Kontrola pornografie využívá výzkum: metodika a výsledky ze čtyř zdrojů (2015): Utah není číslo 1 v porno použití

Odkaz na článek 

Kontrola pornografie využívá výzkum: Metodika a výsledky ze čtyř zdrojů.

Cyberpsychology: Journal of Psychosociální výzkum v kyberprostoru, 9(4), článek 1. doi: 10.5817 / CP2015-4-4

Abstraktní

Klíčová slova: Pornografie, používání internetu, data, zástupce

STÁHNĚTE SI PDF

Úvod

Zatímco většina výzkumníků by souhlasila s tím, že pornografie se v posledních desetiletích stala všudypřítomnou, přesné měření úrovně pornografie v populaci zůstává empirickou výzvou pro sociální vědce. Řada technologií používaných pro přístup k pornografii se v průběhu času změnila, což znemožnilo důsledné měření stejné metriky pornografie. Vysokorychlostní internet, který pronikal na trhy postupně během posledních patnácti let, umožňuje bezprecedentní cenovou dostupnost, anonymitu a snadný přístup k pornografické spotřebě (Cooper, 1998), což přispívá ke zjevnému všeobecnému nárůstu pornografie (Wright, 2011). Hertlein a Stevenson (2010) také upozorňují na další rysy, které se týkají zejména širokopásmové internetové pornografie a přispívají k růstu průmyslu: užší aproximace k fyzickému světu, přijatelnost, nejednoznačnost a ubytování mezi „skutečným“ a „malým“ člověkem.

Dřívější přístupy k měření využití pornografie se značně spoléhaly na údaje z průzkumů (viz Buzzell, 2005). Elektronická povaha online pornografie, nicméně, stále více umožňuje řadu alternativních metod pro získání spolehlivých zástupců pornografie použití, včetně těch shromážděných z předplatného nebo on-line vyhledávání dat. Schopnost používat objektivní opatření založená na předplatitelských nebo vyhledávacích datech je výhodná, protože data založená na průzkumu obecně trpí zkreslením sociální potřebnosti: respondenti mohou podcenit aktivity, které porušují sociální normy (Fisher, 1993). Údaje o předplatném navíc nezávisí na názoru jednotlivce na to, co představuje pornografii; přirozené omezení subjektivních dotazů týkajících se pornografie.

Dvě nedávné studie využily inovativních zdrojů dat o používání pornografie online. Edelman (2009) používá předplatné dat od jediného top-deset poskytovatele placeného pornografického obsahu k vytvoření žebříčku, ze kterého státy využívají nejvíce online pornografie a korelují je s několika státními měřítky sociálních nebo náboženských postojů. MacInnis a Hodson (2014) používají data vyhledávacího výrazu Google Trends jako proxy pro použití pornografie a zkoumají vztah mezi použitím pornografie na úrovni státu a mírou religiozity a konzervatismu. Zjistili, že státy s více pravicově orientovanými ideologickými postoji mají vyšší míru vyhledávání Google týkající se pornografie.

Příspěvek hodnotí některá tvrzení z minulých studií o pořadí států a vztahu mezi užíváním pornografie na úrovni státu a různými sociálními opatřeními na úrovni státu. Poskytujeme také rámec, který mohou budoucí výzkumníci využít k posouzení reprezentativnosti budoucích souborů na úrovni státu nebo dokonce i na úrovni okresů o používání pornografie. Edelman (2009) byl průkopníkem v přístupu k předplatitelským datům jediného poskytovatele placeného pornografického obsahu a toto využití individuálních spotřebitelských dat od soukromých společností se stane užitečným nástrojem pro shromažďování údajů o obtížně měřitelném chování. Klíčem pro budoucí využití tohoto typu bohatých dat bude zjištění míry, do jaké mohou údaje z jedné firmy poskytnout stejné poznatky jako reprezentativní vzorek na národní úrovni.

V tomto příspěvku rozebíráme údaje použité v těchto dvou posledních studiích a kombinujeme je se dvěma dalšími zdroji dat. Vzhledem k tomu, že každý ze čtyř zdrojů dat, které používáme v tomto dokumentu, přináší míru míry pornografie, odhadujeme platnost každého zdroje porovnáním se stavem na úrovni státu, který získáme pro ostatní zdroje.

Data

Naše práce vychází ze čtyř zdrojů dat, které obsahují informace o změnách ve pornografii na úrovni státu. První dva zdroje dat jsou reprezentativní na národní úrovni, zatímco poslední dva jsou založeny na placených předplatných nebo zobrazeních stránek spojených s konkrétním poskytovatelem pornografického obsahu. V každém zdroji dat je míra používání pornografie založena na okolnostech, ve kterých jednotlivci vyhledávají pornografický obsah, spíše než náhodně prohlížející pornografii.

Náš první soubor dat je založen na národně reprezentativním vzorku respondentů 2,988 v průzkumu Nové rodinné struktury (NFSS). Sběr dat byl prováděn společností Knowledge Networks (KN), výzkumnou firmou se záznamem o vytváření vysoce kvalitních dat. Znalostní sítě přijímají členy svého panelu náhodně telefonicky a poštou, domácnosti jsou v případě potřeby vybaveny přístupem k internetu. Tento panel má výhody v tom, že není omezen na současné uživatele internetu nebo vlastníky počítačů a neakceptuje dobrovolníky vybrané pro sebe.

NFSS zahrnuje otázku, zda respondent záměrně prohlížel pornografii v předchozím roce. Tento typ otázky má tu výhodu, že zachycuje pornografii přes jakýkoliv zdroj, k němuž má jednotlivec přístup. Existují i ​​další reprezentativní vzorky na národní úrovni, jako je například General Social Survey, který zahrnuje otázky pornografie. Používáme data z NFSS, protože mohou být snadno přístupná i jiným učencům a obsahují státní identifikátory ve své veřejně dostupné formě. Naproti tomu identifikátory stavu lze získat pouze v důvěrné verzi General Social Survey. Pro analýzu v tomto příspěvku používáme soubor čtyřiceti šesti států z průzkumu NFSS, u kterých bylo minimálně 50 respondentů.

Druhý zdroj dat, Google Trends, funguje jako index časových řad objemu vyhledávání zadaných do Google v konkrétní geografické oblasti. Tyto údaje se ukázaly užitečné v ekonomických a lékařských snahách, jako je předpovídání ohnisek chřipky (Carneiro & Mylonakis, 2009) a předpovídání krátkodobých ekonomických ukazatelů, jako je důvěra spotřebitelů nebo nezaměstnanost (Choi & Varian, 2012). Preis, Moat a Stanley (2013) kvantifikují obchodní chování pomocí Google Trends, což ukazuje, že některé výrazy jsou spojeny se zvyšováním nebo snižováním hodnoty akcií. Zábavní průmysl pro dospělé lze rovněž zkoumat pomocí vyhledávacích údajů Google Trends do té míry, že lze kvantitativně měřit důležité rysy jeho odvětví.

Nejdůležitější výzvou při používání dat Trendy Google je výběr konkrétních podmínek, za kterých čerpáme data. Vybrané termíny musí být skutečným ukazatelem pornografie, aby byla naše analýza užitečná. Ho a Watters (2004) analyzovali strukturální trendy pornografických webových stránek. V rámci své analýzy vytvářejí seznam termínů, které se často objevují na pornografických webových stránkách a často se neobjevují na pornografických stránkách. Čtyři hlavní pojmy byly „porno“, „xxx“, „sex“ a „f ***“. Pomocí statistik vyhledávání zjistíme, že vyhledávání těchto čtyř výrazů je vysoce korelováno. Naproti tomu hledání výrazu „pornografie“ není korelováno s žádným z těchto čtyř výrazů a je to termín, který je pravděpodobně používán lidmi, kteří hledají informace o pornografii spíše než přístupem k aktuálnímu pornografickému obsahu.

Rozlišuje se také mezi „tvrdou“ a „měkkou“ pornografií, s „měkkou“ většinou odkazující na média, která mají sexuální charakter, ale nevykazují průnik. Čtyři výše uvedené termíny budou čerpat data pouze pro uživatele, kteří hledají pevný obsah, ale stále to považujeme za účinnou analýzu ze dvou důvodů. Měkké porno není považováno za pornografii mnoha diváky a jako výsledek je to všudypřítomné dokonce v médiích hlavního proudu, včetně televize a filmů. Za druhé, zjistíme, že relativní vyhledávání termínů měkké pornografie je minimální ve srovnání s hledáním výrazů tvrdé pornografie. Provedli jsme relativní vyhledávací hodnotu pro vyhledávané výrazy „porno“ a „nahé dívky“ přes 2005-2013. Vyhledávání obou výrazů bylo normalizováno tak, že maximální objem vyhledávání vzal hodnotu 100, která se vyskytuje pro výraz „porno“. Ve srovnání s normalizovaným maximem „nahé dívky“ nikdy nemají index objemu vyhledávání větší než 6.

Data ze služby Trendy Google neindikují skutečný počet vyhledávání určitého výrazu v geografické oblasti. Každý datový bod je normalizován vydělením počtu vyhledávání výrazu celkovým počtem všech vyhledávání v této oblasti. Data jsou proto kontrolována jak pro populaci, tak pro rozdíly v objemu vyhledávání mezi státy. Trendy Google také eliminují opakované vyhledávání jednotlivého jednotlivce v krátkém časovém období, aby se zabránilo tomu, že jeden jedinec bude výsledky zkreslovat.

Data jsou k dispozici na úrovni stavového týdne ze služby Trendy Google. Data používáme v průběhu roku červenec 2013-červenec 2014. Naše pozorování je přizpůsobeno měřítku 1-100. Stav s nejvyšším normalizovaným hledáním určitého výrazu během období jednoho týdne v naší datové sadě má čtení 100. Pomocí těchto údajů o každém termínu sestavíme index pornografického vyhledávání pro každý stavový týden našich dat s váženým součtem za použití čtyř termínů. Vážíme „porno“ a „sex“ silněji, protože jejich relativní vyhledávání je mnohem větší než ve srovnání s „f ***“ a „xxx“. Konkrétně používáme průměrné relativní vážení každého období za uplynulý rok. Tento vážený žebříček objemů vyhledávání podle Google Trends pak používáme k geografickému modelování zábavního průmyslu pro dospělé.

Jednou z výhod používání dat ze služby Google Trends na rozdíl od údajů předplatného specifických pro webové stránky je, že obsahuje informace o jednotlivcích, kteří vyhledávají bezplatnou i placenou zábavu pro dospělé. Doran (2008) poznamenává, že o 80-90% návštěvníků pornografických stránek mají přístup pouze pornografické materiály, což naznačuje, že analýza placené zábavy pro dospělé může obecně zakrýt skutečné vzorce spotřeby pornografie.

Náš třetí zdroj dat zaznamenává počet předplatných jednoho z deseti největších poskytovatelů placeného pornografického obsahu použitého v nedávné studii Edelmana (2009). Edelmanova analýza tohoto souboru dat byla novým příspěvkem k literatuře; předchozí studie užívání pornografie zkoumaly pouze údaje z průzkumu. Konkrétní použitá data byla PSČ přidružené ke všem předplatným kreditních karet mezi 2006 a 2008. Tento konkrétní poskytovatel obsahu má stovky stránek pokrývající širokou škálu zábavy pro dospělé. Edelman (2009) však uznává, že „je obtížné přísně potvrdit, že tento prodejce je reprezentativní.“

Ačkoli zdrojem těchto údajů o předplatném je prodejce 10 pro zábavu dospělých, jsou předplatné velmi nízké ve srovnání se vzory používání pornografie, které pozorujeme v údajích z průzkumů, jako je NFSS, kde 47% dospělých uvádí, že pornografii za poslední rok používá. . Stát s nejvíce odběry na širokopásmovou domácnost je Utah s 5.47 pro každou domácnost 1,000 s širokopásmovým připojením. Nejnižší stav je Montana s předplatným 1.92 pro všechny domácnosti 1,000 s širokopásmovým připojením. Tyto nízké sazby naznačují, že podíl jednotlivých poskytovatelů pornografie na trhu je malý, takže je obtížné zjistit, zda data od jednoho poskytovatele mohou poskytnout přesné srovnání mezi jednotlivými státy. Jak již bylo zmíněno dříve, drtivá většina jednotlivců, kteří přistupují k pornografii online, přistupuje k volnému obsahu spíše než k placeným stránkám, jako je studium studované Edelmanem (Doran, 2010).

Naším čtvrtým zdrojem dat jsou data z Pornhub.com, která byla třetím největším online hostitelem zábavy pro dospělé ve Spojených státech. Data Pornhub používáme vzhledem k jejich velikosti a dostupnosti dat. Pornhub veřejně zpřístupnil zobrazení stránek na obyvatele během roku 2013 a tyto údaje oznámil samostatně podle státu. Pornhubova data jsou svým charakterem podobná Edelmanovým datům v tom, že se jedná o objektivní měřítko pornografie na straně poskytovatele. Data však zaznamenávají zobrazení stránek namísto předplatitelů; Intuitivně by data odhalila vzorce silného užívání na osobu a také vzory proliferace mezi obyvatelstvem. Data mají také relativní výhodu v tom, že zahrnují jak placené, tak neplacené použití.

Posouzení reprezentativnosti nových zdrojů dat

Revoluce velkých dat začíná dramaticky otevírat typy datových zdrojů, které lze použít k měření a studiu chování, jako je například pornografie. Data předplatného používaná Edelmanem (2009) představují typ velkých datových souborů, které budou stále více dostupné badatelům v jejich výzkumu. Důležitým prvním krokem při používání tohoto typu vlastnických dat bude posouzení míry, do jaké jsou údaje od jediného poskytovatele reprezentativní pro obecnou zájmovou skupinu. V této části poskytujeme rámec, který hodnotí reprezentativnost souboru dat porovnáním se vzorci pozorovanými z jiných údajů, o nichž je známo, že jsou reprezentativní na národní úrovni, nebo srovnáním s jinými zdroji dat, které společně představují skutečnou základní chování.

V tabulce 1 uvádíme seznam deseti nejlepších a deseti stavů pro pornografické použití na základě každého ze čtyř zdrojů: předplatitelských dat, Pornhub, NFSS a Google Trends. Mississippi je jeden stát, který se řadí do prvních čtyř států v pornografickém použití napříč všemi čtyřmi datovými soubory a Idaho se důsledně řadí k nejnižším sazbám všech států napříč většinou opatření. V kontrastu, jiné státy takový jako Arkansas a Utah řadí se v první desítce podél některých opatření ale v dolní desítce podél jiných opatření. Tyto výsledky naznačují, že identifikace toho, který stát se zdá, že má nejvyšší míru užívání pornografie na základě jediného zdroje dat, může být trochu problematická.

Tabulka 1. Pořadí států na základě čtyř různých kontrolovaných zdrojů dat
pro širokopásmový přístup k internetu.

V Tabulce 2 panel A odhadujeme korelaci mezi každým ze zdrojů dat s využitím skutečných měřítek užívání pornografie z každého zdroje, a nikoli ordinálního pořadí, které je uvedeno v tabulce 1 z těchto opatření. Údaje o placeném předplatném jsou zdaleka nejslabší korelací s ostatními třemi zdroji a jsou dokonce negativně korelovány s údaji z průzkumu NFSS. Zaplacená data předplatného mají korelaci s -0.0358 s NFSS, 0.076 s Google Trends a 0.0066 s Pornhubem. Žádná z těchto korelací není statisticky významná; odpovídající t-statistiky jsou všechny menší než 0.6 (což odpovídá směrovým p-hodnotám větším než .3). Naproti tomu ostatní tři žebříčky vykazují poměrně výrazné korelace. Trendy Google a Pornhub mají korelaci .487, NFSS a Trendy Google mají korelaci .655 a Pornhub a NFSS mají korelaci .551. Všechny tyto korelace jsou statisticky významné s t-statistikou mezi Google Trends a Pornhub 3.78, mezi NFSS a Google Trends of 5.68 a mezi Pornhub a NFSS 4.28. Všechny tyto hodnoty odpovídají směrovým hodnotám p nižším než .0004.

V panelu B oznamujeme korelace pomocí pořadové pozice vytvořené z každého zdroje dat. Korelace mezi NFSS, trendy Google a Pornhub mají srovnatelné korelační koeficienty a význam pro ty v panelu A, podobně je korelace mezi trendy Google a placeným předplatným podobná. Panel je pozoruhodný, protože při použití pořadového žebříčku placené předplatné data lépe korelují s daty průzkumu Pornhub a NFSS, nicméně korelace jsou stále nevýznamné. Tyto dva panely nám umožňují vyvodit podobné závěry, nicméně větší koeficienty placených předplatných údajů stojí za zmínku, přestože jsou nevýznamné a výrazně slabší než korelace ostatních zdrojů. Domníváme se, že korelace využívající skutečná měřítka užívání pornografie spíše než pořadové žebříčky nejlépe reprezentují odvětví, protože to odpovídá skutečnému rozdílu v používání pornografie spíše než specifickému uspořádání států.

Tabulka 2. Korelace mezi čtyřmi zdroji dat.

Významná korelace mezi třemi neplacenými zdroji dat předplatného, ​​a to navzdory různým proměnným, které měří (objem vyhledávání, zobrazení stránek a podíl diváků pornografie), naznačuje, že měří skutečný vzor variací v používání pornografie v jednotlivých státech; ten, který není korelován s předplatitelskými daty používanými Edelmanem (2009).

Citlivost odhadů na použitý zdroj dat

Abychom ilustrovali důležitost zohlednění rozdílů v míře státní pornografie napříč různými zdroji dat, replikujeme výsledky nedávné studie, která zjistila, že více náboženských a konzervativnějších států pravděpodobně vyhledávalo sexuální obsah na Googlu (MacInnis & Hodson, 2014). Zkoumáme, zda se závěry tohoto článku vztahují na další míry použití pornografie pomocí dalších zdrojů dat, které jsme popsali v tomto článku. Výsledky této replikace jsou uvedeny v tabulce 3. Standardizovali jsme míry použití pornografie, religiozity a konzervatismu odečtením průměru a dělením směrodatnou odchylkou, abychom umožnili srovnání napříč různými měřítky použití pornografie (tento přístup je ekvivalentní převodu každé z opatření do Z-skóre).

Tabulka 3. Korelace mezi státní úrovní nebo konzervatismem a každou metrikou
použití Pornografie.

V původní studii poskytl MacInnis a Hodson (2014) výsledky založené na údajích služby Google Trends odděleně pro konkrétní vyhledávané výrazy, jako je sex, porno a XXX, podobně jako výrazy, které používáme v opatřeních Trendy Google. Výsledky v prvním řádku tabulky 3 ukazují, že ve většině případů také zjistíme statisticky významný vztah mezi religiozitou a konzervatismem, když používáme data Trendy Google. Ostatní řádky v tabulce 3 však ukazují, že při použití některého z dalších tří zdrojů dat máme mnohem slabší statistický vztah. Tyto výsledky naznačují, že kdyby MacInnis a Hodson (2014) použili některý z dalších tří zdrojů dat, pravděpodobně by ve svém příspěvku dospěli k jinému závěru o síle vztahu, který zkoumali.

Skutečnost, že MacInnis a Hodson (2014) nacházejí statisticky významný vztah mezi náboženstvím na úrovni státu a používáním pornografie na úrovni státu, je zajímavá vzhledem k tomu, že minulé studie využívající údaje na individuální úrovni zjistily, že jedinci, kteří pravidelně chodí do kostela, jsou mnohem méně pravděpodobní, že budou používat pornografii ( Doran & Price, 2014; Patterson & Price, 2012; Stack, Wasserman, & Kearns, 2004). Tento typ vzoru, ve kterém jsou vztahy na úrovni skupiny opačné tomu, co se nachází na individuální úrovni, byl také nalezen ve vztahu mezi vzděláním a náboženstvím (Glaeser & Sacerdote, 2008) a ve vztahu mezi příjmem a politickou příslušností (Glaeser & Sacerdote, 2007).

Diskuse

Každý z výše uvedených zdrojů dat zachycuje odlišný průřezový pohled na online pornografický průmysl a každý z nich má pro výzkumné pracovníky, kteří se zajímají o obecné úrovně pornografie podle státu, významné zranitelnosti. Údaje z průzkumu NFSS, například, pravděpodobně podhodnocují spotřebu pornografie z důvodu sociálního zájmu a chybné paměti subjektů. Data Trendy Google nedokáží zachytit žádné pornografické použití, ke kterému je přistupováno jinými prostředky než vyhledáváním Google. Pornhub a placené předplatné mohou být omezeny svou reprezentativností; měří využití pouze v jediné firmě v tomto odvětví.

Jsou-li ve výzkumu použity údaje z jakéhokoli zdroje, musí být výsledky prezentovány v kontextu údajů, které k těmto výsledkům vedou. Problémy vznikají, když jednotlivci omylem interpretují daný zdroj dat jako reprezentaci celého odvětví pornografie. Existuje mnoho dalších nastavení, ve kterých mohou být podobně nereprezentativní data chybně přehnaná. Výzkumní pracovníci a jednotlivci si musí být vědomi vnější platnosti svých poznatků, zatímco média a čtenáři musí být opatrní, aby výsledky nezvyšovali.

Uznáváme také omezení našich zdrojů dat v tom, že zachycují pornografický průmysl v různých historických okamžicích; Trendy Google (2013-2014), placené předplatné (2006-2008), Pornhub (2013) a NFSS (2012). Data placeného předplatného byla shromážděna přibližně 6-7 let před ostatními zdroji. Tento časový rozdíl může zkreslit naše výsledky, nicméně obecné trendy ve zdrojích dat jako celku jsou takové, že věříme, že naše zjištění jsou přesné. Významné posuny v relativním užívání pornografie napříč státy od společnosti 2006-2013 by byly potřebné k tomu, aby k této zaujatosti došlo, což je podle nás nepravděpodobné.

Při pokusu o uspořádání pořadí jednotlivců, pokud jde o určitou formu činnosti, je třeba v zájmu kontrastních výsledků vidět více zdrojů (jsou-li k dispozici). Pokud by byla objednávka podobná, lze snadněji předpokládat jejich přesnost. Pokud se liší, vzniká příležitost lépe porozumět dané problematice. V našem konkrétním případě pravděpodobně vzniknou rozdíly, protože zdroje zachycují různé typy pornografie.

Předchozí výzkum týkající se používání pornografie se dotkl míry, do jaké by to mohlo ovlivnit důležité oblasti zájmu, jako je rozvod, štěstí, produktivita pracovníků a sexuální násilí (Bergen a Bogle, 2000; Doran a Price, 2014; Patterson a Price, 2012; Young & Case, 2004). Při provádění takového výzkumu musí být data ze spolehlivého a zobecnitelného zdroje (nebo zdrojů). Výsledky a zjištění jakýchkoli takových účinků je třeba brát v úvahu také s ohledem na věk, pohlaví a sexuální identitu jednotlivců - faktory, které v tomto článku nejsou zohledněny (Sevcikova & Daneback, 2014; Stoops, 2015; Traeen & Daneback, 2013 ; Tripodi et al. 2015). Při těchto výzkumných příležitostech může v analýze hrát roli použití pornografie státem. Vzhledem k výsledkům tohoto článku musí být zdroj dat takové proměnné při takovéto regresi silně zvážen a výsledek musí být interpretován v kontextu zdroje dat.

Proč investovat do čističky vzduchu?

Údaje poskytnuté konkrétními společnostmi mají potenciál poskytnout důležité pohledy na veřejné otázky. Hlavní výzvou je určení, kdy údaje jedné společnosti, dokonce i velmi velké, mohou poskytnout pohledy, které jsou reprezentativní pro celou populaci. Za předpokladu, že relativní míra pornografie napříč státy neměla od společnosti 2006-2013 zásadní změny, výsledky našeho článku naznačují, že v některých případech mohou informace od jedné společnosti vést k zavádějícímu obrazu o geografických vzorcích konkrétního chování. Toto může být obzvláště důležité pro pornografické použití, protože obrovské většiny jednotlivců, kteří přistupují k pornografii online pouze přístup volný obsah spíše než používat placené místo (Doran, 2008).

Výsledky tohoto článku čerpají ze čtyř různých zdrojů dat o užívání pornografie, včetně dvou, které zahrnují celostátně reprezentativní data (Google Trends a NFSS). Zjistili jsme významnou korelaci mezi třemi našimi zdroji dat, což naznačuje, že všechny odrážejí podobný základní vzorec v používání pornografie napříč státy. Naproti tomu údaje o placeném předplatném, jeden zdroj, kterému se dostalo značné pozornosti médií, ve skutečnosti koreluje spíše špatně s ostatními zdroji. Ukazujeme také, že volby napříč zdroji dat mohou ovlivnit závěry, které studie vyvozují, a navrhujeme, aby budoucí studie zahrnovaly testy citlivosti napříč zdroji dat při zkoumání problémů, pro které je obtížné získat ideální míru konkrétního chování.

Reference