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영어

Digital platforms coordinate independent suppliers and consumers through feedback systems such as reviews to deliver standardized services. In ride-hailing, where driver quality is hard to observe ex-ante and repeat interactions are rare, monitoring and norm enforcement are essential. This study estimates the causal impact of structured qualitative feedback, passenger tags alongside star ratings, on service outcomes. We examine a Korean mobility platform that aggregates positive and negative tags over 30-day windows and delivers personalized driver reports. Using one year of pre/post data for 5,171 Seoul drivers, we estimate sharp and fuzzy regression discontinuity models. After rollout, passenger waiting time, request retries, and notifications per request declined, while quality-related tag creation increased. Driver-week panel estimates show positive-tag exposure yields modest improvements in driving, waiting, and fare metrics, whereas negative-tag exposure produces larger adjustments in driving and cancellations and sharply increases subsequent positive quality tags; among highly platform-dependent affiliated drivers, driving volume also declines. Structured qualitative feedback thus functions as a precise digital nudging tool but may induce a trade-off between quality gains and labor supply contraction when negative feedback meets high dependence.

한국어

디지털 플랫폼은 리뷰와 같은 피드백 시스템을 통해 다수의 독립된 공급자 및 수요자를 조정하며 표준화된 서비스 경험을 설계․관리하는 역할을 수행한다. 특히 승차호출 시장처럼 공급자 품질의 사전 관측이 어렵고 반복 거래가 제한적인 환경에서는 품질 모니터링과 규범 준수 관리가 핵심 과제로 부상하게 되었다. 본 연구는 정량 평점뿐 아니라 태그 형태의 구조화된 정성 피드백이 서비스 품질 관리에 미치는 영향을 계량적으로 검증했다. 이를 위해 승객이 남긴 긍․부정 태그를 30일 단위로 요약해 기사 앱에 개인화 리포트로 제공한 국내 모빌리티 플랫폼의 정책을 대상으로, 서울 지역 기사 5,171명의 정책 도입 전후 1년치 호출 데이터를 이용해 Sharp 및 Fuzzy 회귀 불연속 모형을 추정하였다. 분석 결과, 정성 피드백 리포트 도입 이후 승객 대기시간, 호출 재시도, 호출당 알림 발송 규모가 감소하고 품질 관련 태그 생성이 증가하여 시장 운영 효율과 관측 가능한 품질 지표가 개선되었다. 기사(driver)-주(week) 패널 구조에 대한 분석에서, 긍정 태그 노출은 운행, 대기, 운임 지표를 소폭 개선한 반면, 부정 태그 노출은 운행, 취소 지표를 더 크게 조정하면서 긍정 품질 태그 수신을 뚜렷하게 증가시켰고, 특히 플랫폼 의존도가 높은 가맹 기사에서는 운행량 축소도 관측되었다. 이는 구조화된 정성 피드백이 정교한 디지털 넛징(digital nudging) 수단이 될 수 있으나, 부정 피드백과 높은 의존도가 결합될 경우 품질 개선과 노동 공급 위축 간 상충이 발생할 수 있음을 시사한다.