案例入门锚定效应
法官量刑中的随机锚定
也叫：掷骰子法官
德国法官量刑竟受随机骰子数字的影响，锚定指数50%。
核心讲解
实验对象是平均任职15年的德国法官，他们先读一个妇女在商店顺手牵羊被捉的案例，然后掷一副被做过手脚的骰子——每次结果不是3就是9。骰子一停，法官被问是否会判该妇女入狱、刑期比骰子上的数大还是小，最后给出具体刑期。结果：掷出9的法官平均判8个月，掷出3的法官平均判5个月，锚定指数50%。训练有素、经验丰富的法官也无法摆脱随机数字的影响。这个案例还引出公共政策含义：如果为伤害赔偿判决设置上限（如100万美元），锚定会阻止法官把较轻量刑判得更轻——上限既压住严厉判决，也抬高较轻判决，对违法者和大公司更有利。随机锚定也说明系统2对系统1的自主运行一无所知、无法控制。
费曼版：用大白话再讲一遍
法官审案时先掷个骰子，掷出9就平均判8个月，掷出3就平均判5个月——一个完全随机的数字，居然左右了刑期。法官自己绝不会承认，但统计结果铁证如山。连专门跟数字和规则打交道的法官都逃不过，可见锚定这股暗流有多强。
要点
- 掷9的法官平均判8个月，掷3的平均判5个月。
- 锚定指数50%，与实验室水平相当。
- 资深法官同样无法摆脱随机锚定。
- 判决上限等政策会因锚定产生意想不到的效果。
常见误区
- 以为“资深专业人士能抵抗随机数字”，数据表明不能。
- 以为刑罚上限一定对被告有利，锚定效应使其抬高较轻判决。
- 把法官案例当个例，它证明锚定渗透真实决策。