決策過程：概述 - 第 4 部分：助推：影響機制

什麼是輕推？ 

助推是經濟學和決策科學中常用的概念。它首先由理查·泰勒（Richard Thaler）和卡斯·蘇斯坦（Cass Sustein）撰寫的《助推：改善有關健康、財富和幸福的決策》一書推廣，它代表了用於影響決策並推動其走向所需選擇的不同干預措施和機制。這些干預既簡單又微妙，旨在影響一個人的行為（有時是潛意識的），而不是強迫它。這些技術不包括法律誘發的行為，例如禁煙。

輕推是如何工作的？

1- 推動和決策機制

助推之所以有效，主要是因為我們作為決策者，傾向於使用啟發式方法（不一定經過深思熟慮）來説明做出選擇。這些啟發式方法稱為 認知偏差。在這些啟發式方法中，讓我們引用： 

• 現狀效應：個人可能更希望事情保持原樣，因此，避免試圖進入新狀態，即使該新狀態可能對他們更有利。為了將行為定向到特定的選擇，微移者可以將他們希望微移者選擇的選項設置為預設選項，並有可能退出退出替代選項。

• 錨定效應：作為決策者，我們不會在絕對意義上評估我們的選擇，而是根據其背景進行相對評估。更具體地說，我們將期權的價值與參考點進行比較。這樣的引用可以是“錨點”。例如，在購買 T 恤時，您可能會認為 50 歐元是一個很高的價格。現在想像一下，在T恤的標籤上，之前的價格62歐元被劃掉，改為50歐元。您現在可能認為這是不容錯過的好交易。之前的價格起到了錨點的作用，你對 50 歐元的評估現在是相對於它而言的。因此，它將價格感知從誇張轉變為誘人的交易。

2-為目標群體個人化助推策略 

當適應目標群體時，助推政策可能會效果更好，例如，猶豫是否購買新產品的客戶。定義此目標組的一種方法是使用機器學習技術，例如評分，這是一種根據特定觀察結果的標準為其評分的演算法。例如，考慮一個時尚網站。通過分析訪問者活動（查看的專案、每件專案花費的時間、訪問頻率、購買歷史等），我們可以為訪問者購買他們在網站上查看但尚未購買的新專案的可能性定義一個分數。該分數是通過將訪問者的導航標準與網站上其他人的導航標準進行比較，並確定具有相似個人資料的其他客戶是否購買了該產品來計算的。

根據他們的興趣分數，客戶將成為營銷活動的目標（或不目標）。如果他們的分數非常低，訪問者可能對該專案根本不感興趣，因此，沒有必要進行定位。相比之下，如果他們的分數非常高，他們可能會在不需要額外行銷行動的情況下購買。取而代之的是，該品牌將專注於中等分數的訪客，即那些無法決定是否購買的訪客。這些個人資料將成為營銷活動的目標，以推動他們進行購買的行為。例如，輕推可以採取個人化電子郵件的形式，包括有關他們檢查的物品的特別優惠。

輕推的例子有哪些？

助推技術廣泛應用於不同領域：公共政策、健康、可持續性和行銷，僅舉幾例。下面，我們將描述幾個具體的例子。

1-推動更健康的食物選擇

在一項社會實驗中，丹麥應用行為科學中心iNudgeYou幫助人們吃得更健康。在一家公司的餐廳里，他們注意到食物的數量是一致的：大塊蛋糕和整個蘋果，使人們吃了太多的蛋糕（平均每人94克）而不是蘋果（平均每人13克）。他們決定將食物切成小塊。結果，人們開始在盤子裡裝滿蛋糕和蘋果的混合物，導致蘋果的數量增加（平均 20 克），蛋糕的消費量減少（61 克而不是原來的 94 克）。有時，它可以就這麼簡單！

2-號召性用語按鈕

在瀏覽網站時，人們傾向於先廣泛流覽它，然後再轉到他們感興趣的部分。在西方文化中，網站通常是從上到下，從左到右滾動的。因此，最後檢查右低部分;這就是為什麼號召性用語按鈕（訂閱、立即預訂、預訂......

3-預設選擇加入選項

將目標選項設置為預設值是在不同欄位中進行微移的常用工具。例如，它已被證明可以提高人群的器官捐獻率。結合實驗測試和真實世界數據， 本文 強調了將器官捐獻者狀態設置為提高捐獻率的默認選項的影響。這一過程比試驗過的其他政策要有效得多。例如，在荷蘭，開展了大規模的全國性教育活動，鼓勵人們登記器官捐獻，但同意率仍然很低（27.5%），遠低於使用默認選擇加入選項的歐洲國家（例如法國為>99%）。

英國政府使用相同的技術來 提高員工在退休儲蓄計劃中的註冊率。對於收入最低的工人來說，這種影響尤為顯著。這一類別在短期內難以保持財務穩定，他們優先考慮眼前的財務安全，而不是長期投資退休儲蓄的重要性。因此，在默認選擇加入政策之前，只有 22% 的人擁有退休儲蓄計劃，而在預設選擇加入政策之後，這一比例超過 90%。

助推技術是通用的嗎？

在使用助推技術時，人們可能傾向於直接依賴行為科學的見解。然而，這些見解本身可能是有偏見的，因為它們是基於 大多數時候對 WEIRD（西方受過教育的工業化、富裕和民主）人群進行的研究和研究。該佇列僅佔世界的12%左右，但約佔所進行研究的80%。

由於這些認知和行為機制研究受到他們研究的有限人群的偏見，因此它們不能系統地推廣到具有不同文化特性的其他人群;必須考慮文化和社會人口規範。僅僅應用行為和認知發現是無法有效的。相反，它需要更深入地瞭解其應用程式的背景以及目標群體。

將道德和法規應用於助推

如前所述，輕推採用微妙的技術來影響人類行為並推動其朝著有針對性的選擇方向發展。作為一種通用工具，它可以用來使目標消費者受益（如上述情況，適用於健康食品消費）。相比之下，它可以用來誘使輕推者做出主要有利於輕推者的不良行為。這些技術稱為 深色圖案。這些模式包括表單中預設勾選的自動可續訂訂閱，例如，依賴於現狀偏見。在線選擇架構中也使用的另一種有害技術是 污泥。與助推相反，污泥旨在在給定的網站上開發一條複雜而令人筋疲力盡的消費者路徑，以勸阻他們採取行動，例如，阻止訪問者取消訂閱程式。

這些 黑暗模式 強調了使用這些技術時應遵守的道德和監管規範。這樣的話題是相當有爭議的，因為推動者的方法和意圖可能既微妙又難以定義。 

從監管的角度來看，一些國家正在制定法規，定義助推技術的局限性。例如，自 2021 年 4 月以來，CNIL 指出，通過 cookie 收集使用者數據的網站不應再成為預設設置。取而代之的是，每個使用者都必須明確同意數據收集，從而結束基於現狀效應的數十年數據收集。 

儘管行為科學和道德助推的使用仍在爭論中，但存在一些指導方針來幫助行為科學家以合乎道德的方式開展工作，例如“助推 FORGOOD 框架”。正如其聯合設計師利亞姆·德萊尼（Liam Delaney）在這段視頻中所描述的那樣，該框架指出，推動者應該考慮他們工作的道德方面：F空氣性，O筆性，R外觀，G槳，O小齒輪，O翼和D優雅。

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