Die Beziehung zwischen sexueller Sensationssuche und problematischer Internetpornografie: Ein moderiertes Mediationsmodell untersucht Rollen von Online-Sexualaktivitäten und den Third-Person-Effekt (2018)

J Behav Addict. 2018 11: 1-9. doi: 10.1556 / 2006.7.2018.77.

Chen L1,2,3, Yang Y2, Su W1,2,3, Zheng L4, Ding C5, Potenza MN3,6,7,8,9.

Abstrakt

Hintergrund und Ziele

Der Konsum von Internet-Pornografie ist unter College-Studenten weit verbreitet und für einige problematisch, jedoch ist wenig über die psychologischen Konstrukte bekannt, die dem problematischen Gebrauch von Internet-Pornografie (PIPU) zugrunde liegen. Basierend auf der Interaktion zwischen Person-Affect-Cognition-Execution-Modell untersuchte diese Studie ein Modell, nach dem Sexual Sensation Looking (SSS) die PIPU durch Online-Sexualaktivitäten (OSAs) beeinflusst und dass diese Beziehung durch den Effekt von Drittpersonen beeinflusst wird ( TPE; ein soziales kognitives Voreingenommenheit in Bezug auf wahrgenommene Auswirkungen auf andere im Vergleich zu sich selbst) auf geschlechtsspezifische Weise.

Methoden

Insgesamt wurden chinesische 808-Studenten (Altersgruppe: 17-22-Jahre, 57.7% männlich) rekrutiert und befragt.

Die Ergebnisse

Männer erzielten bei OSAs und PIPU sowie bei den Komponentenfaktoren jeder Skala eine höhere Punktzahl als Frauen. Die Beziehung zwischen SSS und PIPU wurde durch OSAs vermittelt, und das TPE moderierte diese Beziehung: Der Vorhersagepfad (SSS zu PIPU) war nur bei Teilnehmern mit hohem TPE signifikant. Das moderierte Mediationsmodell war nicht geschlechtsübergreifend unveränderlich. Daten deuten darauf hin, dass es einen größeren Anteil der Varianz bei Männern im Vergleich zu Frauen ausmacht.

Diskussion und Schlussfolgerungen

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass SSS möglicherweise durch die Teilnahme an OSAs zu PIPU führt, und diese Beziehung ist besonders relevant für Männer im College-Alter, die ein hohes TPE-Ergebnis erzielen. Diese Ergebnisse haben Auswirkungen auf Personen, die möglicherweise besonders anfällig für die Entwicklung von PIPU sind und dass sie die Bildungsbemühungen lenken und Interventionen für Studenten an Hochschulen zielen. Inwieweit sich diese Erkenntnisse auf andere Altersgruppen und Kulturen erstrecken, bedarf einer weiteren Prüfung.

KEYWORDS: Geschlecht; moderierte Mediation; sexuelle Online-Aktivitäten; problematische Nutzung der Internetpornographie; Suche nach sexuellen Empfindungen; Effekt der dritten Person

PMID: 30203696

DOI: 10.1556/2006.7.2018.77

Einleitung

Die Nutzung des Internets zur sexuellen Erkundung ist bei 13% der Begriffe in Internetsuchmaschinen, die sich auf Sex beziehen, vorherrschend (Ogas & Gaddam, 2011). Etwa 90% der Erwachsenen in Festlandchina waren über einen Zeitraum von 6-Monaten an sexuellen Online-Aktivitäten (OSAs) beteiligt (Li & Zheng, 2017; Zheng & Zheng, 2014). Viele College-Studenten berichteten von Online-Zugriff auf sexuelle Informationen (89.8%) und sexuelle Unterhaltung (76.5%), und fast die Hälfte von ihnen (48.5%) berichtete über das Durchsuchen sexueller Produkte (Döring, Daneback, Shaughnessy, Grov & Byers, 2017). In den meisten Fällen ist das Betrachten von Pornografie nicht mit Störungen in wichtigen Bereichen des Lebens verbunden. Für einige kann es jedoch problematisch werden und mit negativen Folgen verbunden sein (Ford, Durtschi & Franklin, 2012; Weaver et al., 2011). Aus diesen Gründen ist es wichtig, die möglichen Mechanismen zu untersuchen, die zur Entwicklung und Aufrechterhaltung der problematischen Nutzung der Internetpornografie (PIPU) beitragen können.

Ähnlich wie bei Glücksspielstörungen oder anderen übermäßigen Online-Aktivitäten wurde eine dysfunktionale Beteiligung an der Nutzung von Online-Pornografie als „Verhaltensabhängigkeit“ konzipiert (Cooper, Delmonico, Griffin-Shelley & Mathy, 2004). PIPU scheint mehrere Kernfunktionen mit anderen Suchtverhalten zu teilen (Brand et al., 2011). In der Regel handelt es sich dabei um schlecht kontrollierten und übermäßigen Gebrauch, starke Begierden, Motivationen und Sehnsüchte, obsessive Gedanken und anhaltendes Engagement trotz widriger Folgen, die zu erheblichen persönlichen Belastungen und Funktionsstörungen führen (Cooper et al., 2004; Kor et al., 2014; Wéry & Billieux, 2015). PIPU kann Elemente enthalten, die sich sowohl auf die problematische Internetnutzung (PIU) als auch auf die sexuelle Abhängigkeit beziehen (Griffiths, 2012) oder zwanghafte sexuelle Verhaltensstörung (Kraus et al., 2018), vielleicht als bestimmter Untertyp von jedem (Brand, Young & Laier, 2014; Jung, 2008).

Als potenzielles Persönlichkeitsmerkmal wurde die Suche nach sexuellem Empfinden (SSS) zu einer PIPU (Perry, Accordino & Hewes, 2007). SSS bezieht sich auf Tendenzen, einzigartige und neuartige sexuelle Erfahrungen zu versuchen, um ein hohes Maß an sexueller Erregung zu erreichen (Kalichman et al., 1994). Es wurde mit Hypersexualität in Verbindung gebracht (Walton, Cantor, Bhullar & Lykins, 2017), riskantes sexuelles Verhalten (Heidinger, Gorgens & Morgenstern, 2015) und hohe Häufigkeit von OSAs (Lu, Ma, Lee, Hou & Liao, 2014; Luder et al., 2011; Peter & Valkenburg, 2011; Zheng, Zhang & Feng, 2017; Zheng & Zheng, 2014). Daher ist SSS eine wichtige Variable, um die Entwicklung der PIPU zu untersuchen. Die Mechanismen, durch die SSS zu PIPU führen kann, bleiben jedoch unklar. Ein besseres Verständnis solcher Mechanismen könnte den Einzelpersonen sowie den Angehörigen der Gesundheitsberufe und ErzieherInnen bei der Entwicklung von Interventionsstrategien die praktische Anleitung erleichtern (MacKinnon & Luecken, 2008). Um die Auswirkungen von SSS auf PIPU vollständig zu verstehen, sollte die Forschung die potenziellen kausalen Pfade untersuchen, die an dem Prozess beteiligt sind, durch den sich SSS-bezogene Auswirkungen entfalten (dh Mediation). Zweitens sollten die Modelle kontextbezogene Faktoren beleuchten, von denen SSS-bezogene Auswirkungen abhängen (dh Moderation). Folglich untersucht diese Studie Beziehungen zwischen SSS und anderen Faktoren, die Mechanismen erklären können, durch die SSS zu PIPU führen kann (Mediation), und Faktoren, die diese Wege beeinflussen können (Moderation).

Um die Zusammenhänge zwischen SSS und PIPU näher zu verstehen, greifen wir auf das Interaktion von Person-Affekt-Kognitions-Ausführung (I-PACE) von spezifischen Internet-Nutzungsstörungen (Brand et al., 2014; Brand, Young, Laier, Wölfling & Potenza, 2016). Das Modell besagt, dass die Entwicklung und Aufrechterhaltung bestimmter Formen der PIU von den Kernmerkmalen einer Person (Bedürfnissen, Zielen, spezifischen Prädispositionen und Psychopathologie) bestimmt und von den Kognitionen einer Person beeinflusst werden kann, die zu bestimmten Verhaltensweisen wie OSAs führen können. Wenn ein Individuum eine Befriedigung durch das Verhalten des Verhaltens erreicht, kann es verstärkt und wiederholt werden. Im Falle von OSAs kann dies zu einer PIPU führen, die mit den vorhandenen Daten in Bezug auf sexuelle Befriedigung, Cybersex und PIPU übereinstimmt (Lu et al., 2014). Suchtmodelle behaupten auch, dass mit positiven Motivationstriebungen verbundene Tendenzen zur Sensibilisierung mit dem Suchtverhalten zusammenhängen (Steinberg et al., 2008). Da das Internet viele Möglichkeiten für OSAs bietet (in Bezug auf das Ansehen von Pornografie, das Teilen von sexuell expliziten Materialien usw.), können Personen mit einem höheren Sicherheitsstandard, die nach neuen sexuellen Reizen suchen, besonders anfällig für die Entwicklung von PIPU durch ihr Engagement sein OSAs. Das I-PACE-Modell liefert eine theoretische Erklärung für die Auswirkungen von SSS auf PIPU. In Übereinstimmung mit diesem Gedanken wurde die Beziehung zwischen den Frequenzen von OSAs und PIPU als positiv beobachtet (Twohig, Crosby & Cox, 2009). Andere Forscher haben vorgeschlagen, dass die Häufigkeit der Verwendung von Pornografie eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von PIPU spielt (Cooper, Delmonico & Burg, 2000; Cooper et al., 2004), aber es ist nicht das einzige Kriterium für eine problematische Verwendung, insbesondere wenn das Verhalten bei der Festlegung anderer Prioritäten kontrolliert wird und nicht zu Schaden oder Stress führt (Bőthe et al., 2017; Kor et al., 2014; Wéry & Billieux, 2015).

Das I-PACE-Modell geht davon aus, dass die kognitiven Verzerrungen im Zusammenhang mit dem Internet falsche Vorstellungen über die möglichen Auswirkungen bestimmter Anwendungen / Sites enthalten können. Die Wahrnehmung, dass Medien eine stärkere Wirkung auf andere ausüben als auf sich selbst, wurde als Effekt der dritten Person (TPE) bezeichnet, und das Gefühl, dass Einflüsse auf sich selbst größer sind als die auf andere, wurde als Effekt der ersten Person bezeichnet (Davison, 1983). Gemäß dem I-PACE-Modell können kognitive Verzerrungen mit den prädisponierenden Eigenschaften der Benutzer zusammenwirken, die Intensität der Cue-Reaktivität und des Verlangens beschleunigen und die Verwendung spezieller Anwendungen / Standorte fördern (Brand, Young et al., 2016). Von besonderer Relevanz für diese Studie ist, dass Personen, die ein höheres SSS-Niveau angeben, als individualistischer eingestuft wurden (Gaither & Sellbom, 2003), und der Individualismus könnte die Annahme fördern, dass Internet-Pornografie andere negativ beeinflussen kann als auf sich selbst (Lee & Tamborini, 2005). Die TPE kann zu einer geringeren Wahrnehmung der negativen Folgen der Internet-Pornografie führen und kann daher positiv mit der Entwicklung der PIPU zusammenhängen.

In diesem theoretischen Rahmen untersuchten wir, ob der Einfluss von SSS auf PIPU durch OSAs vermittelt wird und ob diese Beziehung von den TPE-Niveaus abschwächt. Deshalb haben wir ein moderiertes Mediationsmodell erstellt (Abbildung 1). Angesichts der Tatsache, dass zwischen den OSAs und der PIPU erhebliche geschlechtsspezifische Unterschiede bestehen (Kor et al., 2014; Turban, Potenza, Hoff, Martino & Kraus, 2017), und das Engagement von Männern in potenziell süchtig machenden Verhaltensweisen hängt stärker mit positiven Motivationsmotivationen zusammen als das Engagement von Frauen (Potenza et al., 2012; Zakiniaeiz, Cosgrove, Mazure & Potenza, 2017) haben wir untersucht, inwieweit das Modell geschlechtsempfindlich ist.

Figur Eltern entfernen

Abbildung 1. Hypothesenmodell. SSS: Suche nach sexueller Empfindung; TPE: Effekt der dritten Person; PIPU: problematische Nutzung der Internetpornographie; OSA: sexuelle Online-Aktivitäten

Methoden

Teilnehmer und Verfahren

Die Daten wurden im Zeitraum zwischen November 2016 und März 2017 von einer Stichprobe chinesischer College-Studenten im Rahmen einer Online-Befragung erhoben. Insgesamt 808 College-Studenten [466-Männer, 342-Frauen; M Alter = 18.54 Jahre, Standardabweichung (SD) = 0.75] wurden über die Website der chinesischen Fachumfrage rekrutiert (www.sojump.com). Es wurden keine monetären Anreize für die Teilnahme gegeben. Die Freiwilligen kamen von wichtigen öffentlichen Universitäten (n = 276), erstklassige Universitäten (n = 200), zweitrangige Universitäten (n = 150), Community Colleges und Berufsschulen (n = 182). Die Anonymität der Teilnehmer wurde geschützt (es wurden keine persönlichen Daten oder Internetprotokolladressen gesammelt).

Outcome Maßnahmen

Die PIPU-Skala (PIPUS) ist eine 12-Item-Selbstreport-Skala, die auf der Problematic Pornography Use Scale (Kor et al., 2014) und wurde zur Bewertung der PIPU verwendet. Die Skala besteht aus vier Faktoren, einschließlich (a) Leiden und funktionellen Problemen, (b) übermäßiger Nutzung, (c) Schwierigkeiten bei der Selbstkontrolle und (d) Verwendung, um negativen Emotionen zu entkommen oder sie zu vermeiden. In dieser Studie wurde "Pornografie" in "Internet-Pornographie" von der ursprünglichen Skala modifiziert. Jeder Faktor des PIPUS umfasst drei Elemente. Die Befragten wurden gebeten, über ihre Internet-Pornografie-Nutzung in den letzten 6-Monaten auf einer 6-Punkt-Likert-Skala von 0 (hört niemals ) zu 5 (bei jeder Einstellung) mit höheren Bewertungen, die den höheren Schweregrad der PIPU widerspiegeln. Cronbachs α-Werte für diese vier Faktoren und die Gesamtpunktzahl in dieser Studie waren .78, .85, .90, .87 und .94. Die chinesische Version der Skala hat sich unter chinesischen Studenten als zuverlässig und gültig erwiesen (Chen, Wang, Chen, Jiang & Wang, 2018).

OSAs wurden anhand von 13-Artikeln anhand einer Skala bewertet, in der die Internetnutzung der Teilnehmer zum (a) Anzeigen sexuell expliziten Materials gemessen wurde, (b) Sexpartner gesucht wurden, (c) Cybersex und (d) Flirten und Beziehungspflege (Zheng & Zheng, 2014). Die bewerteten Artikel wurden von 1 bewertet (hört niemals ) zu 9 (mindestens einmal am Tag). Höhere Bewertungen spiegelten ein häufigeres Engagement in OSAs wider. Bei der Anzeige sexuell eindeutiger Materialien wurden fünf Themen zum Besuch von erotischen Websites, zum Anzeigen und Herunterladen von erotischen Videos online und zum Online-Lesen von erotischem Material (Cronbachs α = .86) beschrieben. Es gab zwei Punkte, an denen die Häufigkeit der Suche nach Sexualpartnern gemessen wurde, darunter die Anzahl der gesuchten Sexualpartner und die Anzahl der online gefundenen Sexualpartner (Cronbachs α = .70). Die Häufigkeit von Cybersex wurde anhand von vier Elementen bewertet, darunter Masturbieren oder Ansehen von Fremden, die über eine Webcam masturbieren, Sexualphantasien in Echtzeit per Tippen oder Sprache beschreiben und erotische Bilder online austauschen (Cronbachs α = .80). Das Flirten und die Aufrechterhaltung der sexuellen Beziehung wurden mit zwei Elementen gemessen (Cronbachs α = .64). Cronbachs α der gesamten Skala war .89.

Das TPE wurde gemessen, indem zwei getrennte Fragen gestellt wurden: „Wie viel Einfluss hat Internetpornografie auf Sie / andere Studenten an Ihrer Universität? (z. B. Einfluss auf die Sexualmoral und die Einstellung Ihrer / anderer gegenüber dem anderen Geschlecht) “, so die Definition von Davison (1983), Lo, Wei und Wu (2010) und Zhao und Cai (2008). Die Teilnehmer beantworteten diese Fragen auf einer 7-Punkteskala von 1 (überhaupt keinen Einfluss) zu 7 (viel Einfluss). Die TPE-Werte wurden durch Subtraktion des wahrgenommenen Einflusses auf sich selbst von dem wahrgenommenen Einfluss auf andere Schüler abgeleitet, wobei mehr als 0 ein TPE und weniger als 0 einen First-Person-Effekt (Golan & Day, 2008). Um den Testquerverweis zu reduzieren, wurden die beiden Elemente in die beiden Teile des Fragebogens eingebettet.

Die sexuelle Empfindung suchende Skala (SSSS) wurde von Kalichman et al. (1994), um den Grad der SSS zu messen. Das SSSS ist ein Likert-Typ für 11-Elemente mit Antwortoptionen, die von 1 (überhaupt nicht wie ich) zu 4 (sehr wie ich). Die 11-Artikelskala enthält Aussagen wie "Ich bin daran interessiert, neue sexuelle Erfahrungen auszuprobieren" und "Ich möchte meine Sexualität erforschen". Höhere Werte zeigen stärkere SSS-Tendenzen. Die interne Konsistenz (Cronbachs α) der SSSS betrug .92.

statistische Analyse

Die geschlechtsspezifischen Unterschiede in den klinischen Merkmalen wurden anhand von multivariaten Einweg-Varianzanalysen (MANOVAs) untersucht. Um die Stärken der Beziehungen zwischen den Hauptforschungsvariablen, einschließlich PIPU, OSAs, SSS und TPE, zu messen, wurden für das Alter und Geschlecht sowie für partielle Korrelationsanalysen ein Controlling durchgeführt. Mplus7.2 wurde verwendet, um das moderierte Mediationsmodell von SSS und PIPU und die mögliche Varianz des Modells nach Geschlecht zu bewerten. Wir haben die Bedeutung von standardisierten Koeffizienten mit 1,000-Bootstrap-Iterationen geschätzt. In dieser Studie wurden Standardfehler und Konfidenzintervalle von Parameterschätzungen erhalten. Wenn die 95% -Konfidenzintervalle nicht Null enthielten, wurden die Befunde als statistisch signifikant eingestuft.

Ethik

Das Studienprotokoll und die Materialien wurden von der Ethikkommission des Instituts für psychologische und kognitive Wissenschaften der Fuzhou University, China, genehmigt. Alle Probanden wurden über die Studie informiert und alle gaben die Einwilligung nach Aufklärung.

Die Ergebnisse

Beschreibende Statistiken für die Variablen

Bei der gesamten Stichprobe war der Mittelwert 7.13 für PIPU (SD = 8.48, Schiefe = 1.97 und Kurtosis = 5.55) und für die Häufigkeit von OSAs 1.70 (SD = 0.94, Schiefe = 2.84 und Kurtosis = 12.34). Männer hatten höhere PIPUS-Werte und nahmen im Vergleich zu Frauen häufiger an OSAs teil (Tabelle) 1). Weitere Analyse [Einweg-MANOVA mit den Scores der vier OSA-Subskalen, multivariate F(4, 803) = 26.12, p <001, teilweise η2 = 0.12 und die vier PIPUS-Subskalen multivariat F (4, 803) = 12.91, p <001, teilweise η2 = 0.06] zeigten, dass sich dieses Muster auf die Komponentenfaktoren jeder Skala erstreckte.

Tisch

Tabelle 1. Deskriptive Statistiken, geschlechtsspezifische Unterschiede und Korrelationskoeffizienten (r's) unter den Variablen
 

Tabelle 1. Deskriptive Statistiken, geschlechtsspezifische Unterschiede und Korrelationskoeffizienten (r's) unter den Variablen

  

Alle Teilnehmer (N = 808)

Männer (n = 466)

Frau (n = 342)

1

2

3

  

M (SD, Schiefe, Kurtosis)

M (SD, Schiefe, Kurtosis)

M (SD, Schiefe, Kurtosis)

1PIPU7.13 (8.48, 1.97, 5.55)8.82 (9.27, 1.84, 4.96)4.81 (6.60, 1.92, 3.68) ***   
2OSAs1.69 (0.93, 2.84, 12.34)1.92 (2.57, 1.97, 10.46)1.38 (0.66, 3.48, 16.15) ***0.60 ***  
3FAQ20.80 (7.59, 0.34, −0.60)22.16 (7.57, 0.18, −0.71)19.02 (7.28, 0.71, -0.04) ***0.45 ***0.50 *** 
4TPE0.84 (1.57, 0.74, 1.57)1.02 (1.67, 0.49, 0.71)0.58 (0.38, 1.91, 3.55) ***0.34 ***0.55 ***0.30 ***

Hinweis. SD: Standardabweichung; PIPU: problematische Nutzung der Internetpornographie; OSAs: sexuelle Online-Aktivitäten; SSS: Suche nach sexueller Empfindung; TPE: Effekt von Drittpersonen.

*** Die Befunde bei Frauen zeigen, dass es bei dieser Variablen einen signifikanten Unterschied zwischen Männern und Frauen gibt p <001; Der Korrelationskoeffizient ist der partielle Korrelationskoeffizient nach Kontrolle von Alter und Geschlecht.

***p <001.

Beziehungen zwischen SSS, TPE, OSAs und PIPU

Die partiellen Korrelationskoeffizienten von Pearson zwischen PIPU, OSAs, SSS und TPE werden gezeigt, wobei Alter und Geschlecht festgelegt werden (Tabelle 1). Die Gesamtpunktzahl der PIPU und ihre Faktoren korrelierten stark mit den OSAs. Wie zu erwarten war, waren Korrelationen mit PIPU-Werten für die Anzeige sexuell expliziten Materials typischerweise numerisch am robustesten (r = .65, p <001) und am wenigsten robust für Flirt- und Beziehungsmaßnahmen (r = .21, p <001). Sowohl SSS als auch TPE korrelierten positiv mit OSAs und PIPU-Maßnahmen und miteinander. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass mit zunehmendem SSS die Wahrscheinlichkeit eines problematischen Engagements in OSAs und der problematischen Nutzung von Internetpornografie erhöht wurde.

Der Einfluss von SSS auf PIPU: OSAs als Vermittlungsfaktor und TPE als Moderator

Laut Edwards und Lambert (2007), müssen die Parameter der drei Regressionsgleichungen im Zwischenmodell mit moderierten Frontpfaden getestet werden: (a) Die Gleichung 1 testet die regulierende Wirkung der Variablen (TPE, dargestellt durch U) auf die unabhängige Variable (SSS, dargestellt durch X) ) und die abhängige Variable (PIPU, dargestellt durch Y). (b) Gleichung 2 schätzt die regulatorische Rolle der Moderationsvariablen (TPE) für die unabhängige Variable (SSS) und Zwischenvariable (OSA, dargestellt durch W). (c) Gleichung 3 testet die moderierende Wirkung des Moderators (TPE) auf die Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen (SSS) und der Zwischenvariablen (OSA) und die vermittelnden Auswirkungen der Zwischenvariablen (OSA) auf die abhängige Variable (PIPU, dargestellt durch Y). Die Werte für SSS und TPE waren z-standardisiert auf z-scores und dann diese beiden z-Knoten wurden als Interaktionspunkte multipliziert (Dawson, 2014).

Wie in der Tabelle gezeigt 2In Gleichung 1 hat der Wechselwirkungseffekt von SSS und TPE die PIPU signifikant vorhergesagt (c3 = 0.42) und daher wurden die weiteren Analysen durchgeführt. In Gleichung 2 war der Weg der Wechselwirkung von SSS und TPE signifikant (a3 = 0.37). In Gleichung 3 war der Weg von OSAs zu PIPU signifikant (b1 = 0.56) und beides a3 und b1 waren signifikant. In Ergänzung, a1 und b2 und a3 und b2 waren alle signifikant, was die Testkriterien erfüllte (Edwards & Lambert, 2007). Zur gleichen Zeit, wie in der Tabelle gezeigt 2In Gleichung 3 hatte das moderierende Modell das variable erklärende Volumen von 8.9% im Vergleich zu Gleichung 1 erhöht, was die vermittelnde Rolle von OSAs bei der Auswirkung von SSS auf die problematische Verwendung unterstützte. Das hypothetische Modell in Abbildung 1 wurde also getestet und unterstützt.

Tisch

Tabelle 2. Drei Schritte zur Untersuchung von Modellen sexueller Empfindungen, die Beziehungen zu PIPU suchen (geschätzt durch Bootstrapping)
 

Tabelle 2. Drei Schritte zur Untersuchung von Modellen sexueller Empfindungen, die Beziehungen zu PIPU suchen (geschätzt durch Bootstrapping)

 

Gleichung 1 (abhängige Variable: Y)

Gleichung 2 (abhängige Variable: W)

Gleichung 3 (abhängige Variable: Y)

Variable

B

SE

β

95% CI

B

SE

β

95% CI

B

SE

β

95% CI

X0.41 (c1) ***0.040.42[0.34, 0.48]0.33 (a1) ***0.040.33[0.26, 0.41]0.070.040.07[−0.01, 0.14]
U0.19 ***0.030.20[0.13, 0.26]0.40 ***0.050.42[0.31, 0.51]0.33 ***0.030.36[0.27, 0.38]
UX0.16 (c3) **0.050.20[0.04, 0.25]0.30 (a3) ***0.060.37[0.18, 0.42]0.20 (b2) ***0.030.15[0.05, 0.18]
W        0.56 (b1) ***0.030.50[0.49, 0.62]
Geschlecht−0.34 ***0.07-0.14[−0.49, −0.21]−0.53 ***0.10-0.16[−0.76, −0.36]−0.10 ***0.02-0.04[−0.14, −0.06]
Alter−0.08 *0.03-0.07[−0.15, −0.02]-0.040.04-0.03[−0.12, 0.03]0.06 *0.03-0.05[−0.10, 0.01]
R2 (%)36.5   63.1   45.4   

Hinweis. Das 95-Intervall aller prädiktiven Variablen wurde durch Bootstrapping ermittelt. X: Suche nach sexueller Empfindung; Y: problematische Nutzung der Internetpornographie; W: sexuelle Online-Aktivitäten; U: Effekt der dritten Person; SE: Standart Fehler; CI: Konfidenzintervall; PIPU: problematische Nutzung der Internetpornographie.

*p <05. ** **.p <01. ***.p <001.

Aus Tabelle 2Der positive Koeffizient des Wechselwirkungsterms deutete darauf hin, dass er mit zunehmendem TPE positiver wurde. Um die Interpretation zu erleichtern, haben wir die Beziehung aufgezeichnet, damit sie visuell betrachtet werden kann. Wir haben die Punktzahlen der Individuen gemäß a in hohe und niedrige Gruppen eingeteilt SD über und unter dem Mittelwert (Dawson, 2014). Die Ergebnisse zeigten, dass für die Teilnehmer mit hohem TPE (mit Scores a SD (über dem Mittelwert) könnte SSS OSAs positiv vorhersagen (β = 0.71, t = 6.13, p <01), während für die Teilnehmer mit niedrigen Punktzahlen auf dem TPE (mit den Punktzahlen von a SD unter dem Mittelwert) war der prädiktive Effekt von SSS nicht signifikant (β = −0.04, t = 0.27, p = 79; Zahl 2).

Figur Eltern entfernen

Abbildung 2. Beziehungen zwischen SSS, TPE und OSAs

Invarianztest für mehrere Gruppen des Modells bei Männern und Frauen

Die Messinvarianz wurde verwendet, um das moderierte Mediationsmodell zwischen den beiden Geschlechtern zu untersuchen. Invariante Tests für mehrere Gruppen erfordern in der Regel mehrere Schritte, einschließlich der schrittweisen Hinzufügung von Einschränkungen (Qualifizieren der zusätzlichen Parameter als gleichwertig) in jedem Schritt, um den Gesamttest abzuschließen. Dabei wird der Unterschied des Anpassungsindikators als Kriterium verwendet, um zu testen, ob die gleiche Annahme die Leistung der Modellanpassung beeinträchtigt . Wenn die Anpassungsindizes nicht ideal sind, wird angegeben, dass zwischen den beiden Gruppen keine äquivalente Struktur besteht, und der Test wird abgebrochen (Lomazzi, 2018). Der erste Schritt ist der Test der Konfigurationsinvarianz (Basismodell), bei dem keine Parameter für gruppenübergreifende Gleichheit festgelegt werden, um zu sehen, ob das Modell in beiden Gruppen gleich aussieht. In diesem Schritt zeigten die Ergebnisse, dass die Eignungsindizes des Modells waren: χ2 = 703.11, df = 77, p <001, Vergleichsanpassungsindex (CFI) = 0.86, Tucker-Lewis-Index (TLI) = 0.81 und quadratischer mittlerer Approximationsfehler (RMSEA) = 0.14. Es zeigte sich, dass das Basismodell abgelehnt wurde, was bedeutete, dass mindestens das Strukturgleichungsmodell einer Gruppe modifiziert werden sollte. In Schritt Null wurden die Basismodelle auch für Männer und Frauen geschätzt und zeigten eine gute Übereinstimmung bei männlichen Probanden (χ2 = 101.72, df = 29, p <001, CFI = 0.97, TLI = 0.95 und RMSEA = 0.073), jedoch nicht bei weiblichen Probanden (χ2 = 216.256, df = 29, p <001, CFI = 0.90, TLI = 0.82 und RMSEA = 0.14). Dieser Befund legt nahe, dass das moderierte Mediationsmodell vom Geschlecht abhängt. Die Variationsinterpretation des Modells betrug 57.5% bei Männern und 32.5% bei Frauen (Tabelle 3).

Tisch

Tabelle 3. Vergleich der Pfadkoeffizienten des moderierten Mediationsmodells zwischen Männern und Frauen
 

Tabelle 3. Vergleich der Pfadkoeffizienten des moderierten Mediationsmodells zwischen Männern und Frauen

Unabhängige Variablen

Abhängigen Variablen

Pfadkoeffizient

Kritische Verhältnisse

p

Männer (β)

SE

Frauen (β)

SE

FAQOSAs0.390.050.400.061.89.059
TPE0.450.050.470.07-6.85.000
SSS × TPE0.330.080.600.07-27.10.000
FAQPIPU0.170.070.030.0614.89.000
TPE0.090.030.130.0310.75.000
SSS × TPE 0.0040.060.240.0814.38.000
OSAs 0.740.110.890.07-1.95.258

Hinweis. Der β ist der standardisierte Pfadkoeffizient. Das p Werte von ".000" entsprechen p <001. SSS: Suche nach sexuellen Empfindungen; PIPU: problematische Nutzung von Internetpornografie; OSAs: sexuelle Online-Aktivitäten; TPE: Third-Person-Effekt; SE: Standart Fehler.

Diskussion

In dieser Studie haben wir die Beziehungen zwischen TPE, SSS, OSAs und PIPU bei jungen erwachsenen College-Männern und Frauen aus China getestet. Insbesondere haben wir ein moderiertes Mediationsmodell getestet, das in den theoretischen Rahmen von I-PACE im Kontext der PIU- und Suchtliteratur eingebettet ist. Frühere Forschungen haben die Einflüsse negativer Verstärkung (dh Flucht oder Vermeidung von Depressionen und Angstzuständen durch Betrachten von Pornografie) auf die Entwicklung von PIPU untersucht (Paul & Shim, 2008). Während mehrere Studien auch die Aspekte der positiven Verstärkung und des Sicherheitssystems im Zusammenhang mit der PIPU untersucht haben (Steinberg et al., 2008), mechanistische Erklärungen für die Beziehungen zwischen SSS und PIPU fehlten weitgehend. Um das Wissen in diesem Bereich voranzutreiben und Einzelpersonen, Therapeuten und Pädagogen eine genauere Anleitung zu bieten, zeigt diese Studie, dass SSS durch OSAs Einfluss auf PIPU ausübt, von der TPE moderiert wird und hauptsächlich für Männer gilt. Insbesondere haben wir festgestellt, dass SSS zu häufigeren OSAs führt, in der Regel, wenn Individuen Einfluss auf andere als größer empfinden als auf sich selbst. Dies liefert detailliertere und spezifischere Erklärungen darüber, wann oder unter welchen Bedingungen SSS zu mehr OSAs und anschließend zu PIPU führt. Darüber hinaus war dieser Weg für Männer größer als für Frauen. Daher wurden unsere Hypothesen weitgehend unterstützt und die Implikationen sind unten aufgeführt.

Das moderierte Mediationsmodell weist darauf hin, dass die Beziehung zwischen höherem SSS und PIPU durch häufigere OSAs funktioniert, was mit früheren Feststellungen übereinstimmt (Hong et al., 2012; Zheng & Zheng, 2014). Sensationssuche ist eine Tendenz, die häufig mit Suchtverhalten verbunden ist (Steinberg et al., 2008). Als eine wichtige Komponente der Sensationssuche spiegelt SSS die Tendenz wider, riskante, aufregende und neuartige sexuelle Erfahrungen zu suchen. Die Ergebnisse stimmen mit der Annahme überein, dass das Internet bestimmte Nutzer von Pornografie anziehen kann, insbesondere männliche College-Studenten, die aufgrund ihrer Neuheit, Anonymität, niedrigen Kosten und ihres einfachen Zugangs (Cooper et al., 2000). Für Personen mit hohem Sicherheitsstandard kann das Internet eine neue Möglichkeit darstellen, um den Wunsch nach neuartiger sexueller Stimulation zu befriedigen, Vergnügen zu bekommen und Schmerzen zu lindern, die mit der Unterdrückung sexueller Impulse zusammenhängen, und dann ein konditioniertes Verhaltensmuster zu erzeugen (Putnam, 2000) in Übereinstimmung mit dem I-PACE-Modell (Brand, Young et al., 2016). Dennoch kann eine solche konditionierte Beziehung es einem Individuum zunehmend erschweren, die Nutzung der Internet-Pornografie zu kontrollieren, auch wenn negative Folgen einer Überbeanspruchung auftreten können. Des Weiteren wurde vermutet, dass Benutzer, möglicherweise diejenigen mit hohem SSS-Status, die bestimmte sexuelle Phantasien haben, die durch Internet-Pornographie besser als durch Sex aus der realen Welt befriedigt werden können, einem besonderen Risiko für die Entwicklung von PIPU unterliegen (Brand, Snagowski, Laier & Maderwald, 2016; Cooper et al., 2000, 2004). Diese Möglichkeiten rechtfertigen eine direkte Prüfung in zukünftigen Studien, indem zum Beispiel Messungen der sexuellen Erwartung in Längsschnittstudien zur Nutzung der Internetpornographie aufgenommen werden.

Die aktuellen Ergebnisse zeigen, dass Personen, die der Meinung sind, dass Internet-Pornografie schädliche Auswirkungen auf andere als auf sich selbst haben könnte, häufiger OSAs eingingen und somit PIPU erleben. Nach Perloffs (2002"Selbstexpandierender" Mechanismus, Menschen neigen dazu, ein "Super-Selbstbild" sowohl nach innen als auch nach außen hervorzuheben, um das "Selbst" zu schützen und zu verbessern. Inwieweit diese Theorie Tendenzen erklären kann, die Auswirkungen möglicherweise abzulehnen oder zu unterschätzen des Pornografiekonsums und wie dies mit der Entwicklung der PIPU zusammenhängen könnte, bedarf weiterer Forschung (Sun, Pan & Shen, 2008). Da Individuen mit einem hohen SSS möglicherweise stärker individualistische Tendenzen aufweisen, können sie aufgrund ihrer Merkmale mehr auf ihre eigenen Erfahrungen achten, und dies kann die kognitive Neigung des eigenen Wesens zum Einfluss der Internet-Pornographie stärken und so die Überzeugung fördern, dass sie davon ausgehen nicht negativ betroffen sein (Lee & Tamborini, 2005).

Invarianztests mit mehreren Gruppen zeigten, dass das in dieser Studie getestete Modell nicht zwischen den Geschlechtern gleich war, wobei das Modell eher für Männer als für Frauen gilt. Erstens neigen Männer zu unterschiedlicheren sexuellen Erfahrungen (Oshri, Tubman, Morganlopez, Saavedra und Csizmadia, 2013); sie berichten auch von mehr sexueller Erregung (Goodson, McCormick & Evans, 2000), sexuelle Erregung und Selbstbefriedigung beim Online-Browsen von pornografischem Material, wobei Frauen mehr Vermeidung, Abscheu oder Sorgen melden (González-Ortega & Orgaz-Baz, 2013). Daher ist es wahrscheinlicher, dass Männer, insbesondere diejenigen mit hohem SSS, eine neuere sexuelle Stimulation online suchen, die zu PIPU führen kann. Zweitens können emotionale Faktoren in Bezug auf das Sexualverhalten von Frauen im Vergleich zu Männern wichtiger sein (Cooper, Morahan-Martin, Mathy & Maheu, 2002), aber die meisten online verfügbaren sexuell expliziten Materialien sind für Frauen weniger wünschenswert (Gonzalez-Ortega & Orgaz-Baz, 2013). Schließlich sehen Frauen Pornografie im Allgemeinen negativer als Männer (Malamuth, 1996). In diesem multiplen Modell können daher die Funktionen von SSS und TPE aus mehreren Gründen variieren. Diese möglichen Gründe sollten in zukünftigen Studien untersucht werden.

Unsere Ergebnisse haben potenzielle Auswirkungen auf die sexuelle Aufklärung, die Prävention von PIPU und die Regulierung der Medien im Internet. Erstens ergab die Studie, dass SSS OSAs und PIPU vorhersagen kann, insbesondere bei Männern mit hohem SSS. SSS sollte weiter untersucht werden. In Bildungskontexten kann es besonders wichtig sein, die Einzelpersonen darüber zu unterrichten, wie sie ihre eigenen sexuellen Bedürfnisse in gesunder Weise am besten verstehen und befriedigen können. Solche Bemühungen können am besten vor dem College in der Sexualerziehung im Jugendalter oder in früheren Perioden stattfinden, da der Anteil junger Menschen im Alter von 10, die Pornografie sehen, möglicherweise ansteigt (Peter & Valkenburg, 2016). Zweitens legt der Einfluss der TPE nahe, dass die Aufklärung über die potenziell schädlichen Auswirkungen der Internet-Pornografie die Wahrscheinlichkeit einer Entwicklung von PIPU verringern kann. Solche Aufklärungsmaßnahmen können Aufklärung über junge Männer beinhalten, die berichten, dass das Ansehen von Internet-Pornografie ihre Schablonen für sexuelle Erregung verändert hat und zu Erektionsstörungen geführt hat (Wéry & Billieux, 2016). Schließlich können die psychologischen Mechanismen in Bezug auf das Engagement von Männern und Frauen in OSAs und die Entwicklung von PIPU unterschiedlich sein. Daher müssen Bildungsbemühungen und Evaluierungsbemühungen möglicherweise auf geschlechtsspezifische Moden zugeschnitten werden, wobei der Schwerpunkt auf SSS bei Männern und möglicherweise anderen Bereichen (z. B. in Bezug auf emotionale und soziale Aspekte) für Frauen relevanter ist, obwohl letzterer Punkt dies ist derzeit spekulativ basierend auf den jüngsten Erkenntnissen.

Unsere Ergebnisse sollten vor dem Hintergrund der Studienbeschränkungen betrachtet werden. Die Umfrage wurde nicht stichprobenartig durchgeführt und war internetbasiert. Diese Merkmale könnten die Generalisierbarkeit der Ergebnisse einschränken. Zweitens waren die Teilnehmer College-Studenten aus China. Während der Konsum von Pornografie für diese Gruppe von großer Bedeutung ist, erfordert der Umfang, in dem sich die Ergebnisse auf andere junge Erwachsene und Altersgruppen, auf Gruppen mit geringerer Bildung und andere Rechtsordnungen und Kulturen beziehen, weitere Untersuchungen. Drittens, da andere Faktoren mit OSAs und PIPU in Verbindung standen, wie geringes Selbstwertgefühl (Kor et al., 2014), Verlangen (Kraus, Martino & Potenza, 2016) und schlechte Emotionsregulationsstrategien (Wéry & Billieux, 2015), sollten diese in zukünftigen Studien untersucht werden. Trotz dieser Einschränkungen bietet die Studie wichtige Daten zur Unterstützung und Verfeinerung der vorgeschlagenen theoretischen Modelle für spezifische Formen der PIU und schlägt wichtige Wege für Bildungs- und Interventionsstrategien vor, um die Prävalenz von mit PIPU verbundenen Schäden zu reduzieren.

Beitrag der Autoren

LC entwarf die Studie, analysierte die Daten und schrieb den ersten Entwurf des Manuskripts. MNP konsultierte das Design der Studienanalysen und überprüfte / überarbeitete das Manuskript. YY und WS sammelten die Daten, trugen zur Datenanalyse bei und überprüften / überarbeiteten das Manuskript. CD und LZ überwachten die Datenerhebung und überprüften / überarbeiteten das Manuskript. Die Autoren hatten vollen Zugriff auf alle Daten in der Studie und übernehmen die Verantwortung für die Integrität der Daten und die Genauigkeit der Datenanalysen.

Interessenkonflikt

Die Autoren berichten über keinen Interessenkonflikt in Bezug auf den Inhalt dieses Manuskripts. Dr. MNP hat Rivermend Health, Opiant / Lightlake Therapeutics und Jazz Pharmaceuticals beraten und beraten; erhielt Forschungsunterstützung (nach Yale) vom Mohegan Sun Casino und dem National Center for Responsible Gaming; Rechts- und Glücksspielunternehmen zu Fragen der Impulskontrolle und des Suchtverhaltens konsultiert; klinische Betreuung im Zusammenhang mit Impulskontrolle und Suchtverhalten; durchgeführte Zuschussprüfungen; herausgegebene Zeitschriften / Zeitschriftenabschnitte; akademische Vorlesungen in großen Runden, CME-Veranstaltungen und anderen klinischen / wissenschaftlichen Orten; und erstellte Bücher oder Kapitel für Verleger von Texten zur psychischen Gesundheit. Die anderen Autoren geben keine finanziellen Beziehungen mit kommerziellen Interessen an.

Bibliographie

 Brand, M., Laier, C., Pawlikowski, M., Schächtle, U., Schöler, T. & Altstötter-Gleich, C. (2011). Pornografische Bilder im Internet ansehen: Rolle sexueller Erregungsbewertungen und psychologisch-psychiatrischer Symptome bei übermäßiger Nutzung von Internet-Sexseiten. Cyberpsychologie, Verhalten und soziale Netzwerke, 14 (6), 371–377. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2010.0222 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Brand, M., Snagowski, J., Laier, C. & Maderwald, S. (2016). Die ventrale Striatum-Aktivität beim Betrachten bevorzugter pornografischer Bilder korreliert mit Symptomen einer Internetpornografiesucht. Neuroimage, 129, 224–232. doi:https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.01.033 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Brand, M., Young, K. S. & Laier, C. (2014). Präfrontale Kontrolle und Internetabhängigkeit: Ein theoretisches Modell und eine Überprüfung der neuropsychologischen und bildgebenden Befunde. Frontiers in Human Neuroscience, 8, 375. doi:https://doi.org/10.3389/fnhum.2014.00375 MedlineGoogle Scholar
 Brand, M., Young, K. S., Laier, C., Wölfling, K. & Potenza, M. N. (2016). Integration psychologischer und neurobiologischer Überlegungen zur Entwicklung und Aufrechterhaltung spezifischer Internetnutzungsstörungen: Eine Interaktion des I-PACE-Modells (Interaction of Person-Affect-Cognition-Execution). Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 71, 252–266. doi:https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2016.08.033 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 B. Bőthe, I. Tóth-Király, Á. Zsila, Z. Demetrovics, M. D. Griffiths & G. Orosz (2017). Die Entwicklung der Problematic Pornography Consumption Scale (PPCS). The Journal of Sex Research, 55 (3), 1–12. doi:https://doi.org/10.1080/00224499.2017.1291798 MedlineGoogle Scholar
 Chen, L. J., Wang, X., Chen, S. M., Jiang, C. H., & Wang, J. X. (2018). Zuverlässigkeit und Gültigkeit der Skala zur Verwendung problematischer Internetpornografie bei chinesischen Studenten. The Journal of Chinese Public Health, 34 (7), 1034–1038. Google Scholar
 Cooper, A., Delmonico, D. & Burg, R. (2000). Cybersex-Benutzer, Missbraucher und Zwanghafte: Neue Erkenntnisse und Implikationen. Sexuelle Sucht und Zwanghaftigkeit, 7 (1–2), 5–29. doi:https://doi.org/10.1080/10720160008400205 Google Scholar
 A. Cooper, D. L. Delmonico, E. Griffin-Shelley & R. Mathy (2004). Sexuelle Online-Aktivität: Eine Untersuchung potenziell problematischer Verhaltensweisen. Sexuelle Sucht und Zwanghaftigkeit, 11 (3), 129–143. doi:https://doi.org/10.1080/10720160490882642 Google Scholar
 A. L. Cooper, J. Morahan-Martin, R. M. Mathy & M. Maheu (2002). Auf dem Weg zu einem besseren Verständnis der Benutzerdemografie bei sexuellen Online-Aktivitäten. Journal of Sex & Marital Therapy, 28 (2), 105–129. doi:https://doi.org/10.1080/00926230252851861 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Davison, W. P. (1983). Der Third-Person-Effekt in der Kommunikation. The Public Opinion Quarterly, 47 (1), 1–15. doi:https://doi.org/10.1086/268763 Google Scholar
 Dawson, J. F. (2014). Moderation in der Managementforschung: Was, warum, wann und wie. Journal of Business and Psychology, 29 (1), 1–19. doi:https://doi.org/10.1007/s10869-013-9308-7 Google Scholar
 N. Döring, K. Daneback, K. Shaughnessy, C. Grov & E. S. Byers (2017). Online-Erfahrungen mit sexuellen Aktivitäten unter College-Studenten: Ein Vier-Länder-Vergleich. Archiv für sexuelles Verhalten, 46 (6), 1641–1652. doi:https://doi.org/10.1007/s10508-015-0656-4 MedlineGoogle Scholar
 Edwards, J. R. & Lambert, L. S. (2007). Methoden zur Integration von Moderation und Mediation: Ein allgemeiner analytischer Rahmen mit moderierter Pfadanalyse. Psychological Methods, 12 (1), 1–22. doi:https://doi.org/10.1037/1082-989X.12.1.1 MedlineGoogle Scholar
 Ford, J. J., Durtschi, J. A. & Franklin, D. L. (2012). Strukturtherapie mit einem Paar, das gegen Pornografiesucht kämpft. The American Journal of Family Therapy, 40 (4), 336–348. doi:https://doi.org/10.1080/01926187.2012.685003 Google Scholar
 Gaither, G. A. & Sellbom, M. (2003). Suchskala für sexuelle Sensation: Zuverlässigkeit und Gültigkeit innerhalb einer heterosexuellen Studentenstichprobe. Journal of Personality Assessment, 81 (2), 157–167. doi:https://doi.org/10.1207/S15327752JPA8102_07 MedlineGoogle Scholar
 Golan, G. J. & Day, G. A. (2008). Der First-Person-Effekt und seine Verhaltensfolgen: Ein neuer Trend in der 11-jährigen Geschichte der Third-Person-Effektforschung. Massenkommunikation und Gesellschaft, 4 (539), 556–XNUMX. doi:https://doi.org/10.1080/15205430802368621 Google Scholar
 González-Ortega, E. & Orgaz-Baz, B. (2013). Kontakt von Minderjährigen mit Online-Pornografie: Prävalenz, Motivationen, Inhalte und Auswirkungen. Anales De Psicología, 29 (2), 319–327. doi:https://doi.org/10.6018/analesps.29.2.131381 Google Scholar
 Goodson, P., McCormick, D. & Evans, A. (2000). Sex im Internet: Die emotionale Erregung von College-Studenten beim Online-Betrachten sexuell eindeutiger Materialien. Journal of Sex Education and Therapy, 25 (4), 252–260. doi:https://doi.org/10.1080/01614576.2000.11074358 Google Scholar
 Griffiths, M. D. (2012). Internet-Sexsucht: Ein Überblick über empirische Forschung. Addiction Research & Theory, 20 (2), 111–124. doi:https://doi.org/10.3109/16066359.2011.588351 CrossRefGoogle Scholar
 Heidinger, B., Gorgens, K. & Morgenstern, J. (2015). Die Auswirkungen der Suche nach sexuellen Empfindungen und des Alkoholkonsums auf riskantes Sexualverhalten bei Männern, die Sex mit Männern haben. AIDS and Behavior, 19 (3), 431–439. doi:https://doi.org/10.1007/s10461-014-0871-3 MedlineGoogle Scholar
 Hong, V. N., Koo, K. H., Davis, K. C., Otto, J. M., Hendershot, C. S., & Schacht, R. L., George, W. H., Heiman, J. R., & Norris, J. (2012). Riskanter Sex: Wechselwirkungen zwischen ethnischer Zugehörigkeit, Suche nach sexuellen Empfindungen, sexueller Hemmung und sexueller Erregung. Archiv für sexuelles Verhalten, 41 (5), 1231–1239. doi:https://doi.org/10.1007/s10508-012-9904-z MedlineGoogle Scholar
 S. C. Kalichman, J. R. Johnson, V. Adair, D. Rompa, K. Multhauf & J. A. Kelly (1994). Suche nach sexuellen Empfindungen: Skalenentwicklung und Vorhersage des Aids-Risikoverhaltens bei homosexuell aktiven Männern. Journal of Personality Assessment, 62 (3), 385–397. doi:https://doi.org/10.1207/s15327752jpa6203_1 MedlineGoogle Scholar
 Kor, A., Zilcha-Mano, S., Fogel, Y. A., Mikulincer, M., Reid, R. C., & Potenza, M. N. (2014). Psychometrische Entwicklung der Use Scale Scale für problematische Pornografie. Suchtverhalten, 39 (5), 861–868. doi:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2014.01.027 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Kraus, SW, Krueger, RB, Briken, P., First, MB, Stein, DJ, Kaplan, MS, Voon, V., Abdo, CHN, Grant, JE, Atalla, E. & Reed, GM (2018) . Zwanghafte sexuelle Verhaltensstörung im ICD-11. World Psychiatry, 17 (1), 109–110. doi:https://doi.org/10.1002/wps.20499 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Kraus, S.W., Martino, S. & Potenza, M.N. (2016). Klinische Merkmale von Männern, die an einer Behandlung für die Verwendung von Pornografie interessiert sind. Journal of Behavioral Addictions, 5 (2), 169–178. doi:https://doi.org/10.1556/2006.5.2016.036 LinkGoogle Scholar
 Lee, B. & Tamborini, R. (2005). Third-Person-Effekt und Internetpornografie: Der Einfluss von Kollektivismus und Internet-Selbstwirksamkeit. Journal of Communication, 55 (2), 292–310. doi:https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.2005.tb02673.x Google Scholar
 Li, D. & Zheng, L. (2017). Die Beziehungsqualität sagt sexuelle Online-Aktivitäten zwischen chinesischen heterosexuellen Männern und Frauen in festen Beziehungen voraus. Computer im menschlichen Verhalten, 70, 244–250. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.12.075 Google Scholar
 Lo, V. H., Wei, R. & Wu, H. (2010). Untersuchung der Auswirkungen von Internetpornografie auf die erste, zweite und dritte Person auf taiwanesische Jugendliche: Auswirkungen auf die Einschränkung der Pornografie. Asian Journal of Communication, 20 (1), 90–103. doi:https://doi.org/10.1080/01292980903440855 Google Scholar
 Lomazzi, V. (2018). Verwenden der Ausrichtungsoptimierung zum Testen der Messinvarianz von Einstellungen der Geschlechterrolle in 59-Ländern. Methoden, Daten, Analysen (mda), 12 (1), 77 – 103. doi:https://doi.org/10.12758/mda.2017.09 Google Scholar
 Lu, H., Ma, L., Lee, T., Hou, H. & Liao, H. (2014). Die Verbindung zwischen sexueller Empfindung und Akzeptanz von Cybersex, mehreren Sexualpartnern und einer Nacht steht unter taiwanesischen College-Studenten. Journal of Nursing Research, 22 (3), 208–215. doi:https://doi.org/10.1097/jnr.0000000000000043 MedlineGoogle Scholar
 M. T. Luder, I. Pittet, A. Berchtold, C. Akré, P. A. Michaud & J. C. Surís (2011). Assoziationen zwischen Online-Pornografie und sexuellem Verhalten bei Jugendlichen: Mythos oder Realität? Archiv für sexuelles Verhalten, 40 (5), 1027–1035. doi:https://doi.org/10.1007/s10508-010-9714-0 MedlineGoogle Scholar
 MacKinnon, D. P. & Luecken, L. J. (2008). Wie und für wen? Mediation und Moderation in der Gesundheitspsychologie. Health Psychology, 27 (2S), S99. doi:https://doi.org/10.1037/0278-6133.27.2(Suppl.).S99 MedlineGoogle Scholar
 Malamuth, N. M. (1996). Sexuell explizite Medien, geschlechtsspezifische Unterschiede und Evolutionstheorie. Journal of Communication, 46 (3), 8–31. doi:https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.1996.tb01486.x Google Scholar
 Ogas, O. & Gaddam, S. (2011). Eine Milliarde böser Gedanken. New York, NY: Pinguin Google Scholar
 A. Oshri, J. G. Tubman, A. A. Morganlopez, L. M. Saavedra & A. Csizmadia (2013). Suche nach sexuellen Empfindungen, gleichzeitig auftretender Sex- und Alkoholkonsum und sexuelles Risikoverhalten bei Jugendlichen bei der Behandlung von Substanzproblemen. The American Journal on Addictions, 22 (3), 197–205. doi:https://doi.org/10.1111/j.1521-0391.2012.12027.x MedlineGoogle Scholar
 Paul, B. & Shim, J. W. (2008). Geschlecht, sexuelle Affekte und Motivationen für die Nutzung von Internetpornografie. Internationale Zeitschrift für sexuelle Gesundheit, 20 (3), 187–199. doi:https://doi.org/10.1080/19317610802240154 Google Scholar
 Perloff, R. M. (2002). Der Third-Person-Effekt. In J. Bryant & D. Zillmann (Hrsg.), Medieneffekte: Fortschritte in Theorie und Forschung (2. Aufl., S. 489–506). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. Google Scholar
 Perry, M., Accordino, M.P. & Hewes, R.L. (2007). Eine Untersuchung der Internetnutzung, der Suche nach sexuellen und nicht sexuellen Empfindungen und der sexuellen Zwanghaftigkeit unter College-Studenten. Sexuelle Sucht und Zwanghaftigkeit, 14 (4), 321–335. doi:https://doi.org/10.1080/10720160701719304 Google Scholar
 Peter, J. & Valkenburg, P. M. (2011). Die Verwendung von sexuell explizitem Internetmaterial und seinen Vorgeschichten: Ein Längsschnittvergleich von Jugendlichen und Erwachsenen. Archiv für sexuelles Verhalten, 40 (5), 1015–1025. doi:https://doi.org/10.1007/s10508-010-9644-x MedlineGoogle Scholar
 Peter, J. & Valkenburg, P. M. (2016). Jugendliche und Pornografie: Ein Rückblick auf 20 Jahre Forschung. The Journal of Sex Research, 53 (4–5), 509–531. doi:https://doi.org/10.1080/00224499.2016.1143441 MedlineGoogle Scholar
 Potenza, M.N., Hong, K.A., Lacadie, C.M., Fulbright, R.K., Tuit, K.L., & Sinha, R. (2012). Neuronale Korrelate von stressinduziertem und Cue-induziertem Verlangen: Einflüsse von Geschlecht und Kokainabhängigkeit. American Journal of Psychiatry, 169 (4), 406–414. doi:https://doi.org/10.1176/appi.ajp.2011.11020289 MedlineGoogle Scholar
 Putnam, D. E. (2000). Initiierung und Aufrechterhaltung der sexuellen Online-Zwanghaftigkeit: Auswirkungen auf die Beurteilung und Behandlung. CyberPsychology & Behavior, 3 (4), 553–563. doi:https://doi.org/10.1089/109493100420160 Google Scholar
 Steinberg, L., Albert, D., Cauffman, E., Banich, M., Graham, S. & Woolard, J. (2008). Altersunterschiede bei der Suche nach Empfindungen und der Impulsivität, wie durch Verhalten und Selbstbericht indiziert: Evidenz für ein duales Systemmodell. Entwicklungspsychologie, 44 (6), 1764–1778. doi:https://doi.org/10.1037/a0012955 MedlineGoogle Scholar
 Sun, Y., Pan, Z. & Shen, L. (2008). Die Wahrnehmung der dritten Person verstehen: Evidenz aus einer Metaanalyse. Journal of Communication, 58 (2), 280–300. doi:https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.2008.00385.x Google Scholar
 J. R. Turban, M. N. Potenza, R. A. Hoff, S. Martino & S. W. Kraus (2017). Psychiatrische Störungen, Selbstmordgedanken und sexuell übertragbare Infektionen bei Veteranen nach dem Einsatz, die digitale soziale Medien für die Suche nach Sexualpartnern nutzen. Suchtverhalten, 66, 96–100. doi:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2016.11.015 MedlineGoogle Scholar
 M. P. Twohig, J. M. Crosby & J. M. Cox (2009). Anzeigen von Internetpornografie: Für wen ist es problematisch, wie und warum? Sexuelle Sucht und Zwanghaftigkeit, 16 (4), 253–266. doi:https://doi.org/10.1080/10720160903300788 CrossRefGoogle Scholar
 M. T. Walton, J. M. Cantor, N. Bhullar & A. D. Lykins (2017). Hypersexualität: Eine kritische Überprüfung und Einführung in den „Sexhavior-Zyklus“. Archiv für sexuelles Verhalten, 46 (8), 2231–2251. doi:https://doi.org/10.1007/s10508-017-0991-8 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 J. B. Weaver, S. S. Weaver, D. Mays, G. L. Hopkins, W. Kannenberg & D. McBride (2011). Indikatoren für geistige und körperliche Gesundheit sowie sexuell explizite Mediennutzung durch Erwachsene. Journal of Sexual Medicine, 8 (3), 764–772. doi:https://doi.org/10.1111/j.1743-6109.2010.02030.x MedlineGoogle Scholar
 Wéry, A. & Billieux, J. (2015). Problematischer Cybersex: Konzeptualisierung, Bewertung und Behandlung. Suchtverhalten, 64, 238–246. doi:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2015.11.007 MedlineGoogle Scholar
 Wéry, A. & Billieux, J. (2016). Sexuelle Online-Aktivitäten: Eine explorative Studie über problematische und unproblematische Verwendungsmuster bei einer Stichprobe von Männern. Computer im menschlichen Verhalten, 56, 257–266. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.11.046 CrossRefGoogle Scholar
 Young, K. S. (2008). Risikofaktoren für Sexsucht im Internet, Entwicklungsstadien und Behandlung. American Behavioral Scientist, 52 (1), 21–37. doi:https://doi.org/10.1177/0002764208321339 CrossRefGoogle Scholar
 Y. Zakiniaeiz, K. P. Cosgrove, C. M. Mazure & M. N. Potenza (2017). Gibt es Teleskopen bei männlichen und weiblichen Spielern? Ist das wichtig? Frontiers in Psychology, 8, 1510. doi:https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.01510 MedlineGoogle Scholar
 X. Zhao & X. Cai (2008). Von der Selbstverbesserung zur Unterstützung der Zensur: Der Third-Person-Effekt-Prozess bei Internetpornografie. Massenkommunikation und Gesellschaft, 11 (4), 437–462. doi:https://doi.org/10.1080/15205430802071258 Google Scholar
 L. J. Zheng, X. Zhang & Y. Feng (2017). Der neue Weg der sexuellen Online-Aktivität in China: Das Smartphone. Computer im menschlichen Verhalten, 67, 190–195. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.10.024 Google Scholar
 Zheng, L. J. & Zheng, Y. (2014). Sexuelle Online-Aktivitäten auf dem chinesischen Festland: Beziehung zur Suche nach sexuellen Empfindungen und zur Soziosexualität. Computer im menschlichen Verhalten, 36, 323–329. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.03.062 Google Scholar