The incentives of PayPay against the convenience of cash: On the conveniencing of cashless payments in Japan
Notice bibliographique
Résumé
This article offers a two-decade overview of digital payments in Japan, with a focus on the role of convenience stores in the rollout of new payment systems. The aim is both to follow the recent development of code-based payment apps such as SoftBank's PayPay, while also interrogating the appeal to convenience by both the apps themselves and by academic literature on digital payments. The assumption of convenience as a default explanation for the adoption of digital payments in much literature must be resisted in view of Japanese government policy and large-scale incentive campaigns by payment providers encouraging users and retailers to adopt app-based payment systems. In Japan in particular, these incentives were meant to combat the default convenience of cash or other tap-to-pay prepaid cashless options introduced in the early 2000s. The role of convenience stores in the 2018–2019 “cashless payment wars” period under investigation here is to allow the perceived convenience of the retail forms to inflect the experience of the apps themselves. The article further uses this case as an opportunity to reflect on the temporality of convenience itself, as a retrospective explanatory framework for social shifts, and as a process of becoming-default of a new payment system. I term this process conveniencing. The conveniencing of otherwise inconveninent payment apps is the process under analysis here.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».