Textual Descriptions and Situational Contexts: Evidence from P2P Lending

본 연구는P2P(peer-to-peer) 대출 시장에서 차입자의 텍스트 정보를 부분최소자승 구조방정식 모델(PLS-SEM)을 활용하여 실증적으로 분석한 것이다. 연구결과, 개인의 언어적 특성은 온라인 커뮤니케이션 환경에서 그들의 상황적 맥락을 반영한다. 상황적 맥락을 나타내는 요인들은 차입자의 언어적 특성에 직간접적인 영향을 미치며, 신용 점수가 낮고 대출 금액이 크며 대출 금리가 높은 차입자일수록 더 강한 언어적 특성을 나타낸다. 이러한 결과는 언어와 성격 간의 관계에 초점을 맞춘 기존 연구들에 추가적인 시사점을 제공한다. 본 연구는 또한 개인의 언어적 특성이 상대방의 의사결정에 긍정적인 영향을 미치며, 상황적 맥락의 부정적 영향을 완화하고 더 나은 행동 결과를 예측할 수 있는 동기를 나타낸다는 것을 발견했다. 본 연구는 언어학과 금융의 융합 연구를 통해 체계적 기능 언어학(Systemic Functional Linguistics) 이론을 지지하는 실증적 증거를 제공한다.

This study empirically analyzes borrower text descriptions in a peer-to-peer lending market using partial least squares structural equation models. It shows that people’s linguistic traits reflect their situational contexts in online communication media. Factors representing proxies of situational contexts have direct or indirect effects on borrower linguistic traits. Borrowers with lower credit scores, larger loans, and higher loan interest rates show stronger linguistic traits. These findings highlight the limitations of existing studies that focus solely on the relationship between language and personality, which is an invariant characteristic. The study also finds that an individual’s linguistic traits can influence a counterparty’s decision-making in a direction favorable to the individual by mitigating the negative effects of situational contexts on decision-making, and that people’s linguistic traits can signify their motivation and predict better behavioral outcomes. Through interdisciplinary linguistics and finance research, this study presents empirical evidence to support the systemic functional linguistics theory.