Faktorenstruktur des Cybersex Motivs Fragebogens (2018)

J Behav Addict. 2018 29: 1-9. doi: 10.1556 / 2006.7.2018.67. [Epub vor dem Druck]

Frankreich¹, Khazal Y^1,2,3, Jasiówka K², Aussätzige T², Bianchi-Demicheli F^1,2, Rothen S^1,2.

Abstrakt

Das Internet ist weit verbreitet für sexuelle Aktivitäten und Pornografie. Es ist jedoch wenig darüber bekannt, warum Menschen nach Treffen und sexuellen Interaktionen durch das Internet und nach den Korrelaten der Cybersex-Sucht suchen. Ziel dieser Studie war es, einen Fragebogen für Cybersexmotive [Cysexex Motivs Questionnaire (CysexMQ)] zu erstellen, indem der Gambling Motives Questionnaire dem Cybersex-Gebrauch angepasst und seine Struktur validiert wurde.

Methoden

Zwei Online-Stichproben von 191- und 204-Cybersex-Benutzern wurden gesammelt, um eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) an der ersten Stichprobe und eine konfirmatorische Faktoranalyse (CFA) an der zweiten Stichprobe durchzuführen. Cronbachs α und zusammengesetzte Zuverlässigkeit wurden berechnet, um die interne Konsistenz zu bewerten. Korrelationen zwischen dem CysexMQ und dem Sexual Desire Inventory (SDI) wurden ebenfalls ausgewertet.

Die Ergebnisse

Zwei konkurrierende Modelle wurden von der PCA beibehalten, eine mit zwei Faktoren und die andere mit drei Faktoren. Das CFA zeigte eine bessere Eignung für die Drei-Faktoren-Lösung. Nach dem Entfernen von drei Cross-Loading-Elementen zeigten die Ergebnisse, dass eine endgültige 14-Item-Drei-Faktoren-Lösung (Verbesserung, Bewältigung und soziale Motive) gültig war (angepasster Anpassungsgood-Index: 0.993; Normed-fit-Index: 0.978 ; Tucker-Lewis-Index: 0.985; Vergleichsanpassungsindex: 0.988; mittlerer quadratischer Fehler der Approximation: 0.076). Positive Korrelationen wurden zwischen den verschiedenen Motiven und den Subskalen des SDI gefunden.

Diskussion

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass der CysexMQ für die Bewertung von Cybersex-Motiven geeignet ist.

Stichwort: Cybersex, Motive, Pornographie, Internetsucht, Gambling Motives Fragebogen

Einleitung

Die bedeutende Ausbreitung des Internets in den letzten Jahrzehnten und seine weit verbreitete Verwendung im Alltag in den meisten Gesellschaften hat die Debatte in der wissenschaftlichen Gemeinschaft in die Höhe getrieben. Obwohl das Internet als ein mächtiges Werkzeug angesehen werden kann, das Zugang zu einer Vielzahl von Informationen bietet und somit der Globalisierung dient, ist es schnell zu einer Art Zufluchtsort geworden, wo die Phantasien der Menschen ohne reale Konsequenzen gedeihen und wo Menschen mit wichtigen Gesundheitsproblemen ankommen in seinen Tiefen verloren. Nur wenige Studien haben sich auf eine bestimmte Nutzung des Internets konzentriert, die von Anfang an erfolgreich war und stetig an Popularität gewann: Cybersex (Gmeiner, Price & Worley, 2015). Cybersex kann als die Nutzung von Online-Sex-Aktivitäten wie Pornografie, Live-Sex-Shows, Webcams oder Chat-Räume definiert werden. Es wurde argumentiert, dass alles, was im wirklichen Leben sexuell gemacht werden kann, im Internet (Carnes, 2001).

Das Internet wird häufig für sexuelle Aktivitäten verwendet (Grubbs, Volk, Exline & Pargament, 2015), die enge Verbindung zwischen den beiden hat sich durchdrungen. Die Zugänglichkeit, Bezahlbarkeit und Anonymität des Internets ermutigen zu wiederholten sexuellen Interaktionen und Entmachtung aufgrund des illusorischen Auftretens solcher hinter dem Bildschirm liegenden Interaktionen, wobei die virtuelle Welt weniger real erscheint. Menschen lassen leichter persönliche Phantasien zu, wenn sie jemanden körperlich nicht beeinflussen können, was zu einem schädlichen Gefühl von Sicherheit und Enthemmung führt (Young, Griffin-Shelley, Cooper, O'mara und Buchanan, 2000).

Obwohl mehrere Benutzer eine positive Auswirkung von Cybersex (Grov, Gillespie, Royce & Lever, 2011) haben sich einige als suchterzeugend für Cybersex-ProdukteBothe et al., 2018; Grubbs et al., 2015; Kor et al., 2014). Internetabhängigkeit in Bezug auf sexuelle Inhalte scheint einen kleinen, aber signifikanten Anteil der Internet-Bevölkerung (Dufour et al., 2016; Frangos, Frangos & Sotiropoulos, 2011; Grubbs et al., 2015; Kafka, 2010; Ross, Mansson & Daneback, 2012). Negative Konsequenzen von exzessivem Cybersex, auch als Cybersex-Sucht bezeichnet, sind mit psychischen Belastungen und Störungen im Schlaf- und Alltagsleben oder mit psychosozialen Störungen (Grubbs et al., 2015; Tsimtsiou et al., 2014; Twohig, Crosby & Cox, 2009). Weil bekannt ist, dass Motive bei Verhaltensauffälligkeiten von großem Einfluss sind (Billieux et al., 2011; Clarke et al., 2007; Hilgard, Engelhardt & Bartholow, 2013; Kiraly et al., 2015; Kuss, Louws & Wiers, 2012; Zanetta Dauriat et al., 2011) war das Hauptziel dieser Studie die Bewertung von Cybersex-Motiven und die Validierung des Cybersex Motives Questionnaire (CysexMQ).

Obwohl das Thema Cybersex-Sucht wahrscheinlich von klinischer Bedeutung ist, wurde es selten untersucht (Brand et al., 2011; Doring, 2009). Es ist wenig bekannt darüber, warum Menschen nach Treffen und sexuellen Interaktionen durch das Internet und nach den Korrelaten der Cybersex-Sucht suchen (Kafka, 2010). Die Erwartung von sexueller Erregung und Lust wurde als Schlüsselmotiv für Cybersex vermutet und könnte eine Rolle bei der Cybersex-Sucht spielen (Jung, 2008). Dementsprechend haben mehrere Studien gezeigt, dass Personen, die als Cybersex-Abhängige eingestuft wurden, im Vergleich zu Kontrollen eine größere Reaktivität und sexuelle Erregung durch pornografische Cue-Präsentation aufwiesen (Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte & Brand, 2013).

Insbesondere fanden einige Studien heraus, dass negative Folgen des Cybersex-Konsums (dh des Suchtkonsums) mit einer wahrgenommenen sexuellen Erregung verbunden sind, wenn Einzelpersonen pornografisches Internetmaterial ansehen (Brand et al., 2011). Darüber hinaus war eine solche suchterzeugende Verwendung mit einer höheren Aktivierung von neuralen Regionen verbunden, die mit der Reaktivität von Drogenmarkern assoziiert sind, wie z. B. dorsalem anteriorem Cingulum, ventralem Striatum und Amygdala (Voon et al., 2014). Erwartungsgemäß hatten Menschen mit Cybersex-Sucht im Vergleich zu gesunden Kontrollpersonen ein größeres Verlangen, aber ähnliche Sympathiewerte als Reaktion auf sexuell eindeutige Video-Hinweise (Voon et al., 2014). Solche Ergebnisse stimmen mit Modellen überein, die nahelegen, dass bei Suchtverhalten "Wollen" vom "Mögen" (Robinson & Berridge, 2008).

Wie in der Forschung zu anderen Verhaltenssüchten berichtet (Billieux et al., 2013; Khazaal et al., 2015; Zanetta Dauriat et al., 2011) wird Cybersexabhängigkeit durch Bewältigung (dh Flucht vor realen Problemen mithilfe von Pornografie) durch die Verwendung von sexuell verwandten Online-Materialien vermittelt (Laier & Brand, 2014). Zum Beispiel enthält das Hypersexual Behavioral Inventory, ein selbstberichteter Fragebogen, der übermäßigen und problematischen Gebrauch von Sex im Allgemeinen bewertet, drei Subskalen: eine bezieht sich auf Kontrolle, eine auf Konsequenzen und eine auf Bewältigung (die Verwendung von Sex zur Bewältigung von Aversivität affektive Zustände oder als Reaktion auf Stress; Reid, Li, Gilliland, Stein & Fong, 2011). Das Pornografie-Konsum-Inventar (Reid et al., 2011) bewertet die Motivationen für die Verwendung von Pornografie anhand eines 15-Punkte-Fragebogens, der sich auf die folgenden Dimensionen bezieht: emotionale Vermeidung (dh Bewältigung), sexuelle Neugier, Suche nach Aufregung und Vergnügen.

Trotz der geringen Anzahl an Studien auf diesem Gebiet, legen veröffentlichte Artikel nahe, dass die zwei möglichen Motive, die mit der Cybersex-Sucht zusammenhängen, um mit aversiven Emotionen und realen Problemen umzugehen, die sexuelle Befriedigung und die Nutzung von internetbezogenen sexuellen Aktivitäten sind (Laier & Brand, 2014). Es überrascht nicht, wie in Studien zu anderen Verhaltenssüchten im Internet beschrieben (Carli et al., 2013; Geisel, Panneck, Stickel, Schneider & Müller, 2015; Khazaal et al., 2012) wurde festgestellt, dass Cybersex-Sucht mit psychischen Symptomen und Stress verbunden ist; Es war jedoch nicht mit Offline-Sexualverhalten (Brand et al., 2011; Laier, Pekal & Brand, 2015).

Frühere Theorien und Forschungen auf dem Gebiet der Cybersex-Sucht haben hauptsächlich untersucht, wie sich der Prozess und seine Konsequenzen entwickeln, aber es fehlt eine Definition über die Motivation, die solche Verhaltensweisen antreibt. Tatsächlich wurden Motivationen, die zu Suchtverhalten führten, zuerst auf dem Gebiet der Alkoholkonsumstörungen untersucht (Cooper, Russell, Skinner & Windle, 1992), in dem die Trinkmotive als ein Drei-Faktoren-Modell betrachtet wurden: Verbesserung, soziale und Bewältigung. Enhancement drückt eine innere und positive Verstärkung aus, um positive Emotionen zu erzeugen. Der soziale Faktor bezieht sich auf die externe und positive Verstärkung, um die soziale Zugehörigkeit zu erhöhen. Coping stellt alle internen Strategien dar, die von dem Individuum implementiert werden, um negative Effekte zu reduzieren.

Es scheint legitim zu bezweifeln, dass die mit den Trinkmotiven verbundenen Faktoren auf eine Sucht ohne berauschende Substanz wie Glücksspiel oder Cybersex zutreffen. Diese Faktoren haben sich jedoch als relevant für Glücksspielmotive erwiesen, z. B. in einer Studie von Stewart und Zack (2008). Sie validierten die Drei-Faktoren-Struktur des Gambling Motives Questionnaire (GMQ) auf der Basis des gleichen Konstrukts von 15-Items mit fünf Items pro Faktor. Weitere Studien validierten eine modifizierte Version der GMQ, einschließlich monetärer Motive als eine zusätzliche, speziell auf das Glücksspiel bezogene Kampagne (Dechant & Ellery, 2011). Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die GMQ im Kontext der Motive gesetzt werden kann, die sie messen soll. Es zeigt auch, dass der Fragebogen plastisch ist und dass die Änderung seines Konstrukts für die Beurteilung von Cybersex-Motiven fruchtbar sein kann.

Nach früheren Studien zur Cybersex-Sucht, insbesondere zur Verwendung von Pornographie (Brand et al., 2011; Laier & Brand, 2014; Laier et al., 2015; Reid et al., 2011), ist es plausibel zu vermuten, dass die GMQ und ihre verwandten Faktoren, Enhancement (ein befriedigungsähnliches Motiv) und Coping, in Cybersex-Motiven involviert sein könnten.

Sinnvoll ist auch die Einbeziehung des sozialen Motivs in das Cybersex-Verhalten. Zum Beispiel haben Studien zum Online-Dating die Bedeutung von Sozialisierungsmotiven für romantische oder zwanglose sexuelle Zwecke hervorgehoben (Sumter, Vandenbosch & Ligtenberg, 2017). Das dem Fressmotivfragebogen angepasste Drei-Faktoren-Modell des GMQ scheint somit für Cybersex-Motivationen relevant zu sein. Erstens würde der Verbesserungsfaktor als Cybersex-Motiv die Tatsache erfassen, dass Benutzer im Internet häufig aufgeregt, attraktiv, ungehemmt und begeistert sind (Jung, 2008). Zweitens erforschen Cybersex-Nutzer eine neue soziale Welt, in der die Cyberspace-Kultur selbst ihre tiefsten Phantasien auf dem gefährlichen Weg zur sozialen Zugehörigkeit ermutigt und akzeptiert (Jung, 2008), die die Relevanz des sozialen Faktors in Cybersex-Motiven illustriert. Drittens könnte die Coping-Dimension auch auf Cybersex-Motive zutreffen, da Cybersex-Nutzer oft behaupten, dass sie einen Bruch mit der Realität erfahren, gefolgt von einem Vergessen der realen Lebenssituation bei Cybersex-Aktivitäten (Laier & Brand, 2014).

Cybersex-Aktivitäten unterscheiden sich jedoch von Glücksspielaktivitäten. Zum Beispiel scheinen Motive, die mit GMQ-Elementen bewertet wurden, wie „Es ist etwas, das zu einem besonderen Anlass getan werden kann“ oder „Es ist das, was die meisten Ihrer Freunde tun, wenn Sie zusammenkommen“, für die Bewertung von Cybersex nicht geeignet zu sein. Darüber hinaus wurden bestimmte Cybersex-Motive (dh Masturbation) mit dem GMQ nicht bewertet. Ein spezifischer CysexMQ wird daher benötigt.

Ziel dieser Studie war es, die Faktorenstruktur der Motive für Cybersex in einer angepassten Version des GMQ zu untersuchen und zu validieren: den CysexMQ.

Methoden

Teilnehmer

Die Rekrutierung wurde durch Anzeigen in spezialisierten Foren und Websites durchgeführt. Einschlusskriterien waren 18 Jahre und älter und ein Nutzer von Websites mit geschlechtsbezogenem Inhalt.

Zwei verschiedene Proben wurden rekrutiert. Unter den 774-Teilnehmern, die auf den Link zu der Studie klickten, gaben 640 ihre Zustimmung zur Teilnahme. Nach dem Entfernen von Fällen mit fehlenden Werten auf der GMQ, haben wir 395-Themen in die Analysen aufgenommen. In Beispiel 1 (n = 191), 137 (71.7%) waren Männer. Die Altersspanne lag zwischen 18 und 69 Jahren mit einem Median von 32. Männer waren älter als Frauen (Durchschnittsalter der Männer: 34; Durchschnittsalter der Frauen: 27; Wilcoxon-Test: W = 3,247; p <05). 39.8 Probanden (72%) waren ledig, 37.7 (42%) waren in einer Beziehung, 22.0 (1%) waren verheiratet und 145 war verwitwet. In Bezug auf die sexuelle Orientierung gaben 77.5 (11%) an, heterosexuell, 5.9 (31%) homosexuell und 16.6 (2%) bisexuell zu sein. In Probe XNUMX (n = 204) waren 76 Probanden (37.6%) Männer. Die Altersspanne lag zwischen 18 und 58 Jahren mit einem Median von 31. Männer waren jünger als Frauen (Durchschnittsalter der Männer: 29 Jahre; Durchschnittsalter der Frauen: 32.5 Jahre; Wilcoxon-Test: W = 3,790; p <05). 19.7 Probanden (107%) waren ledig, 52.7 (54%) waren in einer Beziehung, 26.6 (2%) waren verheiratet und 172 waren verwitwet. In Bezug auf die sexuelle Orientierung gaben 84.7 (8%) an, heterosexuell, 3.9 (23%) homosexuell und 11.3 (XNUMX%) bisexuell zu sein.

Messungen

Alle Teilnehmer füllten zunächst einen allgemeinen Fragebogen zu ihren persönlichen Daten (Geschlecht, Alter, Nationalität, sexuelle Orientierung etc.) aus und ein 24-Formular über ihre Erfahrungen mit dem Internet und Sexualität (Online-Zeit auf sexuellen Websites, Zufriedenheit mit Treffen) im Internet, Häufigkeit sexueller Aktivitäten während des letzten Monats usw.).

Nach dem Sammeln der demografischen und spezifischen Informationen wurden verschiedene Fragebögen zur Selbstbeurteilung ausgefüllt: das SDI (Sexual Desire Inventory) und das CysexMQ. Die SDI (Spector, Carey & Steinberg, 1996) ist eines der am häufigsten verwendeten Instrumente zur Beurteilung des sexuellen Verlangens (Mark, Toland, Rosenkrantz, Brown-Stein und Hong, 2018). Die Skala wurde auf Englisch entwickelt und in verschiedenen Sprachen validiert (King & Allgeier, 2000; Moyano, Vallejo-Medina & Sierra, 2017; Ortega, Zubeidat & Sierra, 2006; Spector et al., 1996). Die psychometrischen Merkmale der SDI wurden auch bei Personen mit unterschiedlicher sexueller Orientierung, einschließlich Lesben und schwuler Männer (Mark et al., 2018).

Die SDI wurde entwickelt, um die kognitive Komponente des sexuellen Verlangens zu bewerten. Das Instrument beinhaltet zwei Dimensionen: dyadisches sexuelles Verlangen (Interesse an sexueller Aktivität mit einem Partner) und einsames sexuelles Verlangen (Interesse daran, sich selbst sexuell zu verhalten). Die einzige Dimension ist mit der Häufigkeit von solitärem Sexualverhalten verbunden, während die dyadische Dimension mit der Häufigkeit von sexuellen Aktivitäten mit einem Partner assoziiert ist (Spector et al., 1996). Gute Test-Retest-Reliabilität (Spector et al., 1996) wurde ebenso berichtet wie konvergente Validität mit anderen Maßen des sexuellen Verlangens und mit sexueller Befriedigung (Mark et al., 2018).

Der CysexMQ ist eine Selbsteinschätzungsskala (Supplementary Material), die auf einer 5-Punkt-Likert-Skala von 1 bewertet wird (hört niemals ) zu 5 (immer oder fast immer).

Die Autoren haben Elemente auf der Subskala für soziale Motive des GMQ geändert, um sie besser an Cybersex-Aktivitäten anzupassen. Zum Beispiel wurden die Motive "Zum Feiern", "Das tun die meisten Ihrer Freunde, wenn sie zusammenkommen" und "Es ist etwas, was Sie zu besonderen Anlässen tun" entfernt. Andere Arten von sozialen Motiven wie „Jemanden treffen“ und „Weil ich mich mit anderen Menschen austauschen muss“ wurden hinzugefügt. Das Motiv „Gesellig sein“ wurde geändert in „Gesellig sein und von anderen geschätzt werden“. Für das GMQ-Verbesserungsmotiv wurde der Punkt "Um Geld zu gewinnen" durch "Um unterhalten zu werden" ersetzt. Weitere spezifische Motive im Zusammenhang mit Cybersex-Aktivitäten waren „Zum Masturbieren“ und „Zum Zuschauen“. Die Ergebnisse wurden durch eingehende klinische Befragungen von Patienten zu ihren Motiven im Zusammenhang mit der Verwendung von Cybersex generiert. Diese Patienten berieten sich in der Suchtanstalt der Abteilung für psychische Gesundheit und Psychiatrie des Genfer Universitätsklinikums für süchtig machenden Cybersex. Nach mehreren Gesprächen mit Klinikern und zwischen Autoren führten der zweite, vierte und fünfte Autor thematische Analysen dieser qualitativen Antworten durch. Die Elemente wurden dann gemäß den Prinzipien der Elementgenerierung generiert (dh unter Berücksichtigung eines einzelnen Problems, einfacher und kurzer Aussagen; Harrison & McLaughlin, 1993) und diskutiert, bis ein Konsens zwischen den Autoren erreicht wurde.

Das Hauptziel dieser Studie war der CysexMQ.

Datenanalyse

Trotz der Tatsache, dass eine Drei-Faktoren-Struktur erwartet wurde, wurde zunächst eine explorative Analyse anstelle einer konfirmatorischen Analyse durchgeführt, um eine spezifische Struktur in diesem neuen Rahmen entstehen zu lassen. Um dieses Ziel zu erreichen, führten wir eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) durch, gefolgt von einer Varimax-Rotation auf dem ursprünglichen 191-Beispiel. Aufgrund der Diskrepanz der GMQ-Elemente wird eine PCA gegenüber einer explorativen Faktorenanalyse bevorzugt, da sie kein bestimmtes multivariates Modell annimmt, was bei einer explorativen Analyse nicht der Fall ist (Schneeweiss & Mathes, 1995). Wenn die gleiche Anzahl von Faktoren oder Komponenten extrahiert wird, ergeben beide Techniken sehr ähnliche Ergebnisse (Velicer & Jackson, 1990). Die Anzahl der zu extrahierenden Komponenten wurde durch den Gerölltest (Cattell, 1966) und Velicers (1976) Es wurde ein minimaler durchschnittlicher Partial (MAP) -Test mit der Korrelationsmatrix durchgeführt. Der MAP-Test wurde bootstrapped.

In einem zweiten Schritt rekrutierten wir eine zweite Probe von 204, um eine konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA) durchzuführen. Wegen der diskreten Natur der CysexMQ-Elemente, der Unwighting Least Squares (ULS) mit robusten Standardfehlern (Li, 2016) Methode wurde als Schätzverfahren gewählt.

Fünf vorab festgelegte Kriterien wurden als Indikatoren für die Anpassungsgüte an die Daten ausgewählt: (a) angepasster Anpassungsgüteindex (AGFI)> 0.80 (Joreskog & Sorbom, 1996); (b) normierter Anpassungsindex (NFI)> 0.90 (Bentler & Bonnet, 1980); (c) Tucker-Lewis-Index (TLI)> 0.95 (Tucker & Lewis, 1973); (d) Vergleichsanpassungsindex (CFI)> 0.95 (Bentler, 1990); und (e) quadratischer mittlerer Approximationsfehler (RMSEA) <0.06 (Hu & Bentler, 1999). Die Verwendung und Abschaltung des AGFI wurde von Cole empfohlen (1987), der LFI von Bentler und Bonnet (1980) und der RMSEA, TLI und CFI von Hu und Bentler (1999).

Die Zuverlässigkeit des Fragebogens wurde anhand des Cronbach-α-Koeffizienten (Cronbach & Meehl, 1985) und zusammengesetzte Zuverlässigkeit (CR), die Maße interner Konsistenz sind. Um die konvergente Validität zu bestimmen, berechneten wir Spearmans Korrelationen zwischen den dyadischen und solitären SDI-Subskalen und den CysexMQ-Subskalen. PCA, CFA und Bootstrap wurden mit der R-Version 3.1.3 unter Verwendung der psych (Revelle, 2014), bootstrap (Kostyshak, 2015), Und Lavaan (Rosseel, 2012) Pakete.

Ethik

Die Studienverfahren wurden in Übereinstimmung mit der Deklaration von Helsinki durchgeführt. Das Ethikkomitee des Genfer Universitätskrankenhauses hat das Studienprotokoll genehmigt. Die Teilnehmer erhielten detaillierte Beschreibungen der Ziele und Methoden der Studie. Nach Online-Einverständniserklärung füllten die Teilnehmer die Fragebögen anonym online über SurveyMonkey-Links aus.

Die Ergebnisse

Ergebnisse aus der PCA

Anzahl der beibehaltenen Faktoren

Der Scree-Test (Abbildung S1 des Ergänzungsmaterials) schlug klar vor, drei Faktoren beizubehalten, während der MAP-Test (Abbildung S2 des Ergänzungsmaterials) eine mehrdeutige Lösung ergab, weil entweder zwei oder drei Faktoren enge Werte hatten (0.0301 bzw. 0.0302) Die Interpretation des MAP-Tests erfolgt auf der Grundlage der kleineren, desto besser. Um das MAP-Testergebnis zu entwirren, haben wir eine Bootstrap-Technik (Efron, 1987), die die Mehrdeutigkeit bestätigt. Unter den 1,000-Bootstrap-Beispielen schlug 52% vor, zwei Faktoren beizubehalten, und 43% schlug vor, drei Faktoren beizubehalten. die Boxplots aus dem Bootstrapped-MAP-Test (Abbildung S3 des Supplementary Materials) für zwei und drei Faktoren überlappten sich fast vollständig.

Faktorladungen

Drei Punkte waren innerhalb der Drei-Faktoren-Lösung problematisch, da sie mehr als eine Komponente mit Ladungen größer als 0.40 aufwiesen: Elemente 2 und 17 auf den Faktoren I und II bzw. Element 16 auf den Faktoren II und III. Die Zwei-Faktor-Lösung beinhaltete die kleinste Belastung mit 0.37 auf Item 13 ("Für Selbstvertrauen und Selbstwertgefühl"). Die Elemente 12, 15 und 17 waren ebenfalls problematisch, da sie auf beiden Komponenten Lasten aufwiesen, die größer als 0.40 waren. Die erklärte Varianz war 0.47 für die Zwei-Faktor-Lösung und 0.55 für die Drei-Faktor-Lösung. Faktorladungen werden in den Tabellen S1 und S2 des Ergänzungsmaterials angezeigt.

Eine Kreuzladung wurde bei der Verbesserung und Bewältigung von Item 2 ("Zur Entspannung") und Item 17 ("Weil es mir ein gutes Gefühl gibt") beobachtet. Bei Item 16 wurde eine unterschiedliche Belastung für Bewältigungsstrategien und soziale Faktoren beobachtet ("Für Selbstvertrauen und Selbstwertgefühl").

Aufgrund der Ähnlichkeit in der Kreuzladung von Items 2 und 17 entschieden wir uns, zuerst ein Modell ohne diese Items zu testen (3F-a; Table 1), jedoch erhält Punkt 16 im Zusammenhang mit Cybersex Verwendung für Selbstwertmotive. Dann testeten wir ein Modell ohne die drei durch Kreuzbelastungen betroffenen Punkte (3F-b; Tabelle 1).

Tabelle 1. Passen Sie die Indizes der ULS-Bestätigungsfaktoranalyse der vier Modelle an

Hinweis. ULS: ungewichtete kleinste Quadrate; AGFI: angepasster Anpassungsgüteindex; LFI: Norm-Fit-Index; TLI: Tucker-Lewis-Index; CFI: vergleichbarer Anpassungsindex; RMSEA: mittlerer quadratischer Fehler der Approximation.

Ergebnisse aus dem CFA

Um zu entscheiden, ob es besser ist, zwei oder drei Faktoren beizubehalten, verglichen wir zunächst beide Modelle. Der erste Teil der Tabelle 1 zeigt die Fit-Indizes der Zwei-Faktor- und der Drei-Faktor-Lösung. Beide Modelle lieferten eine hervorragende Passform, mit Ausnahme der RMSEA, die etwas größer ist als der Cutoff von 0.06. Die Drei-Faktor-Lösung zeigt überall die beste Passform. Da die Fit-Indizes für die beiden Modelle sehr nahe beieinander lagen, verglichen wir sie statistisch, wobei wir wussten, dass es kein standardisiertes und klar validiertes Verfahren für Modelle gibt, wenn die Schätzmethode das ULS ist. Wir haben einen Signifikanztest auf Basis der Fitfunktion durchgeführt, der dem bekannten equivalent entspricht² Prüfung. Der Test zeigte, dass das Modell mit drei Faktoren besser ist als das Modell mit zwei Faktoren (Anpassungsfunktionsdifferenz = 67.18, df = 2, p <001). In einem zweiten Schritt haben wir unter Berücksichtigung der Querbelastungsprobleme der PCA und der oben genannten klinischen Überlegungen zwei zusätzliche Modelle getestet. Die erste (Modell 3F-a) war die Drei-Faktor-Lösung, bei der die Punkte 2 und 17 entfernt wurden, und bei der zweiten (Modell 3F-b) wurde auch Punkt 16 entfernt. Die Anpassungsindizes der drei Modelle mit drei Faktoren sind im zweiten Teil der Tabelle dargestellt 1. Obwohl außer dem RMSEA für das Modell 3F-a ausgezeichnete Passungen gefunden wurden, passten die Daten schlechter als das vollständige Modell, während das Modell 3F-b besser auf jeden Index passte. Daher haben wir die Artikel 2, 16 und 17 aus dem Fragebogen entfernt.

Tisch 2 zeigt die Ladungen der Drei-Faktoren-Lösung mit den Elementen 2, 16 und 17, die gemäß den obigen Ergebnissen entfernt wurden. Jede Belastung unterschied sich signifikant von 0. Die geschätzten Korrelationen zwischen den drei Faktoren waren signifikant.

Tabelle 2. Faktorladungen für die Drei-Faktor-Lösung von ULS mit robuster Standardfehler-Bestätigungsfaktoranalyse

Hinweis. SE: Standart Fehler; ULS: ungewichtete kleinste Quadrate.

Gemäß den GMQ-Faktoren waren die drei beibehaltenen Faktoren Verbesserung (erster Faktor), Bewältigung (zweiter Faktor) und soziale Motive (dritter Faktor).

Zuverlässigkeit

Die von Cronbachs α für die Drei-Faktor-Lösung (Modell 3F-b) geschätzte interne Konsistenz betrug etwa 0.81 [95% Confidence Interval (CI): 0.79, 0.83] und 0.88 [95% CI: 0.86, 0.91] für den Verstärkungsfaktor ; 0.79 [95% CI: 0.76, 0.81] und 0.86 [95% CI: 0.83, 0.89] für den Faktor der Kopiermotive; und 0.74 [95% CI: 0.71, 0.77] und 0.76 [95% CI: 0.71, 0.81] für den Faktor der sozialen Motive in der ersten bzw. der zweiten Stichprobe. Darüber hinaus ist die CR (Bacon, Sauer & Young, 1995) wurde durchgeführt, weil bekannt ist, dass Cronbachs α die tatsächliche Zuverlässigkeit in bestimmten Situationen unterschätzt (Raykov, 1998). CR liefert fast die gleichen Koeffizienten wie Cronbachs α (Verbesserung: 0.81 und 0.89; Bewältigungsmotive: 0.82 und 0.86; soziale Motive: 0.73 und 0.79 in der ersten bzw. zweiten Probe). Cronbachs α und CR deuten auf eine gute Zuverlässigkeit hin.

Korrelationen

Es wurden moderate positive Korrelationen zwischen den SDI-Subskalen und Verbesserungsmotiven gefunden, während kleine Korrelationen zwischen diesen Subskalen und Bewältigungsmotiven gefunden wurden. Es wurden kleine Korrelationen zwischen sozialen Motiven und der dyadischen SDI-Subskala gefunden, nicht jedoch die solitäre SDI (Tabelle 3).

Tabelle 3. Spearmans Korrelationen zwischen CysexMQ- und SDI-Subskalen

Hinweis. CysexMQ: Fragebogen zu Cybersex-Motiven; SDI: Sexual Desire Inventory.

***p <001.

Diskussion

Trotz einer Drei-Faktoren-Struktur, die in den früheren Studien zum GMQ hervorgehoben wurde (Stewart & Zack, 2008) und der Fragebogen zu den Trinkmotiven (Cooper et al., 1992), konnten wir eine solche klar definierte Struktur nicht finden, indem wir eine PCA in der angepassten 17-Itemversion des CysexMQ durchführen. Sowohl bei den Zwei- als auch bei den Drei-Faktor-Lösungen hatten einige Elemente eine hohe Querbelastung bei mehr als einem Faktor. In einem zweiten Schritt schlug jedoch ein CFA in einer zweiten Stichprobe vor, dass eine Drei-Faktor-Lösung besser zu den Daten passt.

Um das Problem der Elemente mit Kreuzbelastungen zu lösen, haben wir verschiedene Modelle mit drei Faktoren ohne zwei oder drei der problematischen Elemente bewertet. Die Best-Fit-Indizes wurden für ein Drei-Faktoren-Modell ohne die drei problematischen Elemente ermittelt. Der letzte CysexMQ war eine 14-Item-Skala.

Die Namen der drei beibehaltenen Faktoren, Verbesserung, Bewältigung und soziale Motive, sind ähnlich zu denen, die für die GMQ vorgeschlagen wurden, weil die Motortypen teilweise ähnlich sind. Dieses Ergebnis stimmt mit den Ergebnissen früherer Studien überein, die die Einbeziehung sozialerSumter et al., 2017), Bewältigung (Laier et al., 2015) und Verbesserungsmotive (Reid et al., 2011) in Cybersex. Einige Punkte unterscheiden sich jedoch in einigen Punkten von denen des GMQ, was die Besonderheiten des Verhaltens von Cybersex widerspiegelt.

Alle Ladungen waren statistisch signifikant und hatten etwa die gleiche Größe. Die drei Faktoren waren mäßig korreliert, mit Ausnahme der Verbesserungs- und Bewältigungsmotive, für die die Korrelationen hoch waren. Dieser Befund stimmt mit Ergebnissen aus Studien zum GMQ überein und kann durch eine mögliche Rolle solcher Motive bei der Emotionsregulation erklärt werden (Devos et al., 2017; Wu, Tao, Tong & Cheung, 2011). Diese Motive können bei der Problem- und Nicht-Problem-Nutzung von Cybersex eine unterschiedliche Rolle spielen, wie in Studien zum Internet-Gaming berichtet wurde (Billieux et al., 2011; Zanetta Dauriat et al., 2011). Mögliche Assoziationen zwischen Verhaltensabhängigkeiten und Stimmungsstörungen (Khazaal et al., 2016; Starcevic & Khazaal, 2017; Strittmatter et al., 2015), sind weitere Studien zu möglichen Zusammenhängen zwischen CysexMQ, psychiatrischen Symptomen und dem problematischen Cybersex-Gebrauch geboten.

Sowohl Cronbachs α als auch CR zeigten eine gute innere Konsistenz. Die konvergente Validität wurde anhand von Korrelationen mit dem SDI bewertet. Die Korrelationsniveaus unterschieden sich zwischen den Motiven und dem dyadischen und einsamen sexuellen Verlangen. Es ist nicht überraschend, dass es keinen Zusammenhang zwischen einseitigem Verlangen und sozialen Motiven gab. Die stärksten Assoziationen wurden zwischen den Verbesserungsmotiven und den SDI-Subskalen gefunden, die die Wichtigkeit solcher Motive für die Verwendung von Cybersex in Übereinstimmung mit den verstärkenden und erregenden Wirkungen von Cybersex zeigen (Beutel et al., 2017; Reid et al., 2011). Eine weniger starke Korrelation wurde auch zwischen den Bewältigungsmotiven und den SDI-Subskalen gefunden. Solche Motive sind wahrscheinlich in Teilbeispielen von Cybersex-Benutzern mit besorgniserregenden oder vermeidenden Bindungsstilen wichtiger (Favez & Tissot, 2016). Weitere Studien zur Bewertung von Bindungsstilen bei der Verwendung von Cybersex und Cybersex-Motiven sind erforderlich, um diese Hypothese zu untersuchen.

Die Ergebnisse dieser Studie sollten im Hinblick auf mehrere Haupteinschränkungen betrachtet werden. Erstens ist die Rekrutierung durch Online-Werbung mit möglichen Verzerrungen bei der Selbstauswahl verbunden (Khazaal et al., 2014). Zweitens, wie in Online-Studien und Umfragen häufig berichtet (Fleming et al., 2016; Hochheimer et al., 2016), ein wesentlicher Teil der ersten Probe fiel aus (395 von 640 hat die Studie abgeschlossen). Drittens wurde der Fragebogen durch Anpassung des GMQ an Cybersex erstellt. Wie zuvor beschrieben, stützte sich die Anpassung auf frühere Studien in der Praxis, auf klinische Beobachtungen und auf den Konsens der Autoren. Wir können die Möglichkeit nicht ausschließen, dass andere Motive in das Verhalten involviert waren.

Das CysexMQ scheint jedoch zumindest einen Teil der Hauptmotive von Cybersex erfasst zu haben, wie die psychometrischen Analysen und die Korrelationen mit den SDI-Subskalen zeigen.

Schlussfolgerungen

Diese Studie bestätigte die wichtige Beteiligung von Verbesserung (dh Verbesserung oder sexueller Befriedigung), Bewältigung und sozialen Motiven bei der Nutzung von Cybersex in Übereinstimmung mit den Ergebnissen früherer Studien (Brand et al., 2011; Laier & Brand, 2014; Laier et al., 2015; Reid et al., 2011; Sumter et al., 2017). Dieses Ergebnis legt nahe, dass die Drei-Faktor-Lösung klinisch relevanter ist als die Zwei-Faktor-Lösung. Darüber hinaus ist dies die erste Studie, die nach bestem Wissen eine Anpassung des GMQ an Cybersex untersucht hat. Weitere Studien zu den Verbindungen zwischen CysexMQ und Cybersex wären von Interesse für ein besseres Verständnis der Rolle von Motiven in diesem Verhalten.

Beitrag der Autoren

YK, FB-D und SR: Studienkonzept und Design. EF, SR und YK: statistische Analyse und Interpretation von Daten. TL, KJ und YK: Rekrutierung. EF, YK, KJ, TL, SR und FB-D: Redaktion des Manuskripts.

Interessenkonflikt

Die Autoren erklären keinen Interessenkonflikt.

Danksagung

Die Autoren möchten Barbara Every, ELS, von BioMedical Editor für die Bearbeitung in englischer Sprache danken. Sie möchten auch den Teilnehmern der Studie danken.

Bibliographie