01 · 场景
一个随机数字，把答案拖开 20 个百分点
1974 年，特沃斯基和卡尼曼，在《科学》杂志上，发表了一个实验。他们让俄勒冈大学的学生，转动一个幸运轮盘，轮盘被动了手脚，只会停在 10 或者 65。转完之后，马上问：非洲国家在联合国里的占比，是高于，还是低于这个数？接着，让学生写下自己真实的估计。每个学生都清楚，轮盘是随机的，和联合国毫无关系。可是，先看到 10 的那一组，估计的中位数是 25%，先看到 65 的那一组，中位数是 45%。一个公认随机的数字，把两组的答案，拖开了 20 个百分点。卡尼曼后来写道：被拖动的人，自己毫无察觉。锚定效应，从此成了研究判断偏差的起点之一。
02 · 原理
一张图看懂它怎么运转
两条路径，通向同一个结局：要么调整得不够，要么和锚点相关的记忆，被选择性地激活了。
03 · 练习
练一练：3 道题，看你会不会用
04 · 边界
什么时候它会坑你
判断的人，对这个领域里的合理区间非常熟悉
模型会说锚点，总会拖动估计。
现实是熟悉能减弱锚定，但清除不了。诺斯克拉夫特和尼尔 1987 年发现，资深的房产经纪人，估价仍然被挂牌价拖动，只是幅度小于外行。
把一切估计的偏差，都归因于锚定
模型会说答案贴着某个数字，就是被锚了。
现实是偏差也可能来自激励、信息不足，或者真实的信号。先排除别的原因，再下锚定的结论。
谈判里，报出过于极端的锚
模型会说锚越极端，拉力越大。
现实是离谱的报价，会被当成不诚实，或者无知，对方可能直接终止谈判。锚还没起作用，交易先没了。
把实验室里的随机数字效应，直接外推到重大的决策
模型会说一个骰子的点数，也能左右法官的量刑。
现实是英格利希等人 2006 年的法官实验，支持这一点。但后来的重复研究提醒我们，部分经典的锚定实验，在真实场景里的效应，比原始报告弱，别高估了单个数字的魔力。
05 · 证据
两个经典实验：公认随机的锚点仍在拖动估计可靠二手
轮盘实验里，两组的中位数相差 20 个百分点，甘地实验里，两组的平均值相差 17 岁。锚点越极端，估计被拖得越远。
来源：Tversky & Kahneman 1974, Science；Strack & Mussweiler 1997, Journal of Experimental Social Psychology，数字转引自原始论文
06 · 用法
照着做，一共 5 步
- 开口之前，先写下自己的数谈判或者估值之前，独立查好数据，写下目标价和底线。这一步，必须在看到对方的数字之前完成。
- 有准备的时候，争取先报价加林斯基 2001 年的实验显示，先报价的一方，成交结果更靠近自己的锚。报一个有依据的、够极端、但又不至于让对方转身离场的数。
- 听到对方的锚，先明确否定，再还价别从对方的数字往上加。先说明这个数没有依据，再给出自己的锚，把战场拉回来。
- 重要的估计，从多个起点各算一遍分别从乐观、悲观、中性三个起点来推。三个结果差得很大，就说明有锚在拖，取一个区间，别取单点。
- 用外部的基准，校验最终的答案对照历史数据、同类案例，或者别人的独立估计。发现自己的估计，贴着某个数字走，就重算一遍。
08 · 出处
出处与延伸阅读
- Tversky & Kahneman, Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases, Science, 1974一手核实查看原文 ↗
- Strack & Mussweiler, Explaining the Enigmatic Anchoring Effect, JESP, 1997一手核实搜索原文 ↗
- Galinsky & Mussweiler, First Offers as Anchors, JPSP, 2001一手核实搜索原文 ↗
- Englich, Mussweiler & Strack, Playing Dice with Criminal Sentences, Psychological Science, 2006一手核实搜索原文 ↗
- Northcraft & Neale, Experts, Amateurs, and Real Estate, OBHDP, 1987一手核实搜索原文 ↗