앵커링 효과는 사람들이 사건에 대한 정량적 추정을 해야 할 때 특정 값을 시작 값으로 사용하고, 시작 값은 추정 값을 제한하는 앵커 역할을 한다는 것을 의미합니다. 결정을 내릴 때 우리는 무의식적으로 처음 얻은 정보에 너무 많은 비중을 둡니다.
앵커링은 미래 추정치를 과거 추정치와 연관시키고 다른 사람의 조언에 민감한 사람들의 경향을 나타냅니다. 사람들이 어떤 것의 품질을 평가할 때 좋은지 나쁜지에 대한 절대적인 감각은 없습니다. 모든 것은 기준점을 어떻게 배치하느냐에 따라 달라집니다. 기본 포인트 위치 지정은 앵커와 같습니다. 일단 설정되면 평가 시스템이 설정되고 품질이 판단됩니다.
1973년에 Kahneman과 Tversky는 사람들이 판단을 내릴 때 중요하고 잊을 수 없는 증거를 과도하게 강조하고 심지어 그로부터 왜곡된 이해를 이끌어내는 경우가 많다고 지적했습니다. 예를 들어, 의사들은 환자가 극심한 실망으로 인해 자살할 가능성을 추정할 때 환자의 우발적인 자살을 생각하는 경향이 많습니다. 이때 대표적인 경제적 판단을 내리면 극도로 실망한 환자가 자살할 확률을 과장할 수도 있다. 이것이 바로 사람들의 판단에 존재하는 앵커링 효과이다.
1974년에 Kahneman과 Tversky는 앵커링 효과를 더 증명하기 위해 실험을 수행했습니다. 실험에서는 실험자들에게 UN에서 아프리카 국가가 차지하는 의석 비율을 추정해 보라고 요청했습니다. 분모가 100이기 때문에 실제로 실험자는 분자값을 추정해야 합니다. 먼저, 실험자에게 앞에 놓인 나침반을 회전시키고 0에서 100 사이의 숫자를 무작위로 선택하라는 요청을 받은 다음, 실험자에게 그가 선택한 숫자가 실제 값보다 큰지 작은지에 대한 힌트가 주어졌습니다. , 실험자에게 무작위로 선택한 숫자를 하향 또는 상향 조정하여 분자 값을 추정하도록 요청했습니다. 이 실험을 통해 Kahneman과 Tversky는 서로 다른 그룹이 무작위로 서로 다른 숫자를 결정할 때 이러한 무작위로 결정된 숫자가 후속 추정에 중요한 영향을 미친다는 사실을 발견했습니다. 예를 들어, 시작점으로 각각 10과 65를 무작위로 선택한 두 그룹의 분자 값 평균 추정치는 각각 25와 45였습니다. 실험자들은 무작위로 결정된 숫자를 조정했지만 분자 값의 추정치를 이 숫자의 특정 범위 내로 고정했습니다.
많은 금융, 경제 현상이 앵커링 효과의 영향을 받습니다. 예를 들어, 현재 주가의 결정은 과거 가격의 영향을 받아 앵커링 효과를 나타냅니다. 증권시장에서 주식의 가치는 불분명하여, 사람들이 그 진정한 가치를 알기가 어렵습니다. 더 많은 정보가 없는 경우 과거 가격(또는 기타 비교 가능한 가격)이 현재 가격을 결정하는 중요한 요소가 될 수 있으며, 과거 가격을 기준으로 현재 가격을 결정할 수 있습니다. 앵커링 효과는 상품 가격의 다른 경제 현상에서도 발생합니다. 이는 거시경제학의 '경직 가격'과 유사합니다. 과거 가격에 가깝습니다. 상품의 가치가 모호할수록 참조가 더 중요할 수 있으며, 앵커링이 가격을 결정하는 더 중요한 요소가 될 수 있습니다.
1. 고전적 앵커링 효과: 의미론적 프라이밍 패러다임
앵커링 효과에 대한 Kahneman과 Tversky의 연구는 후대 연구자들에 의해 전통적인 앵커링 효과 또는 고전이라고 불렸는데, 이는 주로 다음과 같습니다. 연구 패러다임. 고전적 앵커링 효과에 대한 연구는 2단계 패러다임을 사용한다(Epley & Gilovich, 2005):
2단계 패러다임은 질문의 배경 내용부터 피험자에게 제시되므로, 또한 의미론적 프라이밍 패러다임으로서(Wong & Kwong, 2000). 지금까지 앵커링 효과에 관한 상당수의 연구가 이 연구 패러다임을 채택했습니다.
2. 기본 앵커링 효과: 디지털 프라이밍 패러다임
기본 앵커링 효과(기본 앵커링 효과)에 대한 연구 관점은 고전적인 앵커링 효과 연구의 검토에서 생성되었습니다. Wilson 등은 전통적인 앵커링 효과 연구 프레임워크 하에서 피험자에게 앵커 값과 알려지지 않은 목표 값을 명시적으로 비교하도록 요청한 후 추정값을 제공함으로써 앵커링 효과의 존재를 입증했다고 제안했습니다. 단순한 숫자 제시가 편향된 판단을 낳는다는 것.
이를 위해 그들은 순수한 수치 표현 하에서 앵커링 효과를 조사하기 위해 수치 프라이밍 패러다임을 사용하는 일련의 실험을 설계했으며, 그 결과 문제의 목표 값에 대한 피험자의 판단은 여전히 프라이밍 수치에 영향을 받는 것으로 나타났습니다. 순수한 수치 표현 하에서 앵커링 효과를 기본 앵커링 효과라고 합니다(Wilson, Houston, Eitling, & Brekke, 1996).
예를 들어 상인의 옷 가격은 198위안인데 오래 걸려서 팔 수가 없자, 누군가 끝에 0을 붙여서 1980이 되도록 해보자고 제안했다. 반값 한정판 프로모션이라 누가 살까 하다가 금방 팔렸어요. 왜 고객은 198위안으로 구매하기를 꺼리고 990위안이라는 더 높은 가격으로 구매하는 걸까요? 그리고 고객은 이점을 얻고 있다고 느낍니다. 이는 시작 숫자에 영향을 받는 기본 앵커링 효과입니다.
3. 잠재의식 앵커 효과: 잠재의식 프라이밍 패러다임
명시적 비교를 위한 앵커가 없어도 앵커링 효과가 여전히 발생한다는 사실이 많은 연구에서 밝혀졌습니다. 이러한 현상에 대응하여 Mussweiler 등은 잠재의식 프라이밍을 사용하여 피험자 수 추정에서 앵커링 효과를 조사하기 위해 피험자에게 잠재적인 앵커 값을 제시했습니다. 그 결과, 실험에서 조작된 역치 이하 앵커 값이 피험자의 판단에 영향을 미치고, 피험자가 추정한 목표 값이 앵커 값 방향으로 벗어나는 것으로 나타났습니다. Mussweiler 등은 잠재의식적 앵커 효과를 검증했지만, 일부 연구에서는 앵커링 편견이 발생하기 전에 디지털 표준, 즉 앵커에 대한 인식과 접근이 특정 임계값에 도달해야 한다는 사실도 보여주었습니다.
4. 자기 생성 앵커링과 실험자 앵커링의 앵커링 효과: 사이버네틱스 사고에 기반한 연구 패러다임
자기 생성 앵커링은 불확실한 상황에서 주체의 행동을 의미합니다. 판단을 내릴 때 저절로 발생하는 본질적인 앵커 가치. 실험자 제공 앵커링은 실험자가 제공한 외부 앵커 값을 말하며, 이는 클래식 앵커링 효과의 앵커입니다. 앵커링 효과의 메커니즘을 연구하는 과정에서 자가 생성 앵커와 실험자 앵커의 개념과 실험 패러다임이 제안되었다. 초기에는 앵커링 효과가 판단을 내릴 때 앵커 값에서 알 수 없는 목표 값까지의 조정이 충분하지 않기 때문에 발생한다는 견해가 있었지만, 이러한 견해는 표준 앵커링 패러다임에 따른 관련 연구 증거에 의해 뒷받침되지 않았습니다. Epley 등은 자체 생성 앵커와 실험자 앵커의 분류를 제안하고, 개인이 자발적으로 생성한 앵커 값을 앵커링 효과 연구에 도입했으며, 자체 생성 앵커의 실험 상황을 조작하여 "부적절한 조정" 휴리스틱을 검증했습니다. 앵커 및 실험 앵커(Epley & Gilovich, 2001). 그들은 사이버네틱스의 아이디어를 끌어냈고 조정 과정이 Miller 등이 제안한 "테스트-작동-테스트-종료" 패러다임을 따른다고 믿었습니다. 이 패러다임을 위해 피험자들은 일련의 답변을 설계했습니다. 지식 질문, 목표값을 추정할 때 피험자가 합리적이라고 생각하는 값의 범위도 실험 분석에서 중요한 변수로 사용되어 피험자의 판단에 조정 과정과 범위가 드러나 '부적절'을 달성했습니다. 결과. "조정" 휴리스틱의 심리적 메커니즘에 대한 증거(Epley & Gilovich, 2006).
앵커링 효과는 어디에나 있다고 할 수 있습니다. 잘 알고 사전에 알고 있더라도 앵커링 효과는 여전히 우리의 판단에 영향을 미칩니다. 앵커링 효과의 부정적인 영향을 최소화하기 위해 다음 방법을 사용할 수 있습니다.