닻 효과 (Anchoring Effect)

처음 실린 날 2026-05-23 · 마지막으로 고친 날 2026-09-27

다른 이름: 닻 효과 · 닻내림 효과 · 정박 효과 · 기준점 효과 · Anchoring Effect

한 줄 정의

수치 판단을 할 때 처음 본 숫자(무관해 보여도)가 후속 추정을 잡아당기는 편향. 출발점에서 충분히 이동하지 못한다.

일상 한 줄

처음 본 숫자가 이후 모든 판단을 끌어당긴다.

흔한 장면

협상에서 먼저 부른 가격이 최종 합의 가격을 크게 끌어당긴다.
메뉴판에서 비싼 와인 가격을 먼저 본 뒤, "이 와인은 얼마쯤이 적당할까" 추정이 위로 끌려간다. (비싼 와인 옆의 와인이 싸 보이는 것은 반대 방향의 대조 효과다.)
부동산 호가가 평가 기준이 됨 (실제 가치와 무관해도).
연봉 협상에서 회사가 먼저 부른 숫자를 기준으로 오르내림을 따지게 된다.
"정가 10만원 → 할인 5만원" — 정가가 닻 역할.

왜 빠지나

출발점에서 멀어지기 어려움 — 첫 숫자가 인지의 기준점이 되고, 거기서 조정하다 그럴듯한 값에 닿으면 멈춘다 [Tversky & Kahneman 1974; Epley & Gilovich 2006].
무관성을 의식해도 효과 지속 — 룰렛 휠로 뽑은 숫자라는 것을 알고 봐도 추정이 끌렸고, 정답에 돈을 걸어도 줄지 않았다 [Tversky & Kahneman 1974]. 미리 경고해도 거의 줄지 않았다 [Wilson et al. 1996].
숫자를 비교해 보는 순간 걸린다 — "X보다 큰가?"를 따지면 효과가 커지고, 우연히 스치기만 한 숫자는 효과가 약하거나 없었다(Wilson et al. 1996; Shanks et al. 2020).
전문가도 영향받는다 — 부동산 중개인(Northcraft & Neale 1987)과 경력 있는 법률 전문가(Englich, Mussweiler & Strack 2006)도 실험에서 닻에 끌려갔다.

빠져나오는 법

1. 나의 추정 먼저 적기: 첫 숫자를 보기 전 본인 추정을 종이에 기록. — 근거 수준: 경험칙(직접 검증 연구 없음). 내가 적은 숫자도 닻이 되어 조정이 부족해질 수 있다 [Epley & Gilovich 2006]. 그래서 적은 값을 정답으로 두지 말고 비교 기준 하나로 쓴다. 2. 다양한 앵커 보기: 한 출처에 의존하지 않고 여러 다른 데이터 보기. — 근거 수준: 경험칙(직접 검증 연구 없음). 3개, 5개 같은 개수는 연구로 정해진 값이 아니다. 근거 있는 기준값은 참고해도 편향으로 보지 않는다는 정리 [Schley & Weingarten 2026]에서 끌어냄. 3. 협상에서 먼저 부르기: 가능하다면 본인이 먼저 닻을 던지기. 상대가 먼저 불렀다면 내 목표 가격이나 상대의 한계 가격을 떠올리면 그 효과가 사라졌다(Galinsky & Mussweiler 2001). 단, 첫 제안이 내가 무엇을 중요하게 여기는지를 드러내면, 자기 이익을 앞세우는 상대가 그 정보를 이용해 먼저 부른 쪽이 손해를 봤다 [Loschelder et al. 2016]. 금액만 부르고 우선순위는 드러내지 않는다. — 근거: 실험 [Galinsky & Mussweiler 2001; Loschelder et al. 2016] 4. 반대 이유 적기: "이 숫자가 틀린 이유"를 몇 개 적으면 닻이 약해진다(Mussweiler, Strack & Pfeiffer 2000). "조심하라"는 경고만으로는 거의 줄지 않았다(Wilson et al. 1996). — 근거: 실험 [Mussweiler et al. 2000]. 줄었지만 없어지지는 않았다

함께 쓰기 좋은 도구

가용성 휴리스틱 — 같은 휴리스틱 가족
프레이밍 효과 — 정보 제시 방식이 판단을 바꿈
사전부검 — 실패 이유를 먼저 적게 하는 기법. 닻 연구의 "반대 이유 적기" [Mussweiler et al. 2000]와 형식이 비슷하다. 사전부검이 닻을 줄인다는 연구는 이번 작업에서 찾지 못했다

통념이 무너지는 순간

"무관한 숫자는 내 판단에 영향을 안 준다"

⚠ 흔한 말: "나는 합리적이라 자릿수 정도는 무시한다." ✓ 학술: Tversky & Kahneman 1974 (Science 185(4157):1124-1131, 원문 PDF 대조)의 룰렛 휠 실험: 무작위 숫자(10 또는 65)를 본 직후 UN 회원국 중 아프리카 국가 비율을 추정. 10을 본 그룹의 중앙값 25%, 65를 본 그룹의 중앙값 45%. 정답을 맞히면 돈을 줘도 효과는 줄지 않았다. 무관한 숫자가 추정을 20%포인트 벌려 놓았고, "내 판단은 영향 안 받는다"는 자기 인식과 실제 행동은 일치하지 않았다.

"전문가는 닻 효과에 안 걸린다"

⚠ 흔한 말: "경력이 많으면 객관적이다." ✓ 학술: Northcraft & Neale (1987): 부동산 중개인도 학생과 마찬가지로 조작된 매물 호가에 따라 집값 평가가 달라졌다. 호가를 판단 근거로 꼽은 비율은 중개인이 더 낮았다(연구 2에서 19% 대 37%). Englich, Mussweiler & Strack (2006): 경력 있는 법률 전문가가 주사위를 던져 나온 구형량에도 형량을 맞춰 갔고, 경력은 이 효과를 줄이지 못했다. Klein et al. 2014 (Social Psychology 45(3):142-152, Many Labs, 36개 표본·6,344명): 비교 기준을 먼저 주는 닻 문항 4개가 모두 강하게 재현됐다. 전문성은 닻 효과를 면제해 주지 않는다.

"닻 효과를 알면 막을 수 있다"

⚠ 흔한 말: "편향을 인식하면 극복할 수 있다." ✓ 학술: Wilson, Houston, Etling & Brekke (1996): 닻은 의도와 상관없이 작동해, 미리 경고해도 피하기 어려웠다. Strack & Mussweiler 1997 (JPSP 73(3):437-446)의 선택적 접근성 모델: 닻을 정답 후보로 검토하는 동안 닻과 맞는 정보가 먼저 떠오른다. 그래서 "알고 있다"로는 부족하고, 반대 정보를 일부러 떠올리는 절차가 필요하다. 닻과 반대되는 이유를 적게 하자 효과가 줄었다(Mussweiler, Strack & Pfeiffer 2000). 줄었을 뿐 사라지지는 않았다.

빠져나오는 절차

(상세는 위의 "빠져나오는 법" 섹션 참조.)

1차 출처

Amos Tversky & Daniel Kahneman (1974). "Judgment under uncertainty: Heuristics and biases." Science, 185(4157), 1124-1131.
DOI: 10.1126/science.185.4157.1124 (DOI 유효, Science.org 본문 paywall)
무료 접근 (.edu 사본 4종 확인):
- University of Florida PDF
- Tufts University PDF
- UCLA Anderson PDF
- UC Irvine PDF

해당 논문의 "Adjustment and anchoring" 섹션. 휴리스틱·편향 프로그램의 고전 3대 논문 중 하나.

원문 핵심 인용

"In many situations, people make estimates by starting from an initial value that is adjusted to yield the final answer... adjustments are typically insufficient. That is, different starting points yield different estimates, which are biased toward the initial values. We call this phenomenon anchoring." — Tversky & Kahneman (1974), p. 1128 verbatim 검증: 2026-09-27, 공개 원문(UF OA PDF 텍스트)과 재대조

"the median estimates of the percentage of African countries in the United Nations were 25 and 45 for groups that received 10 and 65, respectively, as starting points. Payoffs for accuracy did not reduce the anchoring effect." — Tversky & Kahneman (1974), p. 1128 verbatim 검증: 2026-09-27, 공개 원문과 대조

핵심 정의·메커니즘

### 원전 정의 Tversky & Kahneman (1974): 사람은 "처음 값에서 출발해 조정하는 방식으로 추정하는데, 조정이 대개 부족하다. 그래서 출발점이 다르면 추정도 달라지고, 추정은 처음 값 쪽으로 치우친다". 출발점은 문제에 주어질 수도, 계산하다 만 중간값일 수도 있다. 룰렛 휠로 뽑은 10 또는 65를 본 뒤 UN 회원국 중 아프리카 국가 비율을 추정하게 하자 중앙값이 25%와 45%로 갈렸고, 정확도에 보상을 걸어도 줄지 않았다.

Schley & Weingarten (2026)은 50년 문헌을 정리하며 닻을 한 가지 과정이 아닌 "같은 입력(앞서 본 숫자)과 같은 출력(치우친 추정)을 갖는 효과의 묶음" 으로 다루자고 제안했다.

### 작동 기제 여러 경로가 조건에 따라 번갈아 작동한다 [Schley & Weingarten 2026]. 1. 닻 내리고 조정하기 → 출발점에서 조정하다 그럴듯한 값에 닿으면 멈춰 부족해진다. 스스로 떠올린 닻에서 이 과정이 확인됐다 [Epley & Gilovich 2006]. 2. 선택적 접근성 → 닻을 정답 후보로 검토하는 동안 닻과 맞는 지식이 먼저 떠오르고, 그 지식으로 답을 만든다 [Strack & Mussweiler 1997]. 형량 실험에서 높은 구형량을 본 사람에게 유죄 쪽 논거가 더 쉽게 떠올랐다 [Englich et al. 2006, 연구 4]. 3. 활성화 → 닻과 대상이 공유하는 특징은 더 잘 떠오르고 다른 특징은 덜 떠오른다. 닻과 다른 특징을 떠올리게 하면 닻이 줄었고, 비슷한 특징을 더 떠올리게 해도 효과는 그대로였다 [Chapman & Johnson 1999]. Schley & Weingarten은 명시적 가설 검증을 전제하지 않는 이 설명이 선택적 접근성보다 무리가 적다고 봤다. 4. 척도 왜곡 → 닻이 머릿속 응답 척도 자체를 옮긴다는 설명. 닻과 대상의 단위·차원이 같을수록 효과가 크다는 예측은 맞았다 [Schley & Weingarten 2026].

### 언제 강해지고 언제 약해지나
닻에 주의를 기울였는지: 비교 질문("X보다 큰가?")을 거치면 효과가 컸고, 비교 없이 스치기만 하면 작았다. 기본 닻은 숫자에 충분히 주의를 둬야 생겼다 [Wilson et al. 1996].
우연히 스친 숫자: 메타분석에서 우연한 닻(숫자 점화)·다른 차원의 닻·무작위임이 드러난 숫자는 효과가 줄거나 없었다 [Schley & Weingarten 2026]. 재현 연구에서도 가게 이름 속 숫자("Studio 17" 대 "Studio 97") 같은 우연한 닻은 효과가 없었고 표준 닻은 뚜렷했다 [Shanks et al. 2020].
정확도 보상·편향 교정 개입: 둘 다 효과를 줄였다(메타회귀 β −0.25 ~ −0.23, −0.37 ~ −0.12) [Schley & Weingarten 2026].
닻이 방향 정보를 줄 때: 방향을 알려 주는 닻은 오히려 효과가 컸다(β 0.52 ~ 0.69) [Schley & Weingarten 2026].
반대 근거 떠올리기: 닻에 반대되는 이유를 적게 하자 전문가 표본에서도 효과가 줄었다 [Mussweiler et al. 2000]. 협상에서 상대의 한계 가격이나 내 목표를 떠올리면 첫 제안의 이점이 없어졌다 [Galinsky & Mussweiler 2001].
개인차는 일관되지 않다: 인지 능력과 닻 민감성의 관련을 모은 소규모 메타분석(효과 15개, N = 1,165)에서 관련은 g = 0.003(95% CI −0.031 ~ 0.037)이었다. 같은 사람에게 닻 문항 10개를 줬을 때 문항 간 내적 일관성이 α = .11로 매우 낮아, 개인의 닻 민감성 자체가 믿을 만하게 재지지 않았다 [Röseler et al. 2019]. 인지욕구·인지 부하·사전 경고도 두 종류의 닻 모두에서 효과를 바꾸지 못했다 [Röseler et al. 2022].

### 어떻게 재나
두 단계 표준 과제 — ① "X보다 큰가 작은가?"(비교 질문) ② "얼마인가?"(절대 추정). 높은 닻 집단과 낮은 닻 집단의 추정 차이를 효과로 본다.
백분위 방식 [Jacowitz & Kahneman 1995] — 닻 없는 보정 집단의 추정 분포에서 15·85번째 백분위 값을 닻으로 쓰고, 닻 받은 추정을 그 분포의 백분위로 바꿔 효과를 잰다. Many Labs 재현이 이 문항을 썼다(아기 출생 수, 에베레스트 높이, 시카고 인구, 뉴욕까지 거리).
기본 닻 [Wilson et al. 1996] — 비교 질문 없이 숫자를 스치게만 한다.
우연한 환경 닻 [Critcher & Gilovich 2008] — 선수 등번호, 제품 모델 번호, 식당 이름 속 숫자처럼 과제와 상관없이 주변에 있는 숫자.
스스로 만든 닻 [Epley & Gilovich 2006] — "보드카의 어는점" 처럼 사람이 스스로 아는 기준값(물의 어는점)에서 조정하게 한다.
가치 평가 과제 [Maniadis et al. 2014] — 무작위 금액을 본 뒤 불쾌한 소리를 듣는 대가로 받고 싶은 최소 금액(WTA)을 적는다.

### 헷갈리는 개념과의 차이 | 개념 | 판단이 움직이는 방향 | 예 | 닻과의 차이 | |---|---|---|---| | 닻 효과 | 앞서 본 숫자 쪽으로 끌림(동화) | 비싼 와인 가격을 본 뒤 "이 와인의 적정가" 추정이 올라감 | — | | 대조 효과 | 기준에서 반대쪽으로 밀림 | 비싼 와인 옆의 중간 가격 와인이 싸 보임 | 방향이 반대. 메뉴판 효과는 여기에 가깝다 | | 숫자 점화 | 스친 숫자가 판단에 스며듦 | 식당 이름 "Studio 97" | 닻 문헌의 한 갈래지만 재현이 약함 [Shanks et al. 2020; Schley & Weingarten 2026] | | 준거점(전망 이론) | 이득·손실을 가르는 기준 | 산 가격보다 떨어지면 손실로 느낌 | 추정값이 아닌 평가의 기준. 추정을 끌어당기는 현상과 다름 | | 정보가 있는 기준값 | 근거 있는 숫자를 반영 | 비슷한 매물의 실거래가 | 편향이 아닌 합리적 사용. 방향 정보를 주는 닻은 효과가 컸다 [Schley & Weingarten 2026] |

주요 후속 연구·메타분석

### Schley & Weingarten (2026) — 50년 닻 연구 메타분석과 이론 재정리 Management Science, 온라인 선공개(권·쪽 미정). DOI: 10.1287/mnsc.2023.03238

설계: 효과크기 2,601개(높은 닻 대 낮은 닻 비교 1,280개) 메타분석. 닻 이론 7개를 조절 변수 예측과 대조했다.
결과: Hedges' g = 0.825(95% CI 0.765–0.884, I² = 93.73%), 출판 편향을 보정해도 큰 효과로 남았다. 우연한 닻·다른 차원 닻·무작위 숫자·정확도 보상·교정 개입에서 효과가 줄거나 없었다. 방향 정보를 주는 닻은 효과를 키웠다.
의미와 한계: 닻을 단일 기제로 설명하지 말고 여러 경로의 묶음으로 보자는 제안. 조정 과정이 여러 작은 단계인지 한 번인지는 아직 검증되지 않았고, 선택적 접근성의 기억 증거는 최근 재현에 실패했다고 적었다. 이질성이 매우 크다. (게재본 초록 + PsyArXiv 저자 원고 전문 대조. g·I² 값은 게재본 초록에서 수식이 빠져 저자 원고 초록으로 확인)

### Klein et al. (2014) — Many Labs 재현에서 닻은 원 연구보다 크게 나왔다 Social Psychology, 45(3), 142–152. DOI: 10.1027/1864-9335/a000178

설계: 36개 표본, 6,344명. 13개 효과를 같은 절차로 재현했다. 닻은 Jacowitz & Kahneman(1995) 문항 4개.
결과: 닻 문항 4개의 가중 효과크기 d = 1.17(뉴욕까지 거리) ~ 2.42(아기 출생 수). 비교 기준인 원 연구 효과크기는 d = 0.93(95% CI 0.51–1.33)이다. 원 논문이 주제별 효과크기를 계산할 정보를 주지 않아 네 문항 모두에 같은 전체 값을 적었다고 표 주석에 밝혔다. 13개 효과 가운데 가장 큰 축이었다.
의미와 한계: 비교 질문을 거치는 표준 닻은 매우 잘 재현된다. 일반 지식 문항에 한정된 결과다. (전문 대조)

### Shanks, Barbieri-Hermitte & Vadillo (2020) — 우연히 스친 숫자의 닻은 재현되지 않았다 Collabra: Psychology, 6(1). DOI: 10.1525/collabra.310

설계: Critcher & Gilovich(2008)의 우연한 환경 닻 방법으로 소비자 가격 추정 연구 3편. 표준 두 단계 닻도 함께 쟀다.
결과: 우연한 닻의 통계적으로 유의한 효과는 나오지 않았다. 표준 닻 효과는 뚜렷했다.
의미와 한계: 저자들은 닻이 "닻에 대해 명시적으로 생각해야 하는 상황" 에 한정된다고 결론 냈다. 초록에 표본 수·효과크기는 없다. (초록만 읽음)

### Critcher & Gilovich (2008) — 등번호·모델 번호·식당 이름 속 숫자도 추정을 끌었다 Journal of Behavioral Decision Making, 21(3), 241–251. DOI: 10.1002/bdm.586

설계: 연구 3편. 선수 등번호에 따른 성적 추정, 제품 모델 번호에 따른 국내 판매 비율 추정, 식당 이름("Studio 17" 대 "Studio 97")에 따른 예상 지출.
결과: 세 연구 모두 우연히 있던 숫자가 추정을 끌어당겼다. 해당 분야 전문성(연구 1)이나 숫자를 기억하는지(연구 3)는 효과를 바꾸지 않았다.
의미와 한계: 우연한 닻의 대표 근거. 위 재현 실패 [Shanks et al. 2020]와 메타분석 [Schley & Weingarten 2026]이 이 갈래의 효과를 약하거나 없다고 보고했다. (초록만 읽음)

### Loschelder, Trötschel, Swaab, Friese & Galinsky (2016) — 먼저 부르면 이득일 때와 손해일 때 Journal of Applied Psychology, 101(7), 995–1012. DOI: 10.1037/apl0000096

설계: 실험 3편. 첫 제안을 내는 쪽이 자기 우선순위(어느 쟁점을 더 중요하게 여기는지)를 드러내는 정도를 조작했다. 드러내지 않음 / 명시적으로 / 암시적으로 / 둘 다. 받는 쪽의 사회적 가치 지향(자기 이익 중심 vs 협력 중심)을 조절 변수로 쟀다. 표본 수는 초록에 없다.
결과: 우선순위를 드러내지 않으면 먼저 부른 쪽이 유리했다(선제 이점 재현). 우선순위를 드러내면 명시적이든 암시적이든 먼저 부른 쪽이 불리해졌다. 이 손해는 받는 쪽이 자기 이익 중심일 때만 나타났다. 이들은 알아낸 정보를 이용해, 자기에게 덜 중요한 쟁점을 중요한 척하며 더 많은 몫을 챙겼다(조절된 매개 분석). 초록에 효과크기는 없다.
의미와 한계: 첫 제안은 닻 역할과 정보 노출 역할을 함께 한다는 "정보-닻 모형" 이다. "먼저 불러라" 는 조언의 경계 조건이다. 여러 쟁점을 맞바꾸는 협상 과제에서 나온 결과라, 가격 하나만 정하는 협상에는 정보 노출 경로가 작을 수 있다. (초록만 읽음)

### Röseler, Schütz & Starker (2019) — 닻에 잘 걸리는 사람을 믿을 만하게 잴 수 없다 PsyArXiv 사전공개. DOI: 10.31234/osf.io/bnsx2

설계: 사전등록 온라인 실험. 인지 능력이 높을수록 닻에 덜 걸리는지, 닻이 무작위로 보일 때만 그런지 시험했다. 자기 연구와 기존 연구 4편의 효과 15개를 메타분석했다.
결과: 가설은 지지되지 않았다. 인지 능력과 닻 민감성의 관련 g = 0.003(95% CI −0.031 ~ 0.037, N = 1,165). 닻 문항 10개의 내적 일관성 α = .11.
의미와 한계: 성격·지능 조절 연구가 서로 어긋난 이유를 측정 신뢰도로 설명한다. 학술지 게재 전 원고다. (초록만 읽음)

### Maniadis, Tufano & List (2014) — 가치 평가의 무작위 닻은 절반 크기로 재현됐다 American Economic Review, 104(1), 277–290. DOI: 10.1257/aer.104.1.277

설계: Ariely, Loewenstein & Prelec(2003)의 실험 2(불쾌한 소리를 듣는 대가)를 116명으로 재현. 닻은 10센트, 50센트, 또는 없음.
결과: 두 순서를 합친 평균 WTA는 10센트 닻 19.60, 닻 없음 22.76, 50센트 닻 25.20센트. 10센트 대 50센트 차이는 28.57%로 원 연구의 절반쯤이었다.
의미와 한계: 가치 평가에 쓰는 무작위 닻은 원 연구보다 약하다. 저자들은 첫 발견 하나로 결론 내리지 말고 독립 재현을 쌓아야 한다는 이론 틀도 함께 제시했다. (전문 대조)

### 그 밖의 문헌
Wilson, T. D., Houston, C. E., Etling, K. M., & Brekke, N. (1996). Journal of Experimental Psychology: General, 125(4), 387–402. DOI: 10.1037/0096-3445.125.4.387 — 기본 닻. 미리 경고해도 피하기 어려웠다.
Strack, F., & Mussweiler, T. (1997). Journal of Personality and Social Psychology, 73(3), 437–446. DOI: 10.1037/0022-3514.73.3.437 — 선택적 접근성 모델.
Chapman, G. B., & Johnson, E. J. (1999). Anchoring, activation, and the construction of values. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 79(2), 115–153. DOI: 10.1006/obhd.1999.2841 — 활성화 설명. 실험 5편.
Englich, B., Mussweiler, T., & Strack, F. (2006). Personality and Social Psychology Bulletin, 32(2), 188–200. DOI: 10.1177/0146167205282152 — 법률 전문가가 주사위로 정한 구형량에도 끌려갔다.
Epley, N., & Gilovich, T. (2006). Psychological Science, 17(4), 311–318. DOI: 10.1111/j.1467-9280.2006.01704.x — 스스로 만든 닻에서 조정이 부족해지는 과정.
Röseler, L., et al. (2022). Replicating Epley and Gilovich: Need for cognition, cognitive load, and forewarning do not moderate anchoring effects. PsyArXiv. DOI: 10.31234/osf.io/bgp3m — 재현 3편(N = 653). 인지욕구·인지 부하·사전 경고 모두 조절 효과 없음.
Northcraft, G. B., & Neale, M. A. (1987). OBHDP, 39(1), 84–97. DOI: 10.1016/0749-5978(87)90046-X — 부동산 중개인도 조작된 호가에 끌려갔다.
Jacowitz, K. E., & Kahneman, D. (1995). Personality and Social Psychology Bulletin, 21(11), 1161–1166. DOI: 10.1177/01461672952111004 — 백분위 측정 방식.
Mussweiler, T., Strack, F., & Pfeiffer, T. (2000). Personality and Social Psychology Bulletin, 26(9), 1142–1150. DOI: 10.1177/01461672002611010 — 반대 근거 떠올리기.
Galinsky, A. D., & Mussweiler, T. (2001). Journal of Personality and Social Psychology, 81(4), 657–669. DOI: 10.1037/0022-3514.81.4.657 — 협상의 첫 제안.
Furnham, A., & Boo, H. C. (2011). The Journal of Socio-Economics, 40(1), 35–42. DOI: 10.1016/j.socec.2010.10.008 — 종합 리뷰.

비판·한계

### 재현성
표준 닻: Many Labs 36개 표본에서 원 연구(d = 0.93)보다 큰 d = 1.17 ~ 2.42로 재현됐다 [Klein et al. 2014]. 메타분석 g = 0.825 [Schley & Weingarten 2026].
가치 평가의 무작위 닻: 원 연구 효과의 절반쯤 [Maniadis et al. 2014].
우연한 닻: 재현 3편에서 유의한 효과 없음 [Shanks et al. 2020]. 메타분석에서도 줄거나 없음 [Schley & Weingarten 2026].

### 대표 반론
우연히 스친 숫자도 닻이 되나: Critcher & Gilovich(2008)는 등번호·모델 번호·식당 이름 속 숫자가 추정을 끌었고 전문성도 이를 막지 못했다고 보고했다. Shanks et al.(2020)은 같은 방법으로 효과를 찾지 못했고, 닻은 숫자를 명시적으로 생각해야 하는 상황에 한정된다고 결론 냈다. 메타분석은 후자 쪽에 무게를 둔다 [Schley & Weingarten 2026].
메커니즘: 조정 부족 [Epley & Gilovich 2006], 선택적 접근성 [Strack & Mussweiler 1997], 활성화 [Chapman & Johnson 1999], 척도 왜곡이 경쟁한다. 메타분석 저자들은 어느 하나가 이긴다고 보지 않고, 선택적 접근성의 기억 증거가 최근 재현에 실패했다는 점을 약점으로 꼽았다 [Schley & Weingarten 2026].
누가 더 잘 걸리나: Epley & Gilovich(2006)는 정확한 값을 찾을 능력·의지가 있으면 조정이 덜 부족하다고 봤다. 재현 연구는 인지욕구·인지 부하·사전 경고의 조절 효과를 찾지 못했고 [Röseler et al. 2022], 인지 능력과 닻 민감성의 관련은 0에 가까웠다 [Röseler et al. 2019].

### 쓰면 안 되는 상황
숫자가 실제 정보를 담을 때 — 비슷한 매물의 실거래가처럼 근거 있는 기준값을 참고해도 편향으로 보지 않는다. 방향 정보를 주는 닻은 효과가 컸다 [Schley & Weingarten 2026]. 모든 첫 숫자를 무시하라는 조언으로 쓰지 않는다.
판단이 기준에서 반대로 밀리는 경우 — "비싼 것 옆이라 싸 보인다" 는 대조 효과다. 닻 처방(내 추정 먼저 적기)을 그대로 쓰면 맞지 않는다.
한 실험의 효과 크기를 옮길 때 — 이질성이 매우 커서(I² ≈ 94%) 한 상황의 수치를 다른 상황에 옮기면 안 된다 [Schley & Weingarten 2026].
경고로 막으려 할 때 — 경고만으로는 거의 줄지 않았다 [Wilson et al. 1996]. 반대 근거 떠올리기는 줄였지만 없애지는 못했다 [Mussweiler et al. 2000].
첫 제안이 내 우선순위를 드러낼 때 — 자기 이익을 앞세우는 상대에게는 먼저 부른 쪽이 손해를 봤다 [Loschelder et al. 2016]. "먼저 불러라" 를 무조건 적용하지 않는다.