BERT와 LDA 기반 토픽 모델링 기법 및 소셜 네트워크 분석을 활용한 모바일 간편 결제 서비스 사용자 리뷰 분석

Abstract

최근 모바일 간편 결제 서비스는 일상생활 전반에 깊숙이 자리잡으며 사용 빈도와 중요성이 빠르게 증가하고 있다. 특히 한국, 중국, 미국을 중심으로 관련 시장이 급속히 성장하고 있으며, 이에 따라 각국의 소비자들이 모바일 결제 서비스를 어떻게 경험하고 인식하는지에 대한 비교 연구의 필요성도 점차 부각되고 있다. 본 연구는 이러한 문제의식에서 출발하여, 구글 플레이 스토어에 등록된 대표적인 모바일 간편 결제 애플리케이션인 카카오페이(Kakaopay), 알리페이(Alipay), 페이팔(PayPal)의 사용자 리뷰 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 국가별 소비자 반응의 차이를 심층적으로 분석하고자 한다. 이를 위해 비정형 텍스트 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 텍스트 마이닝 기법 중 하나인 토픽 모델링(Topic Modeling)을 적용하여 각 애플리케이션별 주요 키워드를 도출하였다. 특히 BERT 기반 모델과 LDA 기반 모델을 병행하여 적용함으로써, 토픽 모델링 기법 간의 분석 효율성도 함께 비교하였다. 또한, 도출된 키워드 간의 의미적 연관성과 구조적 관계를 보다 정밀하게 분석하기 위해 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis, SNA)을 활용하였다. 이를 통해 각 앱 사용자들이 자주 언급하는 핵심 이슈가 어떻게 연결되고, 국가별로 어떤 구조적 차이를 보이는지 시각적으로 파악하고자 하였다. 결과적으로 본 논문은 국가별 사용자 리뷰 데이터를 기반으로 소비자 인식의 공통점과 차별점을 분석함과 동시에, 텍스트 기반 클러스터링 기법과 네트워크 분석 기법을 결합한 통합적 접근 방식을 통해 모바일 간편 결제 서비스에 대한 다각적 이해를 도모하고자 한다.;In recent years, mobile payment services have rapidly become an integral part of everyday life, with increasing frequency and importance. Particularly in South Korea, China, and the United States, the mobile payment market has experienced significant growth, highlighting the need for comparative studies on user perceptions and experiences across countries. This study investigates user experiences by analyzing consumer reviews of three representative mobile payment applications—Kakaopay (Korea), Alipay (China), and PayPal (USA)—collected from the Google Play Store. Utilizing topic modeling techniques, both BERT-based BERTopic and Latent Dirichlet Allocation (LDA) were applied to extract core topics for each platform and compare the effectiveness of the two clustering methods. To further examine the semantic associations and structural relationships among the extracted keywords, Social Network Analysis (SNA) was employed. This allowed for a visual and analytical understanding of how key issues are interconnected and how these structures differ across countries. By combining text-based clustering and network analysis, this study provides an integrated approach to identifying commonalities and distinctions in user perceptions, contributing to a more comprehensive understanding of cross-national mobile payment service experiences.