图形面积判断任务下信息加工模式和信息呈现方式对吸引效应的影响*

张全成 刘 阳

(四川师范大学商学院, 成都 610101)

1 前言

一些学者认为, 人类决策行为之所以违背偏好独立性原则, 根源主要有两点(Huber et al., 1982; Li,1996)：一是人们不能确定其选择会出现什么结果,如风险性决策中, 人类计算能力的有限性使其无法准确计算各种概率组合。二是人们不能确定特定结果带来的效用, 于是便用其他决策机制来取代期望效用最大化规则, 如占优机制(Li, 1994, 2001)、最小后悔机制(Schley, 2005)、负面情绪规避机制(Kahneman &Tversky, 1979; Hedgcock, Rao, &Chen, 2009)等。作为一种确定性决策, 学者们主要用各种易得性启发式解释吸引效应, 这些解释可划分为两类：基于属性的(attribute based)效用权衡(trade-off)机制和基于备择项的(alternative based)价值判断机制。属性效用权衡机制认为属性可以相互补偿, 决策者首先确定各备择项每个属性的效用,然后按照某种属性边际替代率得出各备择项的整体价值, 进而做出决策。学者们一般使用该机制中的两类偏差解释吸引效应。一是属性感知偏差, 如基于值域-频率理论(range-frequency theory)的价值转移模型(value-shift), 认为诱引备择项改变了各备择项属性的极差和排序, 增加了目标备择项优势(Huber et al., 1982; Pettibone & Wedell, 2000); 而基于参考点转移的损失规避模型(lose aversion)则认为, 诱引备择项改变了决策者对各属性的得失感知。二是属性权衡偏差, 如权重改变模型(weigh-change)认为诱引备择项改变了属性间的边际替代率, 增加了目标备择项优势属性的权重(Mellers & Biagini, 1994)。基于备择项的价值判断机制关注备择项层面的比较, 认为选择偏好由备择项估值和决策规则共同作用(Hedgcock et al., 2009),这一决策机制对占优关系特别敏感(Wedell, 1991)。决策规则由决策情境诱发, 如当要求人们对其决策行为辩护(justification)时, 由于目标备择项对诱引备择项完全占优, 而成为人们选择的“正当理由”(Simonson, 1989; Hedgcock et al., 2009)。解释吸引效应的价值增加模型(value-added model) (Wedell& Pettibone, 1996)和相似性启发式(similarity heuristic) (Tversky, 1972; Hamilton, Hong, &Chernev, 2007)均属此类机制。

理论回顾发现, 以往吸引效应研究中的实验材料大都具有以下特点：备择项为产品或方案; 备择项有两个面临权衡困难的关键属性; 属性值由数字或等级词语描述, 属性间大小关系明确。这种实验材料设计存在两个问题：一是可能会夸大吸引效应。一些学者认为数字或等级词语描述会扩大属性间感知差异并激发对比效应, 进而夸大吸引效应强度(Frederick & Lee, 2008), 实际生活中的选择方案多是可体验的、可感知的, 如果属性信息具体而有意义, 吸引效应可能会减弱(Malaviya & Sivakumar,2002)或消失(Stewart, 1988)。二是无法有效分割前述两种机制的作用, 如以往很多研究只能将吸引效应归为两种机制共同作用的结果(Wedell &Pettibone, 1996; Highhouse, 1996)。本研究拟以图形面积判断代替传统的双属性决策框架, 以解决上述问题。若以表1图片作为刺激物, 情境集1组和2组被试者在判断哪个图形面积最大时, 选择是否会存在显著不同？同以往研究相比, 这种实验材料有两个特点：(1)使用定性的、可体验的材料代替定量的、缺乏意义的材料, 不仅可以屏蔽属性效用感知和权衡偏差, 也屏蔽了数字或等级词语描述造成的感知差异扩大效应; (2)使用判断任务代替偏好选择任务, 屏蔽了偏好不确定效应, 促使被试基于备择项层面进行判断。若此情形下吸引效应依然存在,则证明基于备择项的价值判断机制可以有效解释吸引效应, 也从侧面印证了Li (2001)的观点, 即认为决定人类决策的机制并不是通过权衡各备择项以获得最大效用值, 而是一个通过相似性判断来寻求占优关系的简化过程。

表1 实验1图形判断分组

人类对图形面积大小感知的一致性是有限的,图形形状会影响面积感知(Gigerenzer & Richter,1990), 相同面积的圆和正方形究竟哪个看起来更大, 是一个由来已久的话题。早期研究有的支持正方形看起来更大(Anastasi, 1936), 有的支持圆形看起来更大(Fisher & Foster, 1968), 也有发现两者无差异(Warren & Pinneau, 1955)。最近, Krider,Raghubir和Krishna (2001)解释了上述研究结果不一致的原因, 指出图形判断受判断者信息集成方式影响：将正方形以边为底摆放, 判断者倾向于将圆的直径和边长比较, 从而觉得圆形更大; 而将正方形象风筝一样侧起摆放, 判断者倾向于将圆的直径和其对角线比较, 从而觉得正方形更大。虽然大量研究表明人类的图形面积判断也高度情境依赖(Phillips, 2001), 但尚未有研究探索吸引效应在其中的表现, 本研究拟补充这一空白。借助Krider等(2001)的两维度判断模型, 研究将表1判断任务分解为水平线和斜对角线两个维度间的比较问题, 如图1所示。此时吸引效应应该存在, 原因有三点：(1) d导致决策者参考点转移(RP1→RP2), 从小圆角度看,大圆x优势更明显; (2)小圆d和大圆x间占优关系明确, 而正方形y和d占优关系不明显, 增加了x的相对优势; (3)当无法明确判断x与y间大小而面临权衡压力时, 选择x可缓解这种压力。本文提出假设：

图1 图形判断任务下吸引效应形成机理

假设1：在图形面积比较判断任务中, 吸引效应依然存在。

近期研究提出了人的两种不同信息加工方式：直觉的(Intuitive)和分析的(Analytic) (Epstein,Lipson, Holstein, & Huh, 1992), 直觉是自动的、不费力的、快速的, 它控制信息的基本过程, 如注意和知觉; 分析是深思熟虑的、费力的, 它控制信息的高级过程, 如逻辑和推理, 它通过更加仔细的方式监控和修正直觉的评估结果(Kahneman &Frederick, 2002)。通过对各种解释机理的按信息加工特点归类后可发现, 早期观点认为吸引效应是直觉和分析两种信息机制偏差叠加的结果(Huber et al., 1982; Ariely & Wallsten, 1995; Simonson &Tversky, 1992)。直觉的解释基于决策者信息心理感知特点, 认为吸引效应源自感知偏差, 这些解释包括价值转移模型、权重改变模型和损失规避模型等;基于分析的解释认为吸引效应是信息深度加工的产物, 如一些研究发现, 当决策者需考虑他人评价(Simonson, 1989)或承担更多决策责任(Slaughter,Bagger, & Li, 2006)而被迫深思熟虑时, 吸引效应变大, 这类解释包括价值增加模型、相似性启发式和最小后悔法则等。最新的观点认为吸引效应更可能是源自直觉(Khan, Zhu, & Kalra, 2011; Masicampo& Baumeister, 2008; Mao & Oppewal, 2012), 如有研究发现, 增加决策者自控资源损耗程度(resource depletion) (Pocheptsova, Amir, Dhar, & Baumeister,2009)或时间压力(Lin, Sun, Chuang, & Su, 2008)而迫使其采用直觉策略时, 吸引效应会增强。该观点将一些深度信息加工场合吸引效应的增强推测为是直觉偏差机制在分析过程中的强化(Hamilton et al., 2007)。但有学者提倡, 考虑到吸引效应在不同情形下都稳定存在, 使用任何一种单一信息机制来解释它似乎都不全面, 它们更有可能是一种叠加关系(Hamilton et al., 2007)。虽然早有学者认为, 很可能是刺激材料的特征引起吸引效应在“深思熟虑”下的时而增强时而减弱(Malaviya & Sivakumar,2002), 但一观点并未受到重视。本研究拟使用表1刺激物进一步探索这一论题, 由于图形面积判断更可能是一个直觉任务而不是一个分析任务, 若此种情形下“深思熟虑”亦会导致吸引效应增强, 则其原因只能是来自图形间占优关系的仔细权衡, 进而有效证明分析机制可独立于直觉机制解释吸引效应。根据Malaviya和Sivakumar (2002)的观点, 当刺激信息无法有效提供效用和偏好信息时, 仔细的挑选会让决策者面临更大的决策困难转而去寻求“决策理由”, 导致吸引效应增加, 在表1判断任务中B和C面积相同, 判断难度大, 当判断者投入更多精力去辨别时会面临更大的选择压力, 进而寻求选择理由的动力越大, 越易受A、B间占优关系影响。因此, 本文提出如下假设：

假设2：在图形面积比较判断任务中, 与处于直觉的信息加工模式相比, 当被试处于分析的信息加工模式下判断, 吸引效应更大。

学者们普遍认为吸引效应的根源在于人类缺乏稳定一致的偏好, 所以当备择项信息呈现方式改变而影响备择项间关系感知时, 决策结果发生较大改变。那么, 在与偏好无关的刺激判断中, 通过改变图形排列顺序而改变被试的比较策略, 会影响吸引效应吗？以图2为例, 要求被试在四个图形中挑选出一个面积最大的图形, 组1 (图形B、C、D面积相同, 只是旋转了不同角度)和组2测试图形完全相同, 只是改变了A、B的排列顺序, 这会否影响被试者判断？两组测试刺激信息完备, 若被试仅凭直觉信息加工作出判断, 则两组选择结果应无差异。相反, 由于A、B位置调换影响了图形关系感知, 若两组选择结果有差异, 则说明基于分析的逻辑和关联机制亦是导致吸引效应的根源之一。人类经常使用“分组归类”这一信息编辑简化机制, 由简到难, 由类内比较到类间比较, 分阶段地完成决策(Ha, Park, & Ahn, 2009), 按相似性和邻近性两个原则归类, 是简化图形判断任务的一个常用机制(Krishna, 2008)。图2中, A、B位置相邻且形状相似而可能被最先比较, B、C、D相邻且难以比较, 更可能放在第二阶段比较。物体相似性是影响判断准确度的一个关键因素(Haber & Levin, 2001), 越不相似的图形, 面积判断出错的概率就越高, 能辨别出的差别越小(Tversky, 1969), A、B仅在高度维度上存在差异,很难出现判断错误; 但B、C和D在两个对称维度都有角度偏转, 增加了面积差异识别难度, 而更可能会被认为面积无差异。因此, 相对于组1, 组2中将诱引图形置于中间位置, 更可能会被作为面积对比的参考点, 从而导致目标图形感知面积变大, 竞争图形感知面积变小。基于上述分析提出假设：

假设3：在图形面积比较判断任务中, 图形排列方式对吸引效应有较大影响, 相对于将目标图形放置于诱引图形和竞争图形之间, 将诱引图形放置于目标图形和竞争图形之间而成为判断参考时, 吸引效应强度更大。

图2 不同信息呈现方式下的吸引效应

2 实验1 图形面积比较任务下思维模式对吸引效应的影响

2.1 方法

2.1.1 被试

随机选择252名(男114人, 女138人)某校大学生参加实验, 被试者年龄范围在19～25岁之间,所有被试视力正常、智力正常, 无精神病史, 此前也均为未曾参加类似实验。为鼓励被试认真参与,所有被试实验后都获得适量报酬。

2.1.2 实验材料与实验设计

实验材料为研究小组制作的“大学生基本素质能力测验”试题册, 告知被试正在开展一项有关大学生基本素质能力的调查, 旨在了解当今大学生能力结构和水平现状, 随后要求被试回答一套能力测试题册, 题册中包含7道“逻辑推理能力”题目、5道“个性测试”题目和4道“观察能力”题目, 及1道图形大小判断实验题目, 这一思维操纵方法模仿了Hamilton等(2007)研究。由于规则图形便于面积计算, 从而诱使被试使用分析策略判断图形面积, 致使思维操纵失败, 所以在保证面积不变前提下, 研究对正方形进行了圆角化处理。测试时要求被试严格按照题目顺序作答并在30 min内完成所有题目。为激发以不同信息加工模式回答实验题目, 特将实验题目放在题册不同位置, “直觉”组题册中的实验问题是在“观察能力”题目后出现, 而“分析”组题册中的实验问题是在“逻辑推理能力”题目后出现,“设定个性测试”题目是为了诱导被试对试题分类并转换做题思维。被试者被随机分配到2(情境集1 vs情境集2)×2(分析思维vs直觉思维)4个小组中去,“情境集”操纵方式如表1所示。

2.1.3 实验程序

研究人员通过在校内公开发布信息募集到自愿被试后, 按约定时间将被试者集中到4个教室内,每个教室设2名督导老师以杜绝被试相互抄袭行为,在测试前特别强调研究是受公益组织委托, 非为商用。所有参与被试者并未知晓实验分组。实验结束后, 每组随机抽取20名被试者回答问题“你为什么觉得这个图形的面积最大？”, 研究人员对此问题不做任何追问, 并逐句逐字记录被试者回答。参与实验被试共252名, 剔除明显不合格者最后得到有效题册240份, 记录77份。

2.1.4 效应强度测量

2.2 结果与分析

研究比照Simonson (1989)的方法, 使用出声思维报告(think-aloud protocols)检验思维启动情况。通过对比被试者“选择原因”的回答字数发现,直觉组被试平均使用了28.2个字, 而分析组为38.9个字(去尾5%), 差异明显(

t

(75) = 2.53,

p

= 0.013 <0.05), 证明分析组被试较直觉组进行了更细致的思考。分析记录发现, 被试者答案可归入2类：(1)仅仅基于直观感觉。如“A肯定是最小的, B和C感觉上好像差不多大, 但直觉上觉得B要大点, 所以我选择B”。(2)基于缜密分析。如“圆形的直径应该是等于正方形的对角线一样长吧, 记得好像是小时候吧, 老师讲过, 这种情况下, 根据某个计算公式,应该是圆的面积最大, 所以我选B”。研究由2人分别对所有回答记录归类(内部信度为0.83), 有争议选项最后讨论决定。统计显示两组被试选择原因差异明显(χ(1) = 5.93,

p

= 0.013 < 0.05), 说明思维方式启动成功, 具体统计见表2。

表2 直觉组和分析组的思维差异

实验1共出现240次判断(240被试者×1个选择集), 两种情境集中诱引备择项都没有被选择,但其诱引效果明显, 见表3。情境集1中y被选概率为20.17%, 而情境集2中, d加入后y被选概率显著增加17.85% (χ(1) = 9.25,

p

= 0.002 <0.001), 效应强度系数

K

为2.43。假设H1得到验证。此外, 统计结果显示, 所有被试中感觉大圆面积最大的人数(170人)占到总被试的70.83%,这一结果和Krider等人(2001)的研究结果(73.68%)大致相同。

表3 实验1吸引效应及其强度

图3 不同思维方式对吸引效应的影响

表4 图形面积判断任务下不同信息加工模式对吸引效应的影响

统计结果显示不同信息加工框架下吸引效应明显不同, 见表4。在直觉信息加工模式下, 情境集1和情境2中大圆x被选概率分别为72.41%和70.00%,变化不显著(χ(1) = 0.084,

p

= 0.772), 而在分析信息加工模式下吸引效应表现显著, 诱引备择项导致备择项被选概率变化量达32.79% (χ(1) = 15.76,

p

<0.0001), 效应强度系数达到5.62。假设H2得到验证。从另一角度看, 同样是情境集1, 分析思维模式下目标备择项x被选概率显著高于直觉思维模式(χ(1) =3.87,

p

= 0.049 < 0.05); 而在情境集2, 分析思维模式下目标备择项y被选概率同样显著高于直觉思维模式下的情况(χ(1) = 3.25,

p

= 0.072 < 0.1), 两种情况下的吸引效应强度系数分别为2.52和1.98, 同样说明分析思维模式比直觉思维模式下的吸引效应更大,H2得到验证。选项x被选概率变化情况如图3所示。

3 实验2 面积比较判断任务下图形排列方式对吸引效应的影响

3.1 方法

3.1.1 被试

被试者是196名大三本科生(男56人, 女140人), 年龄在19～23岁之间, 来自某校同专业、同年级的三个教学班, 在年龄、专业知识背景等方面都较为同质, 所有被试视力或矫正视力正常、智力正常, 此前未曾参加类似实验。3名被试由于选择缺失被剔除, 3名被试由于伪迹过多被剔除, 最后参与统计分析被试为190名(男52人, 女138人)。

3.1.2 实验材料与实验设计

实验材料为研究人员设计的“大学生观察能力测验”题集, 题集共包括10道观察力测试题目, 每道题目均包含一张图片, 实验要求被试认真观察图片并回答一个与观察能力有关的问题。试题集中有8个题目随机抽取于观察能力测试题库, 2个题目为实验题目, 均包含一个判断图形大小的问题, 分别排列在测试题目的第6题和第9题。被试者按照教学班被分到3个小组中去, 一个对照组, 两个实验组。实验中, 对照组只呈现核心集, 两个实验小组呈现情境集, 实验题目呈现方式不同, 诱引备择项和目标备择项的位置进行了调整, 其他实验条件均相同。实验刺激材料设计如表5所示。

表5 实验2中所使用的刺激设计

3.1.3 实验程序

实验过程在教室内开展。在正常行课中, 当课程内容涉及到就业能力议题时, 身为任课老师的研究人员告知被试, “观察能力作为职业能力的一个组成部分, 受到用人单位越来越多的重视, 为了解当代大学生的观察能力水平现状, 将随堂进行一次观察能力测试, 测试成绩将会在下次课反馈”。随后,研究人员在幻影机中使用PPT依次播放10个测试图片, 每个图片停留时间为2 min, 长度足够被试阅读、思考并写下答案。测试中严禁被试喧哗、交谈和提问, 测试结束后由实验助理统一回收答案。3个小组实验分别在3个教学班中进行, 在同一天上午开展, 各小组被试之间无条件沟通实验情况, 实验总用时分别为26 min、25 min和28 min。5个月后, 研究人员从每组中随机抽取10名被试参与一个补充测试, 所测图形与前相同但判断任务不同,在确定目标图形X的面积大小为100分的前提下,要求被试为其他图形估计一个精确的分数。

3.2 结果与分析

实验2共出现380次选择(190被试者×2个选择集)和190次赋值, 被试选择结果见表6。同研究一结果相似, 集合1中选择大圆的被试占到大多数(79.47 %); 集合2中, 选择长边为底边长方形的被试占多数(51.05%), 根据Krider等人(2001)提出的双维度判断原则, 这一结果应该是因其拥有独特的底边长度优势所致。

对于集合1, 相对于对照组, 实验1组中大圆x在小圆d衬托下, 被选概率增加不显著(χ(1) =0.027,

p

= 0.870), 而实验2组中增加显著13.25%(χ(1) = 3.59,

p

= 0.058 < 0.01); 实验1组中有49名被试选择了大圆x, 占总人数的75.38%, 在实验2组中, 大圆x被选概率提高到87.32%, 增加了11.94%, 统计显著(χ(1) = 3.22,

p

= 0.073 < 0.1); 无论实验 1组还是实验2组, 诱引备择项d都没有被任何被试者选择。这一研究结果表明, 图片呈现的排列方式确实影响了吸引效应的强度, 假设H3得到验证。由于吸引效应主要是测量在诱引备择项存在时原各选项相对被选概率变化, 研究依照Mourali,Bockenholt和Laroche (2007)的做法, 集合2在假设检验时排除了选择诱引备择项的样本。结果显示,相对于对照组, 实验1组中目标备择项x被选概率增加不显著(3.02%, χ(2) = 0.38,

p

= 0.827), 实验2组显著增加22.33% (χ(2) = 8.07,

p

= 0.018 < 0.05);实验1组中有14名(21.54%)被试选择x, 但在实验2组中, 选择人数增加到29名(40.85%), 显著增加19.31% (χ(2) = 5.43,

p

= 0.066 < 0.1), 假设H3同样得到验证。补充测试结果见表7。可以看出, 被试会显著夸大相似图形面积差异, 对比效应明显。虽然小圆和大圆原始比例为87.5:100, 被试估计比例却为77.8:100 (

t

(19) = 6.06,

p

< 0.0001), 但这种估计偏差并不受位置变化影响, 实验1组和2组对小圆面积估计近似相等(

t

(18) = 0.243,

p

= 0.81 > 0.05), 但竞争图形的判断受位置影响较大, 当正方形与小圆相邻时其面积较其他两种情况被显著低估了3.9分(

t

(28) = 2.44,

p

= 0.021 < 0.05)。集合2和集合1的情况相同, 这一结果从另一侧面证实了假设3的形成机理推断。

表6 图片刺激不同呈现方式对吸引效应的影响

表7 面积相似性差异下的图形面积估计

4 讨论

一直以来, 学者们认为决策者的选择反映了他们的偏好, 所以决策研究多是以偏好为视角展开。多数学者认为偏好不确定性是吸引效应产生的根本原因(Simonson, 1989), 一是决策者不确定特定属性值到底能够带来多大效用, 二是决策者不确定对各属性组合的偏好程度(Huber et al., 1982), 所以只能根据情境线索做出决策, 从而诱导吸引效应。作为决策偏差的一种, 吸引效应常被用来论证偏好的高度情境依赖特性(Highhouse, 1996; Herne,1997)。而事实上, 早就有学者提出, 吸引效应的传统研究范式不仅无法屏蔽被试者的属性相对偏好、背景知识等因素干扰, 也由于其信息特点而有夸大吸引效应之嫌(Ratneshwar, Shocker, & Stewart,1987; Frederick & Lee, 2008)。本研究使用图形面积比较判断任务代替传统的双属性决策任务, 实验任务明确、答案唯一, 被试通过视觉接受刺激, 不受自身偏好干扰。即使如此, 一个无关刺激图形加入判断集, 人们对图形相对大小判断也发生显著变化。这一结果表明, 吸引效应不仅存在于对商品、人物、方案等偏好决策中, 在视觉刺激判断中也依然存在, 结论延伸了吸引效应的应用领域, 拓展了吸引效应研究的视角。

图4 吸引效应形成的双阶段模型

虽然早有学者从信息加工机制角度讨论吸引效应的成因, 但对其究竟产生于直觉的还是分析的信息加工阶段, 依然存在争论。直觉是一种内隐的、联想的、自动的加工过程, 而分析是一种外显的、受规则制约的、控制的加工过程。本研究按信息加工特点, 将以往文献中提出的各种吸引效应解释进行了归类, 见图4。本研究提出吸引效应形成的双阶段模型, 认为吸引效应更可能是两种信息机制叠加的结果。研究结果发现, 相对于直觉, 当被试处于分析信息加工下作图形面积比较时, 吸引效应显著增加。由于面积判断任务更可能是一个直觉的过程而不是一个分析的过程, 这一结果很难用强化机制解释, 进而证明分析阶段的各种机理也可有效解释吸引效应。一个有趣的结果是, 出声思维报告发现, 虽然分析组比直觉组被试(71.05% vs 43.59%)更多地使用了逻辑推理策略解释其选择, 但这些“数学推理”多是基于某种直觉感知, 如“看起来圆B的直径和正方形C的边长一样, 通过面积公式可以计算出, C的面积要大些”, 事实上, 仅有极少数被试(2例)将目标图形和诱引图形的占优关系作为选择理由。研究认为这很可能是一种自我报告偏差,被试并不愿承认自己受图形间占优关系影响, 毕竟,根据逻辑推理完成一个直觉判断任务, 会让人觉得很“愚蠢”。需指出, 实验中出声思维报告样本量不大, 且未考虑自我报告偏差、选择确信程度等因素的影响, 今后研究可设计更完善的实验方法去探究两者间关系。

信息呈现方式会影响其编辑方式, 所以吸引效应中选项的不同排列方式应该会影响决策判断, 遗憾的是尚未有研究讨论这一问题。实验2通过改变图形排列顺序, 成功诱发被试两种信息编辑方式,结果发现, 当诱引图形放置于目标图形和竞争图形间而成为判断背景时, 吸引效应强度更大。框架效应(framing effect)认为, 相同信息的不同表征会导致决策产生不同的结果(Kahneman & Tversky,1984), 上述结果很可能是改变了被试判断任务的心理表征形式所致, 把诱引图形放置于目标图形和竞争图形之间, 其更容易被作为前两者判断比较的参考点, 进而增加了目标图形的优势。

研究成果具有重要的理论和现实意义。研究使用信息加工的双阶段理论对吸引效应机理重新进行了归类, 并探索了它们间的关系, 加深了人们对吸引效应产生机制的理解。研究拓展了吸引效应的研究领域, 发现吸引效应不仅会出现在消费、投资、员工招募、选举投票等决策行为中, 还影响着人们日常生活中的刺激判断, 这一结论也具有重要理论意义。研究结论对现实也具有重要实践意义, 吸引效应对企业实践的启示是, 企业在新产品定位、新产品形状和包装设计, 以及促销沟通策略中都应考虑吸引效应的影响, 企业可以通过改变产品摆放方式、面试顺序等改变决策结果; 而对于个人, 了解吸引效应及其机理可使人对之免疫, 避免错误判断和决策。需要指出的是, 研究中图集样本偏少, 今后研究应扩大图集样本以验证实验结果的普遍存在性, 今后研究还应将结论拓展到应用领域, 以验证研究结果的外部有效性。

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