एंकरिंग और समायोजन क्या हैं?
एंकरिंग और समायोजन संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह को संदर्भित करता है जिसमें एक व्यक्ति शुरू में प्राप्त जानकारी के टुकड़े पर बहुत अधिक निर्भर करता है (बाद में "लंगर" के रूप में संदर्भित) जो सभी बाद के निर्णय लेते हैं। दूसरे शब्दों में, बाद के सभी निर्णय प्रभावित होते हैं और प्रारंभिक लंगर मूल्य के करीब रहने के लिए समायोजन की आवश्यकता होती है, जो कि समस्या का एक कारण हो सकता है यदि लंगर वास्तविक मूल्य से बहुत अलग है। इस प्रकार का पूर्वाग्रह आमतौर पर तब देखा जाता है जब कोई व्यक्ति पिछली उपलब्ध सूचनाओं के आधार पर भविष्य के परिणामों का निर्माण करता है।
स्पष्टीकरण
निर्णय लेने की प्रक्रिया के दौरान, एक व्यक्ति को एंकरिंग और व्यवहार को समायोजित करने के लिए प्रदर्शित किया जाता है, जब उनके सभी निर्णय सूचना के प्रारंभिक सेट से बहुत प्रभावित होते हैं। आमतौर पर, व्यक्ति उन सभी विचारों को एकीकृत करता है जो लंगर की स्वीकार्य सीमा के भीतर आते हैं और उन लोगों को अस्वीकार करते हैं जो लंगर के अनुरूप नहीं हैं। इसलिए, सभी आगामी तर्कों, वार्ताओं, अनुमानों आदि में केवल उन मूल्यों पर चर्चा की जाती है जो लंगर के करीब हैं।
मूल रूप से, एंकरिंग और समायोजन का अंतर्निहित सिद्धांत यह है कि कोई व्यक्ति किसी विशेष मूल्य या संख्या को शुरुआती बिंदु (उर्फ एंकर) के रूप में चुनता है, जो अंततः लक्ष्य संख्या बन जाता है और बाद में व्यक्ति तब तक जानकारी के निम्नलिखित टुकड़ों को समायोजित करता है। समय की अवधि में लक्ष्य मान की स्वीकार्य सीमा के भीतर पहुँचता है।
तंत्र
जैसा कि पहले ही ऊपर चर्चा की जा चुकी है, एंकरिंग एक प्रकार का संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह है जिसमें किसी व्यक्ति को तथ्यों पर बहुत अधिक निर्भर करता है जो प्रक्रिया को मदद करने के उद्देश्य से निर्णय लेने की प्रक्रिया से पहले प्रदान किए जाते हैं। ऐसे उदाहरण हैं कि जो तथ्य प्रदान किए गए हैं वे पूरी तरह से बेकार हैं या यहां तक कि बेतुके हैं। फिर भी, शोध आँकड़े बताते हैं कि सूचना के ये प्रारंभिक सेट निर्णय लेने की प्रक्रिया को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं, भले ही यह विषय के लिए उनकी प्रासंगिकता के बावजूद हो। जबकि एंकरिंग को अर्धविराम या अवचेतन घटना माना जाता है, एंकर के बारे में समायोजन पूरी तरह से सचेत निर्णय है।
एंकरिंग और समायोजन प्रभाव को चलाने वाले अंतर्निहित तंत्र को निम्नलिखित दो अवधारणाओं से जोड़ा जा सकता है:
- सुझाव के माध्यम से एंकरिंग: इस प्रकार के एंकरिंग में, सूचना के प्रारंभिक सेट की तुलना एक सुझाव से की जा सकती है। एक बार कुछ एसोसिएशन के आधार पर सुझाव दिए जाने के बाद, यह उन सभी अनुमानों का आधार बन जाता है, जिनका अनुसरण किया जाता है और समायोजन उसी के आधार पर किए जाते हैं। यह अर्धविराम एंकरिंग का आधार बनता है।
- अवचेतन एंकरिंग: इस प्रकार के एंकरिंग में, एक व्यक्ति का एंकर के साथ कोई संबंध नहीं होता है। कई बार ये एंकर गलत होते हैं। इस मामले में, व्यक्ति का मानना है कि लंगर सही है या, कई बार, स्वीकार करता है कि यह गलत हो सकता है, लेकिन यह मानता है कि लंगर के लिए छड़ी करने के लिए अभी भी इसके लायक है। आखिरकार, एंकर को पकड़ने के लिए व्यक्ति सभी समायोजन करता है।
एंकरिंग और समायोजन उदाहरण
- उदाहरण # 1 - हम एंकरिंग और समायोजन की अवधारणा को स्पष्ट करने के लिए एक प्रयुक्त कार विक्रेता का उदाहरण लेते हैं। आमतौर पर, सेल्समैन बातचीत शुरू करने के लिए बहुत अधिक कीमत लगाता है, जो निस्संदेह कार के बाजार मूल्य से ऊपर है। अब, सेल्समैन द्वारा उद्धृत प्रारंभिक मूल्य लंगर बन जाता है, और इस तरह, खरीदार हमेशा अंतिम मूल्य का भुगतान करेगा जो उचित मूल्य से बहुत अधिक होगा। यह केवल एक उच्च उद्धरण के साथ एक एंकर बनाकर कार सेल्समैन द्वारा संभव बनाया गया था।
- उदाहरण # 2 - एंकरिंग और समायोजन की अवधारणा को चित्रित करने के लिए एक हायरिंग मैनेजर का एक और उदाहरण लेते हैं। काम पर रखने की बातचीत के दौरान, एक काम पर रखने वाले प्रबंधक संभावित उम्मीदवार को बहुत कम मुआवजा पैकेज देने पर विचार कर सकते हैं। अब, कम शुरुआती बिंदु के कारण, उम्मीदवार, कई दौर की बातचीत के बाद भी, अपेक्षाकृत कम प्रारंभिक वेतन में शामिल हो सकता है।
वित्त में एंकरिंग और समायोजन उत्तराधिकार
वित्त के क्षेत्र में, एंकरिंग और समायोजन देखा जाता है जब एक विश्लेषक एक आर्थिक पूर्वानुमान उपकरण या एक मूल्य निर्धारण मॉडल बनाता है। संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह जब एक विश्लेषक एक बड़े विचार के आधार पर वित्तीय मॉडल का निर्माण करता है जो कई अन्य संबंधित और प्रासंगिक कारकों को ध्यान में रखने में विफल रहता है। एंकरिंग के जोखिम को कम करने के लिए सबसे अच्छा मॉडस ऑपरेंडी कई मॉडलों के दृष्टिकोण को आत्मसात करना है।
एक सामाजिक मनोविज्ञान शोधकर्ता फिलिप टेटलॉक के अनुसार, जो पूर्वानुमानकर्ता कई विचारों या दृष्टिकोणों के आधार पर अपनी भविष्यवाणी करते हैं, वे एकल मॉडल पर जोर देने वाले लोगों की तुलना में बेहतर पूर्वानुमान मॉडल बनाने में सक्षम होते हैं। संक्षेप में, एक विश्लेषक अपने मॉडल में सर्वश्रेष्ठ मॉडल और पूर्वानुमान को शामिल करके एंकरिंग के प्रभावों को कमज़ोर बना सकता है।
नुकसान
- यदि प्रारंभिक एंकर मूल्य वास्तविक मूल्य से सटे नहीं है, तो एंकर मूल्य के प्रति पूर्वाग्रह के कारण बाद के सभी समायोजन सही परिणाम से दूर ले जाएंगे।
- कभी-कभी एंकर का मूल्य वास्तविक मूल्य से पूरी तरह से अलग होता है, और ऐसे मामलों में, व्यक्ति को अप्रासंगिक प्रारंभिक जानकारी और वास्तविक मूल्य के बीच कनेक्शन के संयोजन में पकड़ा जा सकता है।
