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錨定效應簡介
錨定效應，又稱為錨定偏見、錨定陷阱（The Anchoring Trap），屬於認知偏差的一種，由心理學家阿摩司・特沃斯基（Amos Tversky）和丹尼爾・卡尼曼（Daniel Kahneman）於1974年提出。人們常過於依賴「第一訊息」，並將當時的感受作為後續判斷事情的「錨點」進行快速思考，就容易出現認知上的偏誤。
最初的實驗
最初始的實驗要求實驗者對非洲國家在聯合國所占席位的百分比進行估計，他們先用轉盤隨機決定一個數字，並由實驗人員暗示實際數字更大或更小。實驗結果發現，轉到10、65的組別猜測值平均分別是25、45，可以推測出一開始接觸到的數字，如果跟最後的決策產生關聯，就會影響到最終的決策。
回頭看來，可惜此實驗沒有討論不轉轉盤的組別猜測會是多少，也沒有提到轉到更接近中間數字的組別是不是會猜測的更加隨機，或是其他的情境有何狀況，所以後續還有許多研究給出更完整的解釋。
後世的實驗與理論
選擇通達模型
在此之前，讓我們先對之前的實驗進行分析。在做決策或回答問題時，大概可以區分成幾種情況
- 情況一：我們完全知道正確答案 此時我們只需直接調用長期記憶 將正確答案挑出來 就沒有不確定的部分需要考慮
- 情況二：我們不直接知道正確答案 但是知道相關的資訊 此時我們會將"目標值類別"的知識進行提取與加工 以現有的資料去猜測未知的資料
- 情況三：我們不知道正確答案也沒有相似的資料可以猜測 此時就需要更複雜的選擇通達模型(selective accessibility model, SA模型)進行猜測
選擇通達模型事由Strack和Mussweiler，從信息的情境效應等社會認知研究成果的基礎上提出，他們認為當我們要回答與錨的比較問題時，會進行正性的假設檢驗加工(hypothesis testing) ，也就是猜測"錨"就是目標值，並在此之上蒐集相關資訊來進行檢驗並修正猜測，並因此導致跟"錨"相似的資訊會更容易被提取，導致最終的猜測會落在一開始的"錨"的附近。
不充分調整啟發式模型
Jacowitz和Kahneman（1995）進一步提出不充分調整啟發式模型對SA模型補充，他們認為除了SA模型提到的以錨為原點會進行提取、加工與猜測，進行的加工調整會在某個邊界停下，最終成為並不充分的調整，因此我們一開始的出發點就會很大的影響最終的判斷，從而產生判斷誤差。
自生錨與外部錨
後來的Epley等人則將"錨"分為"自生錨"與"外部錨"，"自生錨"指的是我們心中對未知數據的猜測給予的錨定，猜測的根據是其他相似性值、相似單位的資料；"外部錨"指的是在進行猜測時，外部(實驗者、他人回饋、搜尋資訊等)提供的相似性質、相似單位的資料，不同來源的兩者分別有著不同的特性。
例如在上述的情況二中，我們會利用自生錨對情況進行猜測，但其實可以在事前就知道自生錨的答案必定是錯誤的，所以我們對自身錨的信任度不高、錨的效用較低，就更不容易把自生錨當成最終目標值來搜尋相關的支持證據；但如果在猜測時有外部的實驗者提供相關的資訊，不論資訊多麼離譜，都會因為是外部資訊來源提供，所以不得不認為有值得信任的可能性，導致後續更容易以外部錨為基礎搜尋其他證據。
Jacowitz和Kahneman（1995）對不充分調整啟發式模型的調查還發現 警告、時間壓力、獎勵、認知負荷、認知需求等因素，對自生錨影響顯著，但對外部錨影響效果不顯著。
錨定效應的形成條件與效果
- 產生條件
- "錨" 只要受到注意就會產生作用
- 增強條件
- 參照物(得到的資訊)與目標(想猜測的東西)之間越相似高效果越強
- 最佳效果出現在各個性質都很相似的參照上
- 削弱條件
- 如果單位不同、或單位相同但應用的層面不同效果會比較差極端參照物也有效果 但參照越極端效果越差
- 無效的調節條件
- 與認知能力、學識程度無關
- 事後給予獎勵也無法減少錨定效應
如何避免陷入錨定效應
想完全避免錨定效應是不可能的，因為錨定效應只要意識到就會產生，並且無法透過給予獎勵、給予壓力等方式減少其效果，換言之，只要搜尋資料就已經受到錨定效應影響。
這並不代表我們該因噎廢食，放棄所有學習，反之，最佳策略是以「事實」為基礎進行思考、參考不同立場的觀點，才有助於跳脫有限的思考框架，減少單一視角在學習過程中可能產生的偏誤。
使用反向思維，也就是多判斷一次這個猜測是否合理，也可以減少錨定效應的影響。
總結
錨定效應指的是人們傾向於依賴收集到的「第一訊息」作為後續判斷的錨點，影響搜尋資料、下決策的中立性。在已經知曉正確答案的時候沒有影響，但現實中進行不完全資訊決策時，錨定效應就會有重大影響，且只要"錨"被注意到就會產生作用。
所以，當我們要下決策時，除了搜尋資料，以事實為基礎進行思考、使用反向思維進行判斷、並參考不同立場的觀點，就能有效減少錨定效應的負面影響。
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參考資料
錨定效應. MBA智库百科. https://wiki.mbalib.com/zh-tw/%E9%94%9A%E5%AE%9A%E6%95%88%E5%BA%94
