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| 앵커링 감정 조절 |
감정과 행동 변화시키는 강력한 앵커링 방법
NLP(신경언어 프로그래밍)의 핵심 기법, '앵커링'이란?
- 앵커링(Anchoring)은 특정 감정이나 행동을 특정 자극(신체 접촉,소리, 공간 등)과 연결해서 원하는 상태를 쉽게 불러올 수 있도록 하는 기법이다.
- 화가 난 상태에서 협조적인 상태도 변하고 싶다면?
- 집중력이 필요한 순간, 빠르게 몰입 상태로 들어가고 싶다면?
- 부정적인 감정을 없애고, 긍정적인 상태로 전환하고 싶다면?
앵커링 기법을 활용하면 이런 변화가 가능하다.
1. 연쇄 앵커링(Chaining Anchor) -감정 단계적 전환
강한 감정의 변화를 단계적으로 자연스럽게 유도하는 방법
예) '화남 -> 냉정 -> 호기심 -> 협조' 상태로 변하고 싶을 때
1단계: 화남 -> 손목을 만짐
2단계: 냉정 -> 손바닥을 만짐
3단계: 호기심 -> 어깨를 만짐
4단계: 협조 -> 목을 만짐
- 순서대로 터치하면 감정이 자연스럽게 변하면서, 강한 감정 변화도 거부감 없이 진행 된다.
활용 방법
- 대화 중 감정 조절이 필요할 때
- 긴장감을 줄이고 자신감을 높일 때
- 감정적인 반응을 통제하고 차분한 상태를 유지하고 싶을 때
2. 앵커 충돌(Collapsing Anchor) - 부정적인 감정 지우기
부정적인 감정을 긍정적인 감정으로 대체하는 기법
예) 불쾌한 기억을 없애고 즐거운 기억을 강화
- 왼쪽 다리에 불쾌한 기억의 앵커 설정
- 오른쪽 다리에 즐거운 기억의 앵커 설정
- 두 개를 동시에 활성화 시키면 긍정적인 상태가 강해지면서 부정적인 상태가 약화된다.
※ 긍정적인 감정을 충분히 강하게 설정하면, 부정적인 감정을 잊기 쉬워진다.
활용 방법
- 과거의 부정적인 경험에서 벗어나고 싶을 때
- 불안감, 두려움, 스트레스를 해소하고 싶을 때
- 자신감을 높이고 긍정적인 상태를 유지하고 싶을 때
3. 리소스 앵커(Resource Anchor) - 원하는 감정 즉시 불러오기
특정 동작을 트리거로 만들어 원하는 상태를 빠르게 활성화하는 방법
예) '집중력' 앵커 만들기
- 집중했던 경험을 떠올린 후, 정점 직전에 손목을 잡는 동작을 수행
- 여러 번 반복하면 손목을 잡는 것 만으로 집중력이 자동으로 높아진다.
※ 특정 동작이 감정 상태를 불러오는 '스위치' 역할을 한다.
활용 방법
- 시험이나 발표 전, 집중력을 높이고 싶을 때
- 중요한 미팅 전에 자신감을 높이고 싶을 때
- 운동이나 연습 전에 최적의 상태로 들어가고 싶을 때
4. 스태킹 앵커(Stacking Anchor) - 여러 감정 한번에 활성화
한 개의 앵커에 여러 가지 긍정적인 감정을 결합해서 강력한 상태 만들기
예) '자신감 + 호기심 + 행동력' 앵커 만들기
- 엄지와 약지로 동그라미를 만들며 '자신감'을 떠올린다.
- 같은 동작을 유지하며 '호기심'을 떠올린다.
- 마지막으로 '행동력'을 떠올리면서 반복
※ 이제 엄지와 약지로 동그라미를 만드는 것만으로 3가지 상태가 동시에 활성화 되게 된다.
활용 방법
- 무대 발표, 면접, 중요한 협상 전에 자신감을 극대화하고 싶을 때
- 새로운 도전을 앞두고 두려움을 없애고 싶을 때
- 에너지를 높이고 능동적인 행동을 유도하고 싶을 때
5. 공간 앵커링 - 특정 공간을 특정 감정과 연결하기
공간을 활용해 원하는 감정을 쉽게 활성화하는 방법
예) '침실에서 수면의 질을 높이는 방법'
- 침실은 오직 수면을 위한 공간으로 활용 한다.
- 침실에서 일을 하거나 휴대폰을 보면 각성 상태와 연결된다.
- 침실에 들어가면 자동으로 수면 모드가 활성화되도록 반복 훈련
※ 이제 침실에 들어가는 것 만으로도 졸음이 몰려 온다.
활용 방법
- 집중력을 높이기 위해 특정 공간을 공부/업무 공간으로 활용
- 운동 공간을 따로 만들어서 운동할 때 에너지를 높이는 효과 유도
- 휴식을 취할 공간을 따로 설정해서 스트레스 해소를 촉진
NLP 앵커링 기법, 이렇게 활용하면 효과적 이다
- 부정적인 감정을 제거하고, 긍정적인 상태로 빠르게 전환할 수 있다.
- 원하는 감정(자신감, 집중력, 행동력 등)을 빠르게 불러올 수 있다.
- 특정 공간이나 동작을 이용해 자동화된 감정 조절이 가능해 진다.
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