앵커링
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1. 개요
앵커링은 처음에 제시된 정보가 이후의 판단이나 의사 결정에 영향을 미치는 인지 편향이다. 다니엘 카너먼과 아모스 트버스키는 앵커링과 조정 휴리스틱을 처음으로 연구했으며, 사람들은 앵커에서 충분히 조정하지 못하는 경향이 있다. 앵커링 효과는 부동산, 주식 시장 등 다양한 분야에서 나타나며, 기분, 개인적 경험, 성격, 인지 능력 등의 요인에 의해 영향을 받는다. 협상이나 가격 책정과 같은 분야에서 앵커링을 활용할 수 있다.
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| 앵커링 | |
|---|---|
| 개요 | |
| 유형 | 인지 편향 |
| 설명 | 초기의 정보(앵커)에 의존하여 판단하는 경향 |
| 최초 제시 정보 | 판단에 영향을 미치는 기준점 |
| 관련 행동경제학 개념 | 휴리스틱 의사결정 인지적 편향 |
| 발생 메커니즘 | |
| 정보처리 방식 | 불충분한 조정(Insufficient adjustment): 앵커를 기준으로 조정하지만 그 폭이 충분하지 않음 선택적 접근성(Selective accessibility): 앵커와 일치하는 정보에 더 쉽게 접근 태도 변화(Attitude change): 앵커가 태도에 영향을 미침 |
| 영향 요인 | |
| 앵커의 형태 | 명시적 앵커와 암시적 앵커 모두 효과적 |
| 전문성 | 지식 수준이 높을수록 앵커링 효과 감소 |
| 주의 집중 | 주의가 분산될수록 앵커링 효과 증가 |
| 활용 | |
| 협상 | 최초 제시 가격이 협상 결과에 영향 |
| 마케팅 | 가격 결정 시 앵커 가격 제시 |
| 위험 평가 | 과거 경험이나 사건이 위험 판단에 영향 |
| 비판 | |
| 인과관계 불분명 | 앵커링 효과의 정확한 원인 규명 어려움 |
| 문화적 차이 | 문화에 따라 효과 크기 다를 수 있음 |
| 추가 정보 | |
| 관련 연구 | 아모스 트버스키와 다니엘 카너먼의 연구 |
2. 실험적 발견
다니엘 카너먼과 아모스 트버스키는 앵커링과 조정 휴리스틱을 처음으로 이론화했다.[3] 초기 연구에서 참가자들은 5초 안에 1부터 8까지의 숫자 곱(1 × 2 × 3 × 4 × 5 × 6 × 7 × 8) 또는 반대로(8 × 7 × 6 × 5 × 4 × 3 × 2 × 1) 계산하도록 요청받았다. 시간이 부족했던 참가자들은 처음 몇 번의 곱셈 후 추정해야 했는데, 작은 숫자로 시작했을 때 중앙값 추정치는 512, 큰 숫자로 시작했을 때는 2,250이었다. (정답은 40,320이다.) 또 다른 연구에서는 룰렛 휠을 돌려 나온 숫자(10 또는 65)를 본 후 유엔에 속한 아프리카 국가의 비율을 추정하게 했는데, 10이 나온 그룹은 평균 25%, 65가 나온 그룹은 평균 45%로 추정했다.[3]
댄 애리얼리의 연구에서는 사람들이 자신의 사회 보장 번호 마지막 두 자리를 적고, 그 숫자만큼의 달러를 와인, 초콜릿 등에 지불할 의향이 있는지 물었다. 그 후 입찰을 요청했더니, 사회 보장 번호가 높은 사람들은 낮은 사람들보다 60%~120% 더 높은 입찰을 제출했다.[4] 많은 사람들이 그 숫자가 가치에 대한 정보를 제공한다고 답했다.[47]
앵커링 효과는 부동산 가격[7] 및 주식 구매 행동[8] 과 관련해서도 나타났다. 케이스-실러 주택 가격 지수의 2년 및 9년 최고가를 현재 주택 가격 예측에 앵커로 사용할 수 있다는 연구 결과도 있으며, 앱 기반 주식 중개 서비스에서 첫 주식 구매 가격이 향후 구매의 앵커 역할을 한다는 연구 결과도 있다.
2. 1. 앵커링 효과의 특징
앵커링은 의식적으로 피하기 매우 어렵다. 잘못된 앵커를 제시하거나 앵커링의 위험성을 알려주어도 효과가 지속되는 경향이 있으며,[9][10] 심지어 금전적 인센티브를 제공해도 앵커에서 효과적으로 벗어나기 힘들다.[11]앵커링 효과는 시간이 지나도 크게 약화되지 않고 지속되는 경향이 있다.[13]
집단 의사 결정에서도 앵커링 편향이 나타날 수 있으며, 개인의 편향이 집단 수준에서 증폭될 수 있다.[19][20] 집단 앵커링의 원인은 불분명하지만, 집단 수준에서 앵커가 설정되거나 개인적인 앵커들이 합쳐져 나타날 수 있다.
BI 시스템을 사용하더라도 앵커링 효과를 완전히 제거하기는 어렵다.[39]
3. 원인
앵커링의 원인에 대해서는 여러 이론이 제시되었지만, 어떤 것이 가장 적합한지에 대한 합의는 이루어지지 않았다.[41] 앵커링은 증명하기는 쉽지만 설명하기는 어렵다고 묘사되기도 한다.[9] 일부 연구자들은 앵커링이 실제로는 여러 다른 효과들이 작용한 결과라고 주장한다.[42]
선택적 접근성은 "확증적 가설 검증" 이론에서 파생된다. 이 이론에 따르면, 닻이 주어지면 판단자는 그 닻이 적절한 답인지 평가한다. 만약 그렇지 않다면 다른 추측으로 넘어가지만, 닻 자체의 관련 속성에 접근하기 전에 멈춘다. 새로운 답을 평가할 때 닻과 유사한 방식을 찾게 되어 앵커링 효과가 발생한다.[46] 여러 연구에서 이 가설을 지지하는 결과가 나왔다.[47] 이 설명은 판단자가 닻을 즉시 거부하지 않고 그럴듯한 값으로 간주하여 관련 속성을 고려하지 않는다고 가정한다.[46] 예를 들어, 온라인 실험에서 이전 구성원들의 평점은 닻 역할을 할 수 있다. 비즈니스 모델 아이디어 평가에서 이전 평점 결과를 표시하면, 사람들은 그 닻을 자신의 의사 결정 과정에 통합하여 평점 분산이 감소하는 결과를 낳는다.[48]
3. 1. 앵커링-조정 (Anchoring-and-adjusting)
아모스 트버스키와 다니엘 카너먼은 앵커링-조정 휴리스틱을 처음으로 이론화했다.[3] 이 이론에 따르면, 일단 앵커(기준점)가 설정되면 사람들은 최종 답변에 도달하기 위해 앵커에서 벗어나 조정한다. 그러나 그 조정이 불충분하여 최종 추측은 앵커에 더 가까워지는 경향을 보인다.[68]트버스키와 카너먼의 초기 연구에서 참가자들은 5초 안에 1부터 8까지의 숫자를 곱하거나() 반대로 곱하는() 계산을 요청받았다. 시간이 부족했기 때문에 참가자들은 처음 몇 번의 곱셈 후에 추정해야 했다. 작은 숫자부터 시작했을 때 중앙값 추정치는 512, 큰 숫자부터 시작했을 때는 2,250이었다. (정답은 40,320이다.) 또 다른 연구에서는 룰렛 휠을 돌려 나온 숫자를 기준으로 유엔에 속한 아프리카 국가의 비율을 추정하게 했다. 휠이 10에 멈춘 참가자들은 평균 25%, 65에 멈춘 참가자들은 평균 45%를 추측했다.[3]
댄 애리얼리의 연구에서는 청중에게 사회 보장 번호의 마지막 두 자리를 기준으로 와인, 초콜릿, 컴퓨터 장비 등의 품목에 대한 지불 의향을 묻고 입찰을 요청했다. 그 결과 사회 보장 번호가 더 높은 청중들은 60%에서 120% 더 높은 입찰을 제출했다.[4]
이러한 연구들은 사람들이 초기 앵커 값을 기준으로 판단을 조정하지만, 그 조정이 불충분하여 최종 판단이 앵커에 가까워지는 경향이 있음을 보여준다.
다른 연구자들도 앵커링-조정 설명을 뒷받침하는 증거를 발견했다.[43] 알코올 중독, 인지 부하와 같이 판단력 보정 능력에 영향을 미치는 요인은 앵커링 효과를 증가시키는 경향이 있다.[44] 반면, 정확성에 대한 인센티브를 부여하는 것은 앵커링 효과를 감소시키는 것으로 보인다.[45]
하지만, 이 모델은 초기 앵커가 허용 가능한 답변 범위를 벗어나는 경우에는 적용되지 않는다는 비판을 받기도 한다.[46]
트버스키와 카너먼은 앵커링을 휴리스틱과 인지 편향의 관점에서 설명했다. 즉, 주어진 앵커 수치를 시점으로 하여 수치를 조정하지만, 불충분한 조정으로 인해 최종 예측값이 앵커에 의해 왜곡된다는 것이다.
3. 2. 선택적 접근성 (Selective accessibility)
앵커가 제시되면, 그 수치의 근거가 되는 정보에 대한 접근성이 높아져 판단에 영향을 미친다는 설이 있다.[46] 예를 들어, 아모스 트버스키와 다니엘 카너먼의 연구에서 유엔에 속한 아프리카 국가의 비율을 추정할 때, 65%라는 높은 앵커가 제시되면 "아프리카 대륙은 매우 크다"와 같이 높은 앵커의 근거가 되는 정보를 수집하게 된다.[3]"확증적 가설 검증" 이론도 선택적 접근성을 설명한다. 이 이론에 따르면, 앵커가 주어지면 판단자는 그 앵커가 적절한 답인지 평가한다. 만약 아니라고 판단되면 다른 추측으로 넘어가지만, 앵커 자체의 관련 속성에 접근하기 전에 멈춘다. 새로운 답을 평가할 때 앵커와 유사한 방식을 찾게 되어 앵커링 효과가 발생한다.[46] 여러 연구에서 이 가설을 지지하는 결과가 나왔다.[47] 이 설명은 판단자가 앵커를 즉시 거부하지 않고 그럴듯한 값으로 간주하여 관련 속성을 고려하지 않는다고 가정한다.[46] 온라인 실험에서는 이전 군중 구성원의 평점이 앵커 역할을 할 수 있음을 보여주었다. 비즈니스 모델 아이디어 평가에서 이전 평점 결과를 표시하면, 사람들은 표시된 앵커를 자신의 의사 결정 과정에 통합하여 평점 분산이 감소하는 결과를 낳는다.[48]
3. 3. 태도 변화 (Attitude change)
앵커가 제공되면 앵커와 관련된 속성에 대한 태도가 변화하여 판단에 영향을 미친다.[49][50] 예측자는 어떤 것을 추정할 때, 허용 가능한 최대 조정치에 가까운 양을 선택할 가능성이 낮다. 이 이론에 따르면 예측자는 앵커가 선택될 때 덜 조정한다. 결과적으로 최종 예측 결과는 앵커에 가깝게 된다.3. 4. 극단 회피 (Extremeness aversion)
초기 연구에서 트버스키와 카너먼은 앵커링-조정으로 불리게 된 관점을 제시했다. 이 이론에 따르면, 일단 앵커가 설정되면 사람들은 최종 답변에 도달하기 위해 앵커에서 벗어나 조정한다. 그러나 사람들은 불충분하게 조정하여 최종 추측이 그렇지 않은 경우보다 앵커에 더 가까워진다.[68] 다른 연구자들도 앵커링-조정 설명을 뒷받침하는 증거를 발견했다.[43] 판단력 보정 능력에 영향을 미치는 요인, 예를 들어 알코올 중독과 부담스러운 인지 부하 수행(작업 기억에서 긴 일련의 숫자를 암기하는 것)은 앵커링 효과를 증가시키는 경향이 있다.[44] 사람들이 조정해야 하는 방향을 알고 있다면, 정확성에 대한 인센티브를 부여하는 것도 앵커링 효과를 감소시키는 것으로 보인다.[45]이 모델은 비판에서 자유롭지 않다. 대안 이론의 지지자들은 이 모델이 초기 앵커가 허용 가능한 답변 범위를 벗어나는 경우에만 적용된다고 주장하며 이 모델을 비판해 왔다. 앞선 예를 사용하자면, 마하트마 간디가 분명히 9세에 사망하지 않았기 때문에 사람들은 거기에서부터 조정할 것이다. 그러나 합리적인 숫자가 주어지면 조정은 없을 것이다. 따라서 비평가들에 따르면 이 이론은 모든 앵커링 효과의 경우를 설명할 수 없다.[46]
4. 영향을 미치는 요인
앵커링 효과는 다양한 요인에 의해 영향을 받는다. 아모스 트버스키와 다니엘 카너먼은 앵커링과 조정 휴리스틱을 처음으로 이론화했다.[3] 초기 연구에서 참가자들에게 곱셈 계산을 빠르게 암산하도록 요청했을 때, 숫자의 순서에 따라 추정치가 크게 달라지는 현상을 발견했다. 숫자가 작은 순서(1x2x3...)로 제시되면 중앙값 추정치는 512, 큰 숫자부터 제시되면(8x7x6...) 2,250이었다. (정답은 40,320이다.)[3]
또 다른 연구에서는 참가자들에게 유엔에 속한 아프리카 국가의 비율을 추정하게 했는데, 룰렛 휠을 돌려 나온 숫자에 따라 추정치가 영향을 받는다는 것을 확인했다. 룰렛 휠이 10에 멈춘 참가자들은 평균 25%로 추정했고, 65에 멈춘 참가자들은 평균 45%로 추정했다.[3]
댄 애리얼리의 연구에서는 사람들이 자신의 사회 보장 번호 마지막 두 자리를 기준으로 물건 가격을 판단하는 경향이 있음을 보여주었다. 사회 보장 번호가 높은 사람들은 더 높은 가격을 제시하는 경향을 보였다.[4]
이러한 앵커링 효과는 부동산 가격[7] 및 주식 구매 행동[8]과 관련해서도 나타난다. 특히 부동산 연구에서는 케이스-실러 주택 가격 지수의 2년 및 9년 최고가를 현재 주택 가격을 예측하는 앵커로 사용할 수 있다는 것을 확인했다. 또한 주식 구매 행동에서는 투자자의 첫 번째 주식 구매 가격이 향후 주식 구매의 앵커 역할을 한다는 것을 발견했다.
하지만, 명확하게 무작위적인 절차를 사용했을 때는 앵커링 효과를 재현하는 데 실패했다.[5][6]
4. 1. 기분 (Mood)
슬프거나 우울한 기분은 문제에 대해 더 광범위하고 정확하게 평가하는 것과 관련이 있다.[52] 초기 연구에서는 우울한 기분을 가진 사람들이 행복한 기분을 가진 사람들보다 앵커링을 덜 사용할 것이라고 예상했다. 그러나 최근 연구에서는 슬픈 사람들이 행복하거나 중립적인 기분을 가진 사람들보다 앵커링을 할 가능성이 ''더'' 높다는 반대 결과가 나타났다.[53] 의료 종사자를 대상으로 한 연구에서는 긍정적인 기분을 가진 의사들이 중립적인 기분을 가진 의사들에 비해 앵커링 편향에 덜 취약하다는 것을 발견했다. 이는 긍정적인 기분이 더 체계적인 정보 처리를 유도하여 문제 해결의 효율성을 높이기 때문이며, 이는 앵커링 효과를 감소시킨다.[54]4. 2. 개인적 경험 (Personal Experience)
여러 연구에서 앵커링은 피하기 매우 어려운 것으로 나타났다. 초기 연구에서는 전문가(해당 분야에 대한 높은 지식, 경험 또는 전문성을 가진 사람들)가 앵커링 효과에 더 저항한다고 보았지만, 이후 여러 연구에서 경험이 효과를 다소 줄일 수는 있어도 전문가조차도 앵커링에 취약하다는 것이 밝혀졌다.[10] 사법 결정에 대한 앵커링의 영향을 다룬 연구에서는 경험이 풍부한 법률 전문가조차 앵커링의 영향을 받는다는 것을 발견했다. 이는 제공된 앵커가 임의적이고 해당 사건과 관련이 없는 경우에도 마찬가지였다.[55]
연구에 따르면 앵커링에 대한 민감성은 빅5 성격 특성과 상관관계가 있다. 친화성, 성실성, 신경증이 높은 사람들은 앵커링의 영향을 더 많이 받을 가능성이 높고, 외향성과 경험에 대한 개방성이 높은 사람들은 앵커링의 영향을 덜 받을 가능성이 높다.[58][59]
4. 3. 성격 (Personality)
빅5 성격 특성과 관련하여, 친화성, 성실성, 신경증이 높은 사람들은 앵커링의 영향을 더 많이 받는 경향이 있고, 외향성과 경험에 대한 개방성이 높은 사람들은 덜 받는 경향이 있다.[58][59]| 성격 특성 | 설명 |
|---|---|
| 친화성 | 예의 바르고 신뢰하는 성향 |
| 성실성 | 질서정연하고 책임감이 강한 성격 |
| 신경증 | 불안정하고 불안한 성격 |
| 외향성 | 사교적이고 외향적인 성격 |
| 경험에 대한 개방성 | 지적이고 창의적인 성격 특성 |
프레드라그 테오바노비치(Predrag Teovanović)[76]의 연구에서는 인지적 반성도가 높은 집단에서 지능과 앵커링 사이에 음의 상관관계가 발견되었는데, 이는 인지 처리의 개인차가 앵커링 효과 발생에 중요한 영향을 미친다는 것을 나타낸다. 애드리안 퍼넘(Adrian Furnham) 등의 연구에서는 높은 수준의 성실성과 외향성이 앵커링 편향과 관련이 있다는 것을 발견했다.[77] 세바스찬 쉰들러(Sebastian Schindler)[78]의 연구에서는 성격 특성이 앵커링 효과에 대한 민감성에 체계적으로 영향을 미친다는 증거를 발견했다.
4. 4. 인지 능력 (Cognitive ability)
인지 능력이 높은 사람들은 앵커링이 감소하지만 완전히 사라지지는 않는다는 연구 결과가 있다.[60] 그러나 다른 연구에서는 인지 능력이 앵커링 사용에 큰 영향을 미치지 않는다고 주장한다.[61] 학업 성취도 및 심리 측정 추론 점수가 다른 사람들을 대상으로 한 실험에서 앵커링은 교육 수준과 관련이 없었으며, 수리 추론 및 반성 점수가 앵커링 민감도와 음의 상관관계가 있다는 것이 밝혀졌다.[62]프레드라그 테오바노비치(Predrag Teovanović)의 연구[76]는 지능, 인지적 반성, 기본적인 성격 특성과 같은 개인차를 분석하여 앵커링 편향이 개인의 의사 결정에 미치는 영향을 조사했다. 그 결과, 인지적 반성도가 높은 집단에서 지능과 앵커링 사이에 음의 상관관계가 발견되어, 인지 처리의 개인차가 앵커링 효과 발생에 중요한 영향을 미친다는 것을 보여주었다.
애드리안 퍼넘(Adrian Furnham) 등의 연구[77]에서는 참가자들에게 앵커링 과제를 제시하고 성격 검사를 실시했다. 그 결과, 높은 수준의 성실성과 외향성이 앵커링 편향과 관련이 있다는 것을 발견했다.
세바스찬 쉰들러(Sebastian Schindler)의 연구[78]는 1000명의 참가자를 대상으로 5가지 성격 특성에 대한 앵커링 효과의 중요성을 분석했지만, 성격 특성이 앵커링 효과에 체계적으로 영향을 미친다는 증거는 발견하지 못했다.
4. 5. 과신 (Overconfidence)
과신은 휴리스틱에서 비롯되며, 특히 초기 평가를 내릴 때 초기 평가에 더 많은 비중을 두는 행동 경향을 의미하며, 이는 인지적 자만으로 이어진다.[63] 인지적 자만 또는 과신은 지식 및 의사 결정 능력과 같은 개인의 인지적 속성과 같은 다른 요인에서 비롯되며, 외부 확인 소스를 추구할 확률을 감소시킨다. 이 요인은 또한 더 어려운 과제에서 발생하기도 한다. 심지어 해당 분야의 전문가조차 과신이라는 행동에 취약했으며, 더욱 적극적으로 이러한 행동을 줄여야 했다. 불확실성 하의 추정에 대한 연구에 따르면, 과신을 억제하려는 여러 시도가 성공하지 못했음에도 불구하고,[64] 트버스키와 카너먼(1971)은 과신에 대한 효과적인 해결책으로 대상이 추정을 줄이는 데 도움이 되도록 명시적으로 닻을 설정하는 것을 제안한다.[65]5. 응용
앵커링 효과는 여러 분야에서 활용된다.
협상에서 앵커링은 초기 제안을 통해 이후 협상에 큰 영향을 미친다. 초기 제안은 가능한 반대 제안의 범위를 제한하는 닻 역할을 한다.[68] 전문가조차도 앵커링에 영향을 받는데, 부동산 중개인 대상 연구에서 초기 가격 제시는 주택 가치 추정에 영향을 미치는 것으로 나타났다.[71]
판매자는 특정 제품 구매를 유도하기 위해 앵커링을 사용할 수 있다. 높은 기준 가격을 닻으로 설정하여 소비자의 가격 인식을 조작하는 방식이다.[79]
5. 1. 협상 (Negotiation)
여러 연구에 따르면 앵커링은 피하기 매우 어렵다. 한 연구에서 사람들에게 마하트마 간디의 사망 시점에 대해 터무니없는 앵커(9세 또는 140세)를 제시했음에도 불구하고, 그들의 추정치는 유의미하게 달랐다(평균 50세 대 67세).[9] 앵커링을 제거하려는 시도(명시적 경고, 금전적 인센티브)조차도 대부분 실패했다.[10][11]협상에서 앵커링은 초기 제안을 통해 후속 협상에 큰 영향을 미친다. 초기 제안은 앵커 역할을 하여 가능한 반대 제안의 범위를 제한한다.[68] 여러 연구에서 초기 제안이 협상 결과에 더 큰 영향을 미친다는 것이 밝혀졌다.[69] 전략적 협상 워크숍 결과, 참가자들이 설정한 앵커는 협상 성공에 큰 영향을 미쳤다.[70]
전문가조차도 앵커링에 영향을 받는다. 부동산 중개인 대상 연구에서, 초기 가격 제시는 그들의 주택 가치 추정에 영향을 미쳤다.[71] 앵커의 정밀도 또한 영향을 미치는데, 더 구체적인 앵커는 최종 가격을 초기 가격에 더 가깝게 만드는 경향이 있다.[72]
첫 번째 제안을 하는 쪽이 유리할 수 있지만, 너무 낮은 제안은 손해를 볼 수 있다.[66] 연구에 따르면 첫 번째 제안자는 경제적으로 유리한 결과를 얻는 경우가 많지만, 협상 결과에 덜 만족하는 경향이 있다.[73][74]
5. 2. 가격 책정 (Pricing)
판매자는 특정 제품 구매를 설득할 때 앵커링을 사용할 수 있다. 판매자는 종종 높은 기준 가격을 앵커 값으로 설정하여 소비자의 가격 인식을 조작한다.[79] 소비자를 위한 앵커 값을 설정하는 세 가지 방법은 다음과 같다.- 가격 순서 배열: 판매자는 일반적으로 제품 가격을 높은 가격부터 낮은 가격 순으로 정렬하며, 이 방법은 식당 메뉴에서 흔히 볼 수 있다.[80] 메뉴 상단의 높은 가격은 이 상황에서 앵커 값으로 작용한다. 소비자는 목록 상단의 상대적으로 높은 가격을 알고 있을 때 모든 제품이 비쌀 것이라는 기대를 갖게 된다. 결과적으로, 그들은 목록 중간과 하단에 있는 더 저렴한 제품을 보고 이러한 가격을 예상보다 적절하거나 저렴하다고 간주하며 만족할 것이다. 따라서 이러한 제품을 구매할 가능성이 더 높다.[81]
- 미끼 효과(Decoy Effect): 사람들이 세 번째 선택지를 제시받았을 때 두 가지 선택 사이에서 선호도 변화를 보이는 상황이다. 이 세 번째 선택지는 소비자들이 선호도를 바꾸도록 유도하기 위해 설계된 미끼라고 불린다. 미끼는 일반적으로 열등한 것으로 간주된다. 예를 들어, 옵션 A보다 더 비싸면서 옵션 B보다 품질이 낮을 수 있다. 이 경우, 앵커는 미끼이다.[82]
참조
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http://www.cfo.com/a[...]
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On the Robustness of Anchoring Effects in WTP and WTA Experiments
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On the effect of anchoring on valuations when the anchor is transparently uninformative
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