에서 추출한 키워드들을 키워드 등장 지도 (KEM: Keyword Emergence Map)와 키워드 이슈 지도 (KIM: Keyword Issue Map)를 이용하여 강신호, 약신호, 잠재신호, 그리고 강하지만 증가율이 낮은 신호로 분류하였다. 한 걸음 더 나아가서 본 연구에서는 4가지 종류의 신호를 구체적으로 이해하기 위해서 각 신호와 연관된 텍스트를 추가적으로 정성적인 분석을 실시하였다. 그 결과, 현재 뿐만 아니라 본 연구 기간 동안 키워드 출현 빈도가 빠르게 성장하고 있는 강신호에는 버스, 지하철, 가계부와 같이 중국인들의 일상생활과 관련된 키워드가 많이 포함되어 있음을 발견하였고, 현재에는 자주 등장하지만 강신호와는 달리 증가율이 낮은 신호에는 홍바오 (현금결제), 은행카드와 같이 현금 결제를 대체할 수 있는 다양한 서비스가 언급되었음을 발견하였다. 다른 신호에 비하여 출현 빈도가 저조한 약신호와 잠재신호에는 서비스 규정 변화나 이벤트와 연관된 키워드들이 포함되었다. 본 연구 결과를 통하여 모바일 결제 서비스는 중국 이용자들에게 편리함을 제공하는 것을 넘어서 그들의 일상생활을 크게 변화시켰음을 알 수 있었다. 그리고 신용카드 결제가 보편화되지 않은 중국에서 모바일 결제 서비스는 현금결제를 완전히 대체할 수 있는 서비스로 성장할 가능성이 높음을 알 수 있었다.

Keywords

References

  1. Hiltunen, E. (2008), The future sign and its three dimensions. Futures, 40(3), 247-260. https://doi.org/10.1016/j.futures.2007.08.021
  2. Huang, Y., Wang, X., and Wang, X. (2020), Mobile payment in China: Practice and its effects. Asian Economic Papers, 19(3), 1-18. https://doi.org/10.1162/asep_a_00779
  3. iResearch. (2020), 2020 China's Third-party Payment Industry Report.
  4. Jeong, G. and Jeong, C. (2010), A Study on Foresight Method based on Text Mining and Network Analysis. Korea Institute of Science and Technology Evaluation and Planning (KISTEP)
  5. Kim, E. B., and Yang, H. (2017), The Effect of Service Quality and Company Reputation on Customer Satisfaction and Loyalty in Mobile Payment: Moderating Effects of Switching Barriers. Journal of Service Research and Studies, 7(2), 17-41.
  6. Krigsholm, P. and Riekkinen, K. (2019), Applying text mining for identifying future signals of land administration. Land, 8(12), 181.
  7. Lee, H., Seo, B., and Jo, G. (2018), The Development of Mobile Payment Platforms in China and Its Implications. Korea Institute for International Economic Policy (KIEP).
  8. Park, C. and Cho, S. (2017), Future sign detection in smart grids through text mining. Energy Procedia, 128, 79-85. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2017.09.018
  9. Roh, S. and Choi, J. Y. (2020), Exploring signals for a nuclear future using social big data. Sustainability, 12(14), 5563.
  10. Song, T. (2016), Using Social Big Data Predictive Future Signal: With Special Reference to the Major Issues of Health and Welfare. Health and Welfare Policy Forum, 8, 17-30.
  11. Yoon, J. (2012), Detecting weak signals for long-term business opportunities using text mining of Web news. Expert Systems with Applications, 39(16), 12543-12550. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.04.059
  12. Yu, G., Qiqi, Q., and Cho, N. (2019), A study on the sustained use of mobile payment services: Comparison of Alipay and WeChatpay in China. Journal of Information Technology Applications and Management, 26(5), pp. 1-12