The democratization of digital currency in Nigeria: A sentiment analysis of eNaira app usability
Notice bibliographique
Résumé
Globally, Central Bank Digital Currency (CBDC) is receiving a lot of attention in digital currency deliberations since it is at the top of the agenda of almost every central bank today. Although there is a growing body of literature on CBDCs, user perspectives on their usage and adoption in the literature are very sparse. This study set out to analyze factors impacting the actual usage of CBDC through sentiment analysis of eNaira, the first CBDC to be issued in Africa by the Central Bank of Nigeria (CBN). The research relies on the 214 data points extracted from eNaira App users’ comments from Google Play and App Store from 2020 to 2021. It framed its analysis based on theories of moral sentiments and appraisal theory of emotion. This research shows that eNaira users faced multiple challenges; however, CBN's responses to these challenges are minimal. The results highlighted the need to include public sentiments in policy formulation; the Nigerian government's ban on cryptocurrency trading negatively impacted the uptake of the eNaira due to mistrust. This research study contributes theoretically to appraisal theory and the theory of moral sentiment by explaining the evolution and public sentiments towards adopting the novel eNaira in Nigeria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».