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고정편향 (Anchoring Bias)
따라해봐요~ 앵커 바이어~s
정의
사람들이 어떤 결정을 내릴 때, 첫 번째로 받아들인 정보나 첫 인상에 의존적으로 판단하는 인지 편향을 의미한다
사람들이 자신에게 주어진 정보에 과도하게 의존하여 판단하고 추론하는 경향이 있는 것을 말한다
앵커란 특정 주제나 상황에서 처음으로 받은 정보나 값으로
이후에 받는 정보나 값을 이 앵커에 비교하거나 상대적으로 평가하는 기준이 된다
이후에 받는 정보나 값을 이 앵커에 비교하거나 상대적으로 평가하는 기준이 된다
설명
사람들은 처음에 받아들인 정보에 과도하게 영향을 받아, 이후에 받는 모든 정보를 처음 받은 정보에 맞춰 판단하려는 경향을 보인다
이는 결정 과정에서 오류를 일으키고 합리적 판단을 방해할 수 있다
예시
중고차를 사려고 할 때
판매자가 먼저 제시한 가격이 어느정도 형성된 경우 구매자들은 이를 기준으로 협상을 진행하게 된다
판매자가 높은 가격을 제시하더라도 이를 기준으로 가격을 설정하려는 경향이 있다
영향
개인적 영향
특정 숫자나 행동 계획에 고정화(앵커링)되면 그 후로 새로운 정보를 받을 때마다 처음에 설정한 프레임 워크를 통해 모든 정보를 걸러내며 왜곡시킨다. 이런 경우, 상황이 변하더라도 계획을 변경하는 것을 꺼리게 됨
시스템적 영향
고정편향은 주변에서 흔히 관찰할 수 있으며 다른 인지적 편향을 유발하는 주요 요소이다
이는 법정 판단에도 영향을 미치는데, 연구에 따르면 배심원과 판사가 제시한 고정점에 따라 판결에 영향을 미칠 수 있다
이는 법정 판단에도 영향을 미치는데, 연구에 따르면 배심원과 판사가 제시한 고정점에 따라 판결에 영향을 미칠 수 있다
제품에 미치는 영향
고정점은(앵커링) 제품 가치를 인식하고 다른 제품과 비교할 때 소비자 판단에 영향을 준다
제품 할인을 예시로 들면, 고객이 처음 본 가격에 따라 영향을 줄 수 있다
처음 본 제품의 가격이 비싼 경우 그것이 고정점이 되어
그 후 발견한 할인제품을 더 큰 할인으로 느낄 수 있는 것이다
제품 할인을 예시로 들면, 고객이 처음 본 가격에 따라 영향을 줄 수 있다
처음 본 제품의 가격이 비싼 경우 그것이 고정점이 되어
그 후 발견한 할인제품을 더 큰 할인으로 느낄 수 있는 것이다
인공지능과 고정편향
우리가 인공지능 기계 학습 모델에서 받는 응답은 고정편향을 유발해 결정에 영향을 줄 수 있다
AI가 처음 제공하는 응답은 사람들이 처음 받은 답변에 고정점을 걸어 다른 해결책을 무시하고 결정을 제한하는 것을 가능하게 할 수 있다
이런 영향을 줄이려면 시간을 들여 AI의 답변을 신중하게 생각해야 한다
AI가 처음 제공하는 응답은 사람들이 처음 받은 답변에 고정점을 걸어 다른 해결책을 무시하고 결정을 제한하는 것을 가능하게 할 수 있다
이런 영향을 줄이려면 시간을 들여 AI의 답변을 신중하게 생각해야 한다
UIUX디자인에 활용하기
고정편향을 고려하여 사용자가 처음 받는 정보가 그 후에 어떤 영향을 미칠지 고려할 필요가 있다
디자인 요소나 사용자 경험을 구성할 때, 첫 인상이나 초기 정보가 사용자 판단에 큰 영향을 줄 수 있음을 인지해야한다