【摘要】：接下来要说的是框架效应，也是由阿莫斯·特沃斯基与丹尼尔·卡尼曼提出的。框架效应的基础正是损失厌恶。情形一：美国即将爆发一种不寻常的疾病，预计疾病会侵袭600人。框架效应可以运用的地方也有许多。当然，这里提到的只是如何描述同样的事情，而是否要隐瞒一些不利于用户的信息，就不是框架效应要解决的问题了，这是由产品设计者的价值观决定的。另外，我们了解了框架效应后，也要识破许多数据分析上的漏洞。
众所周知，要做一个好的金融理财产品，如何向用户表达清楚理财收益是最重要的工作之一。哪怕在不说谎的前提下，也有许多花样来表达逻辑上其实相同的一件事。
接下来要说的是框架效应（framing effect），也是由阿莫斯·特沃斯基与丹尼尔·卡尼曼提出的。面对同一个问题，在使用不同的描述后，人们会选择乍听之下比较有利或者更顺耳的描述。框架效应的基础正是损失厌恶。
下面有一个经典案例。
情形一：美国即将爆发一种不寻常的疾病，预计疾病会侵袭600人。设想你有权在两个治疗方案中做选择。
方案A：你能拯救200人。
方案B：1/3的可能性拯救600人，2/3的可能性一个人也救不了。
情形二：美国即将爆发一种不寻常的疾病，预计疾病会侵袭600人。设想你有权在两个治疗方案中做选择。(www.xing528.com)
方案A：400人会死。
方案B：2/3的可能性600人会死，1/3的可能性一个人都不会死。
大多数人会在情形一中选择A，在情形二中选择B，但实际上你会发现，两个情形中的方案是一模一样的。
框架效应可以运用的地方也有许多。比如，在吸引用户选择一套你有预设倾向的方案时，就可以用更加顺耳的说法来表达。在损失会比较大的时候，强调收益，在损失比较小的时候，强调损失，可以让用户更认同。当然，这里提到的只是如何描述同样的事情，而是否要隐瞒一些不利于用户的信息，就不是框架效应要解决的问题了，这是由产品设计者的价值观决定的。
另外，我们了解了框架效应后，也要识破许多数据分析上的漏洞。一些精明又熟悉数据的分析师会给我们呈现更加有利的一面，如果不能摒弃我们自身作为人类固有的一些非理性偏见，就很可能被精心设计的数据结论误导。
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