Contribution du désir sexuel et des motivations à l'utilisation compulsive du cybersexe (2019)

Cybersexe comprend un large éventail d’activités Internet liées au sexe, telles que la pornographie, la webcam, les discussions sexuelles, les jeux sexuels en ligne et les rencontres (Döring, 2009; Wéry et Billieux, 2017). En plus des rencontres virtuelles, le cybersexe peut faciliter la rencontre avec de vrais partenaires sexuels et romantiques. D'autres effets positifs du cybersexe ont été notés (Grov, Gillespie, Royce et Lever, 2011). Par exemple, il peut améliorer l’excitation sexuelle et faciliter la participation à des pratiques sexuelles (Allen, Kannis-Dymand et Katsikitis, 2017). Il peut également aider les couples à stimulation sexuelle ou à explorer de nouvelles pratiques sexuelles (Albright, 2008; Philaretou, Mahfouz et Allen, 2005).

L’utilisation compulsive du cybersexe semble affecter une faible proportion des consommateurs de cybersexe (Dufour et coll., 2016; Frangos, Frangos et Sotiropoulos, 2010; Kafka, 2010) et est éventuellement associé à une détresse psychosociale, à des troubles de la vie quotidienne et à des problèmes liés au sommeil (Grubbs, Volk, Exline et Pargament, 2015; Karila et coll., 2014). Dans plusieurs études impliquant des hommes et des femmes, les utilisateurs compulsifs de cybersexe, comparés aux témoins, ont montré une plus grande réactivité de réveil et de signal de réveil en regardant du pornoBrand et al., 2011; Laier & Brand, 2014; Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte et Brand, 2013; Laier, Pekal et Brand, 2014). Cependant, malgré l’importance du sujet, il a été peu étudié (Brand et al., 2011). En particulier, on sait peu de choses sur les déterminants psychologiques possibles de l’utilisation compulsive du cybersex (Franc et al., 2018).

On a constaté que les émotions négatives combinées à une urgence négative (la tendance à agir impulsivement dans des situations émotionnelles négatives) contribuaient à l’utilisation du cybersexe (Wéry, Deleuze, Canale et Billieux, 2018), probablement pour faire face à un affect négatif. Les motivations, en particulier celles liées à l'adaptation (c.-à-d. Échapper aux problèmes de la vie réelle), sont connues pour influencer la consommation de substances (Benschop et coll., 2015), les dépendances comportementales (Billieux et coll., 2011; Király et al., 2015; Zanetta Dauriat et al., 2011) et le cybersexe compulsif (Marque, Laier et Young, 2014). Cybersexe, avec ou sans masturbation (Putnam et Maheu, 2000; Wéry, Karila, Sutter et Billieux, 2014), est utilisé par certaines personnes comme stratégie d’adaptation pour gérer les émotions négatives (Barrault, Hegbe, Bertsch et Courtois, 2016; Southern, 2008). Valorisation et motivations sociales (Franc et al., 2018) peut également jouer un rôle dans le cybersexe compulsif. Des études sur les rencontres sur Internet ont souligné le rôle des motivations sociales (Sumter, Vandenbosch et Ligtenberg, 2017) et l'attente de l'excitation en regardant du porno (Jeune, 2008).

Le désir sexuel est un élément moteur de la vie et de l'activité fantasmatiques sexuelles (Levine, 2003; Pfaus, 2009). Des associations modérées ont été trouvées entre le désir sexuel et les motivations d'amélioration du cybersexe (Commission des Communautés européennes, 2002; Franc et al., 2018; Mark, Toland, Rosenkrantz, Brown et Hong, 2018; Spector, Carey et Steinberg, 1996), en accord avec les effets stimulants et stimulants du cybersex (Beutel et coll., 2017; Reid, Li, Gilliland, Stein et Fong, 2011). Une étude récente a révélé des corrélations plus faibles entre les motivations d’adaptation au cybersexe et le désir sexuel,Franc et al., 2018).

Le but de cette étude était donc d'évaluer l'influence des motivations liées au cybersexe et du désir sexuel sur l'utilisation compulsive du cybersex chez les hommes et les femmes.

Procédure

L'étude a été réalisée en ligne en publiant des annonces sur des sites et des forums liés à la sexualité avec l'accord des webmasters. Il était destiné à toute personne âgée de 18 ou plus participant à une activité sexuelle en ligne. Aucun paiement n'a été effectué pour la participation à l'étude.

Participants

Suite à la procédure de recrutement, les personnes 761 ont cliqué sur le lien et 605 a accepté de participer à l’étude. Le taux de réponse a progressivement diminué et 358 des sujets 605 ayant commencé le questionnaire a continué au-delà de la section des données démographiques. Une fois les valeurs manquantes supprimées, l'échantillon final était constitué de sujets 306, c.-à-d. Hommes 150 (49%) et femmes 156 (51%). La tranche d'âge était celle des années 18 – 69, moyenne des années 32.63 (± 10.83). L'âge moyen des hommes était 33.44 (± 11.84) et les femmes 31.86 (± 9.73). Les participants étaient principalement originaires de Suisse (68%), de France (25%), de Belgique (2%), du Canada (1%), des États-Unis (1%) et d'autres pays. À propos de 73% des participants étaient en couple. Les personnes à orientation hétérosexuelle représentaient environ 84% de l'échantillon, celles à orientation bisexuelle environ 12% et environ 4% ont déclaré être homosexuelles.

Les mesures

La première partie du questionnaire comprenait des questions explorant les caractéristiques sociodémographiques des participants. Le reste du questionnaire comprenait trois outils: (a) l’Échelle d’utilisation d’Internet compulsif (CIUS), (b) le Questionnaire sur les motivations cybersexe (CMQ), et (c) l’Inventaire-2 de Sexual Desire (SDI-2).

Le CIUS a été conçu pour évaluer l’utilisation d’Internet provoquant une dépendance (Meerkerk, Van Den Eijnden, Vermulst et Garretsen, 2009) et a été validé en tant que tel. Il se compose d’éléments 14 avec une échelle Likert à points 5 de 0 (n'allons jamais ) en 56 (très souvent). On a constamment constaté que le CIUS avait une structure unifiée dans diverses études et échantillons (Khazaal et coll., 2011, 2012; Meerkerk et coll., 2009; Wartberg, Petersen, Kammerl, Rosenkranz et Thomasius, 2014). Des scores élevés indiquent l'incapacité des répondants à restreindre leur utilisation d'Internet. Comme indiqué dans d'autres études évaluant les comportements de dépendance liés à Internet (Khazaal et coll., 2015), le CIUS a été adapté pour évaluer l’utilisation compulsive du cybersexe.

Pour que le CIUS ne cible que les comportements cybersexe, nous avons attiré l’attention des participants sur le fait que le mot Internet dans l'échelle référée uniquement au cybersexe. Le CIUS et d’autres instruments conçus pour évaluer la dépendance à Internet ont été adaptés avec succès pour étudier le jeu et le jeu (Khazaal et coll., 2015) et le cybersexe (Downing, Antebi et Schrimshaw, 2014; Varfi et coll., 2019; Wéry et coll., 2018), sans modifier leurs propriétés psychométriques.

Les items de CIUS ciblent les symptômes typiques d’utilisation compulsive d’Internet mentionnés dans la littérature, tels que la perte de contrôle, la préoccupation, les symptômes de sevrage, l’adaptation et les changements d'humeur. Il a une bonne stabilité et une bonne consistance interne (α = .90 de Cronbach; Meerkerk et coll., 2009).

Le CMQ identifie les motifs associés à l’utilisation de sites sexuels (Franc et al., 2018). Il comprend des éléments 14 classés sur une échelle de Likert à points 5 de n'allons jamais à toujours ou presque toujours, structuré autour de trois facteurs: amélioration, social et adaptation. Le motif d'amélioration correspond à l'excitation et au plaisir de l'activité sexuelle en ligne (c'est-à-dire «parce que c'est excitant» et «parce que j'aime le sentiment»). Le motif social se réfère à l'affiliation que l'utilisateur peut ressentir à travers le monde virtuel qui encourage et accepte ses fantasmes les plus profonds (c'est-à-dire «être sociable et aimé des autres» et «rencontrer quelqu'un»). Le troisième motif fait référence aux stratégies d'adaptation qui reflètent l'utilisation du cybersexe comme moyen d'échapper à la réalité et de se désengager des préoccupations de la vie réelle (c'est-à-dire «cela me réconforte lorsque je suis de mauvaise humeur» et «pour oublier problèmes ou inquiétudes »). Le CMQ possède des qualités psychométriques satisfaisantes. Α de Cronbach est de 84 pour le premier facteur, de 73 pour le deuxième facteur et de 79 pour le troisième facteur (Franc et al., 2018), ce qui est acceptable.

Le SDI-2 est utilisé pour évaluer le désir sexuel, défini comme un intérêt pour le comportement sexuel (Spector et coll., 1996). C’est l’un des instruments les plus fréquemment utilisés pour évaluer le désir sexuel (Mark et coll., 2018). Il se compose d'éléments 14 mesurant l'intensité et l'importance du désir sur une échelle de Likert à points 9 allant de pas de désir à fort désir ou de pas important du tout à extrêmement important. Les articles mesurant la fréquence des activités sexuelles sont notés sur une échelle de Likert à points 8 allant de n'allons jamais à Plus d'une fois par jour. Les éléments peuvent être résumés pour produire un score global ou des scores pour ses deux dimensions: (a) désir sexuel dyadique (désir de participer à une activité sexuelle avec un partenaire) et (b) désir sexuel solitaire (désir de activité sexuelle). Le désir sexuel dyadique correspond aux éléments 1 – 9, avec un score total allant de 0 à 62, et le désir sexuel solitaire à la somme des éléments 10 – 13, avec un score total allant de 0 à 23. L'élément 14 évalue dans quelle mesure les participants peuvent se passer d'activité sexuelle et n'appartient ni à la dimension du désir solitaire ni à celle du désir dyadique. Le désir solitaire concerne le taux de comportement sexuel solitaire et le désir dyadique concerne la fréquence des comportements sexuels avec un compagnon (Spector et coll., 1996). Le SDI-2 présente de bonnes qualités psychométriques et une bonne cohérence interne des deux facteurs (.86 et .96, respectivement; Spector et coll., 1996). Des études antérieures ont rapporté des caractéristiques psychométriques stables dans des échantillons de langues et d'orientations sexuelles différentes, tels que les lesbiennes et les hommes gais (Dosch, Rochat, Ghisletta, Favez et Van der Linden, 2016; Mark et coll., 2018).

analyses statistiques

Après une analyse descriptive, nous avons utilisé Student's t-tester les comparaisons entre les sexes et les analyses de corrélation de Pearson pour évaluer les liens entre les variables Lorsque les données manquaient, les scores étaient remplacés par la moyenne des scores obtenus par l'individu pour les items de la sous-échelle ou pour le score total si le questionnaire ne comportait pas de sous-échelle (imputation moyenne par personne). Les répondants avec un taux de réponses manquantes supérieur à 10% ont été exclus.

La modélisation par équation structurelle (SEM) a été réalisée à l'aide de l'estimation du maximum de vraisemblance. Les ajustements ont été jugés bons si les valeurs de l’indice d’ajustement comparatif étaient proches de .90, le2/df rapport proche de 2, et l'erreur quadratique moyenne d'approximation (RMSEA) <0.08 (Arbuckle et Wothke, 2003; Byrne, 2010; Hu et Bentler, 1999). Les analyses statistiques ont été effectuées à l’aide du logiciel TIBCO Statistica ™ 13.3.0 (TIBCO Software Inc., Palo Alto, Californie, États-Unis) et d’IBM.® SPSS® Amos ™ 23.00 (Logiciel IBM SPSS Inc., Wexford, PA, États-Unis).

Ethique

L'étude a été réalisée conformément à la déclaration d'Helsinki. Le comité d'éthique des hôpitaux universitaires de Genève a approuvé le protocole d'étude. Les participants ont reçu une description complète des objectifs et des méthodes de l’étude en ligne. Ils ont ensuite été invités à donner leur consentement éclairé en ligne, ce qui leur a permis de répondre anonymement aux questionnaires via SurveyMonkey.

Les résultats descriptifs sont présentés dans le tableau. 1. Toutes les distributions peuvent être considérées comme normales. Table 1 fournit également les coefficients α de Cronbach utilisés pour tester la fiabilité des échelles. Celles-ci sont considérées comme satisfaisantes lorsque le coefficient α est> 70, ce qui était le cas ici. Table 2 montre les différences de moyens selon le sexe. Les hommes ont obtenu des scores supérieurs à ceux des femmes pour des raisons d'amélioration du cybersexe, ainsi que pour le désir sexuel dyadique et solitaire (avec une taille d'effet importante). Lorsque les participants célibataires étaient comparés à ceux vivant avec un partenaire, il existait une différence significative entre le désir sexuel dyadique (41.64 et 46.23, t = −2.73, p <01, avec une taille d'effet moyenne). La comparaison par orientation sexuelle n'a pas révélé de différences significatives, bien que les participants bisexuels aient tendance à déclarer plus de désir sexuel et à avoir des scores CIUS plus élevés.

 

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Tableau 1. Analyses descriptives de CIUS, CMQ et SDI-2

 

Tableau 1. Analyses descriptives de CIUS, CMQ et SDI-2

Moyenne [95% CI]MoyenneSDCatégorieSkewnessKurtosisd (KS)Lilliefors (p)Α de Cronbach
CIUS19.54 [18.16 – 20.91]1912.200-510.19-0.920.08<.01.93
Amélioration de CMQ23.85 [23.04 – 24.66]2512.208-40-0.36-0.230.08<.01.88
CMQ social10.33 [9.91 – 10.74]1112.204-20-0.15-0.660.10<.01.72
CMQ faire face12.70 [12.15 – 13.25]1312.205-250.06-0.850.08<.01.81
SDI-264.25 [61.96 – 66.54]6720.340-109-0.620.390.07<.01.91
Dyadique SDI-244.97 [43.48 – 46.47]4712.200-70-0.881.070.08<.01.87
SDI-2 solitaire15.60 [14.61 – 16.59]1712.200-31-0.32-0.890.10<.01.93

Note. CIUS: échelle d'utilisation Internet compulsive; CMQ: questionnaire sur les motivations cybersexe; SDI-2: Inventaire du désir sexuel-2; IC: intervalle de confiance; SD: écart-type; d (KS): test de Kolmogorov – Smirnov.

 

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Tableau 2. Comparaisons des scores CIUS, CMQ et SDI-2 par sexe

 

Tableau 2. Comparaisons des scores CIUS, CMQ et SDI-2 par sexe

MesurerHommesFemmesTaille de l'effettp
Signifier (SD)Signifier (SD)(De Cohen d)
CIUS19.30 (11.18)19.76 (13.14)-0.04-0.33.740
Amélioration de CMQ26.25 (6.66)21.55 (7.01)0.656.01.001
CMQ social10.18 (3.47)10.47 (3.90)-0.08-0.67.510
CMQ faire face12.82 (4.81)12.59 (4.93)0.050.40.690
SDI-271.89 (17.88)56.90 (19.90)0.746.92.001
Dyadique SDI-248.35 (12.30)41.73 (13.37)0.504.51.001
SDI-2 solitaire19.02 (7.64)12.31 (8.64)0.767.18.001

Note. CIUS: échelle d'utilisation Internet compulsive; CMQ: questionnaire sur les motivations cybersexe; SDI-2: Inventaire du désir sexuel-2; SD: déviation standard.

Comme nous n’avons trouvé aucune différence entre les scores CIUS entre les hommes et les femmes, nous avons exploré leur répartition en fonction de l’intensité de l’utilisation du cybersexe (faible, modérée et élevée). Le classement de tous les participants dans les trois groupes (par tertiles) a montré que les femmes appartenaient principalement aux groupes à usage compulsif faible et élevé, tandis que les hommes appartenaient principalement au groupe à usage modéré (Tableau 3).

 

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Tableau 3. Caractéristiques des trois groupes d'utilisateurs de cybersexe ayant des scores CIUS bas, moyens et élevés

 

Tableau 3. Caractéristiques des trois groupes d'utilisateurs de cybersexe ayant des scores CIUS bas, moyens et élevés

Faible score CIUS (n = 105)Score moyen CIUS (n = 102)Score élevé CIUS (n = 99)
CIUS [moyenne (SD)]6.05 (3.84)19.48 (4.05)33.89 (5.28)
CIUS (gamme)0-1213-2627-51
Age [moyenne (SD)]32.68 (11.17)33.15 (11.90)32.06 (9.27)
Dans une relation67.62% (n = 71)75.49% (n = 77)74.75% (n = 74)
Hommes46.67% (n = 49)56.87% (n = 58)43.43% (n = 43)
Femmes53.33% (n = 56)43.14% (n = 44)56.57% (n = 56)
Orientation hétérosexuelle86.67% (n = 91)84.31% (n = 86)79.80% (n = 79)
Orientation homosexuelle3.81% (n = 4)6.86% (n = 7)3.03% (n = 3)
Orientation bisexuelle9.52% (n = 10)8.82% (n = 9)17.17% (n = 17)

Note. CIUS: échelle d'utilisation Internet compulsive; SD: déviation standard.

lampe de table 4 présente les corrélations entre les scores CIUS et les sous-scores CMQ et SDI-2. Les résultats mettent en évidence des corrélations significatives et positives avec toutes les sous-échelles. Les relations les plus fortes ont été observées entre le score CIUS et les scores relatifs aux motivations d’adaptation du CMQ (r = .52, p <.001) et les motivations sociales du CMQ (r = .39, p <.001), et dans une moindre mesure entre le score CIUS et le score des motivations d'amélioration (r = .28, p <001).

 

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Tableau 4. Corrélations entre les scores CIUS, CMQ et SDI-2

 

Tableau 4. Corrélations entre les scores CIUS, CMQ et SDI-2

CIUSAmélioration de CMQCMQ socialCMQ faire faceSDI-2Dyadique SDI-2SDI-2 solitaire
CIUS1.28 ***.39 ***.52 ***.16 **.15 **.14 *
Amélioration de CMQ1.28 ***.55 ***.56 ***.44 ***.55 ***
CMQ social1.58 ***.16 **.17 **.10
CMQ faire face1.22 ***.20 ***.19 **
SDI-21.91 ***.79 ***
Dyadique SDI-21.48 **
SDI-2 solitaire1

Note. CIUS: échelle d'utilisation Internet compulsive; CMQ: questionnaire sur les motivations cybersexe; SDI-2: Inventaire du désir sexuel-2.

*p <.05. **p <01. ***p <001.

lampe de table 5 présente les corrélations par genre. Chez les femmes, il existait une relation significative entre le score CIUS et les scores relatifs aux motivations d’adaptation du CMQ (r = .51, p <.001) et les motivations sociales du CMQ (r = .49, p <.001), et dans une moindre mesure entre le score CIUS et le score des motivations d'amélioration du CMQ (r = .34, p <.001). Notamment, aucune corrélation statistiquement significative n'a été trouvée entre le score CIUS et les sous-échelles du désir sexuel.

 

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Tableau 5. Corrélations entre les scores CIUS, CMQ et SDI-2 chez les hommes et les femmes

 

Tableau 5. Corrélations entre les scores CIUS, CMQ et SDI-2 chez les hommes et les femmes

Hommes femmesCIUSAmélioration de CMQCMQ socialCMQ faire faceSDI-2Dyadique SDI-2SDI-2 solitaire
CIUS.26 ***.25 ***.54 ***.30 ***.25 ***.28 ***
Amélioration de CMQ.34 ***.08.47 ***.44 ***.29 ***.49 ***
CMQ social.49 ***.50 ***.41 ***.05.09−.03
CMQ faire face.51 ***.65 ***.74 ***.15.09.18 **
SDI-2.09.55 ***.29 ***.30 ***.91 ***.76 ***
Dyadique SDI-2.09.48 ***.27 **.29 ***.91 ***.42 ***
SDI-2 solitaire.07.48 ***.23 ***.21 ***.76 ***.44 ***

Note. La partie inférieure de la diagonale renvoie aux corrélations pour les hommes et la partie supérieure pour les femmes. CIUS: échelle d'utilisation Internet compulsive; CMQ: questionnaire sur les motivations cybersexe; SDI-2: Inventaire du désir sexuel-2.

**p <0.01. ***p <001.

Chez les hommes, nous avons observé une relation significative entre le score CIUS et le score de motivation au CMQ (r = .54, p <.001), et aussi, quoique dans une moindre mesure, entre le score CIUS et les scores des autres sous-échelles des motifs du CMQ. Contrairement aux femmes, nous avons trouvé une association entre les scores CIUS des hommes et les deux solitaires (r = .28, p <.001) et le désir sexuel dyadique (r = .25, p <001).

Enfin, nous avons effectué un SEM pour étudier les relations entre les variables mesurées (CIUS, CMQ et SDI-2) et leurs interdépendances (Figure 1). 1). Les valeurs des ajustements sont acceptables (2/df = 3.01, CFI = 0.80 et RMSEA = 0.08). Nous avons procédé de manière similaire pour les hommes et les femmes séparément (voir les figures 2 et 3). La valeur de CFI pour les hommes était faible (0.74). Figure 1 montre l'association entre les scores CIUS et les motivations d'adaptation du CMQ et les motivations sociales du CMQ. Il souligne également l'importance des liens entre les motifs d'amélioration du CMQ et le désir sexuel SDI-2. Pour les hommes, la figure 2 montre l'association entre les motivations d'adaptation du CMQ et le CIUS, avec des liens vers le désir sexuel SDI-2. Figure 3 pour les femmes met en évidence l'association des motivations sociales et d'adaptation du CMQ avec le CIUS.

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Figure 1. Relations entre l'utilisation compulsive du cybersexe (score de l'échelle d'utilisation Internet compulsive), les motivations du cybersexe (sous-échelles du questionnaire sur les motivations du cybersexe) et le désir sexuel (sous-échelles de Sexual Desire Inventory-2) pour l'ensemble de l'échantillon (hommes et femmes). *p <.05. **p <01. ***p <.001. χ2 = 2,295.60, df = 764, χ2/df = 3.01, p <001, CFI = 0.80 et RMSEA = 0.08 [0.08–0.09]. Pour la lisibilité, seules les variables latentes sont présentées

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Figure 2. Relations entre l'utilisation compulsive du cybersexe (score de l'échelle d'utilisation Internet compulsive), les motivations du cybersexe (sous-échelles du questionnaire sur les motivations du cybersexe) et le désir sexuel (sous-échelles de Sexual Desire Inventory-2) chez les hommes. *p <.05. **p <01. ***p <.001. χ2 = 1,617.37, df = 764, χ2/df = 2.12, p <001, CFI = 0.74 et RMSEA = 0.09 [0.08–0.09]. Pour la lisibilité, seules les variables latentes sont présentées

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Figure 3. Relations entre l'utilisation compulsive du cybersexe (score de l'échelle d'utilisation Internet compulsive), les motivations du cybersexe (sous-échelles du questionnaire sur les motivations du cybersexe) et le désir sexuel (sous-échelles de Sexual Desire Inventory-2) chez les femmes. *p <.05. **p <01. ***p <.001. χ2 = 1,650.29, df = 766, χ2/df = 2.15, p <001, CFI = 0.80 et RMSEA = 0.09 [0.08–0.09]. Pour la lisibilité, seules les variables latentes sont présentées

Les résultats de l'étude n'ont pas révélé de différences significatives entre les hommes et les femmes dans les scores CIUS, mais ils ont montré que les participantes appartenaient principalement au groupe à faible utilisation ou au groupe à forte utilisation. L’absence de différence entre les sexes n’est pas conforme aux travaux antérieurs (par exemple, Kafka, 2010). La présence de sous-groupes de femmes dans le groupe à haut risque concorde toutefois avec d'autres études sur les dépendances comportementales (Khazaal et coll., 2017), montrant que les sous-échantillons de femmes sont potentiellement plus exposés au risque de dépendance au comportement.

Comme nous avons recruté des participants par le biais de sites Web et de forums liés au sexe, l’étude était peut-être sujette à un biais d’autosélection (Khazaal et coll., 2014). La surinclusion des personnes ayant un niveau élevé d'utilisation du cybersexe ne peut être exclue. Les conclusions épidémiologiques ne peuvent donc pas être tirées de l'étude. Néanmoins, les résultats mettent en évidence une association entre plusieurs variables et les scores CIUS des hommes et des femmes de cet échantillon.

Les résultats suggèrent le rôle de l'adaptation du CMQ, des deux sexes et, dans une certaine mesure, des motivations sociales, en particulier chez les femmes, dans le cybersexe compulsif. Les motifs d'amélioration du CMQ ont montré une faible association avec les scores CIUS, en particulier chez les hommes.

Les motifs d’adaptation font référence aux stratégies d’évasion que l’individu met en place face à des situations aversives (p. Ex. Barrault et coll., 2016; Miner, Coleman, Center, Ross et Rosser, 2007). Ils peuvent aider les personnes à trouver un soulagement transitoire pendant les moments douloureux (Coleman-Kennedy et Pendley, 2002; Leiblum, 1997). Les résultats de l'étude suggèrent que de tels motifs sont associés au cybersexe compulsif chez les hommes et les femmes. Cette constatation est conforme à celle d’autres études sur la toxicomanie (Blevins, Banes, Stephens, Walker et Roffman, 2016; Grazioli et coll., 2018) et d’autres dépendances comportementales (Brand et al., 2014; Clarke et coll., 2007; Khazaal et coll., 2018), ainsi qu’avec des études montrant des interactions entre l’affect négatif et l’impulsivité dans le cybersex compulsif (Wéry et coll., 2018). Dans cette étude, les motivations d'adaptation du CMQ ont également eu l'impact le plus fort sur le CIUS chez les deux sexes. Au niveau clinique, ces résultats suggèrent l’importance d’interventions axées sur la régulation émotionnelle pour aider les personnes atteintes de cybersex compulsif. Des études ultérieures pourraient également bénéficier de l’inclusion des compétences d’adaptation et des espérances cognitives en tant que médiateurs possibles entre l’usage compulsif du cybersexe et les motivations de l’adaptation (Brand et al., 2014; Laier, Wegmann et marque, 2018).

Comme dans d’autres études sur les dépendances comportementales (Müller et coll., 2017) et le cybersex provoquant une dépendance (Weinstein, Zolek, Babkin, Cohen et Lejoyeux, 2015), l’étude a montré d’importantes différences entre les sexes. Plus précisément, les motivations sociales étaient plus fortement associées aux scores CIUS chez les femmes que chez les hommes. Ceci est cohérent avec d'autres études montrant la plus grande implication des femmes dans les réseaux sociaux (Dufour et coll., 2016). En outre, le désir sexuel n’a pas été associé aux scores CIUS chez les femmes, alors qu’une association, bien que faible, a été observée chez les hommes.

Bien que l'association la plus forte entre le score CIUS et les autres variables ait été surtout mise en évidence chez les hommes et les femmes pour les motivations d'adaptation du CMQ, une association plus faible a été observée pour le désir sexuel chez les hommes et pour les motivations sociales chez les femmes. Ces résultats sont probablement dus aux différences entre les hommes et les hommes en matière de désir sexuel (Carvalho et Nobre, 2011). La conclusion selon laquelle le désir sexuel n'était qu'un facteur dans l'utilisation compulsive du cybersexe chez les participants de sexe masculin peut être liée aux différences de genre dans la manière dont les dimensions relationnelles et sociales de la sexualité agissent sur le désir sexuel (Carvalho et Nobre, 2011).

En plus de ces différences entre les sexes, nos résultats suggèrent que le désir sexuel ne joue qu'un rôle mineur (chez les hommes), voire même aucun rôle (chez les femmes) dans l'utilisation compulsive du cybersex. De plus, la sous-échelle d'amélioration du CMQ ne semble pas contribuer au score CIUS. Cela suggère que la dépendance au cybersexe n'est pas dictée par le sexe ou seulement dans une faible mesure chez les hommes. Ce résultat est cohérent avec d'autres études montrant que aimer les vidéos sexuellement explicites (Voon et coll., 2014) et les activités sexuelles (c'est-à-dire le nombre de contacts sexuels, la satisfaction des contacts sexuels et l'utilisation du cybersexe interactif) n'est pas associée au cybersexe compulsif (Laier et coll., 2014; Laier, Pekal et Brand, 2015). Comme suggéré dans d'autres études sur les conduites addictives, la dimension «aimer» (pulsion hédonique) semble jouer un rôle moins important que les dimensions «vouloir» (saillance incitative) et «apprentissage» (associations prédictives et cognitions, par exemple, apprendre les émotions négatives soulagement lors de l'utilisation du cybersexe; Berridge, Robinson et Aldridge, 2009; Robinson et Berridge, 2008).

À première vue, le petit rôle du désir sexuel et des motivations d'amélioration dans le cybersexe compulsif semble contre-intuitif. Il semble que la nature sexuelle de la gratification ne soit pas un moteur majeur du comportement. Cette observation pourrait s'expliquer par le fait que le CIUS n'est pas une mesure de l'activité sexuelle ou de l'usage du cybersexe, mais une évaluation de l'usage compulsif du cybersexe. Les résultats sont cohérents avec le processus lié au maintien des comportements addictifs. Il a été postulé que les dépendances sont entretenues par un passage de la satisfaction (c.-à-d. À la recherche de récompenses sexuelles directes) à la compensation (c.-à-d. À la recherche d'échappatoire aux humeurs négatives; Jeune et marque, 2017). Pour approfondir cette question, les futures études devraient inclure des évaluations concomitantes de l'utilisation du cybersexe, des comportements sexuels et du cybersexe compulsif, ainsi que de la nature des récompenses obtenues lors de l'utilisation du cybersexe. L’évaluation momentanée écologique pourrait être utilisée pour explorer ces questions (Benarous et al., 2016; Ferreri, Bourla, Mouchabac et Karila, 2018; Jones, Tiplady, Houben, Nederkoorn et Field, 2018).

Ce travail présente plusieurs limites, principalement liées à la conception transversale, à l'utilisation de questionnaires d'auto-évaluation, aux biais d'auto-sélection et à la taille de l'échantillon de convenance. Les résultats devraient être confirmés par des études futures, éventuellement basées sur les résultats actuels, y compris des analyses de puissance et une planification de la taille de l'échantillon ainsi que des évaluations détaillées de l'utilisation du cybersexe (c'est-à-dire, la pornographie, les rencontres, la webcam et le chat) ou en se concentrant sur une activité spécifique. Le CIUS adapté au cybersexe dans cette étude a montré une bonne cohérence interne (α de Cronbach = 93). C'est une mesure de la sexualité compulsive, mais pas une évaluation de l'utilisation du cybersexe elle-même, et des activités sexuelles spécifiques n'ont pas été signalées. D'autres études devraient inclure une description de ces activités, des récompenses perçues liées à l'utilisation du cybersexe, ainsi qu'une évaluation de l'implication sexuelle non basée sur Internet (c'est-à-dire des rapports sexuels, etc.) et de la relation affective avec le partenaire.

D'autres variables psychologiques, telles que l'estime de soi, l'humeur (Park, Hong, Park, Ha et Yoo, 2012), impulsivité (Wéry et coll., 2018), solitude (Khazaal et coll., 2017; Yong, Inoue et Kawakami, 2017), attachement (Favez, Tissot, Ghisletta, Golay et Cairo Notari, 2016) et les comorbidités psychiatriques (Starcevic et Khazaal, 2017), peut jouer un rôle important dans le cybersexe compulsif, en plus de la satisfaction émotionnelle et sexuelle dans la vie réelle.

YK, FB-D et SR ont contribué au concept et à la conception de l'étude. FBB, RC, SR et YK ont contribué à l'analyse statistique et à l'interprétation des données. YK a contribué au recrutement. FBB, SR, FB-D, RC et YK ont contribué à la rédaction du manuscrit.

Aucun.

Remerciements

Les auteurs souhaitent remercier Barbara Every, ELS, de BioMedical Editor, et Elizabeth Yates pour leur édition en anglais. Ils aimeraient également remercier les participants à l'étude.

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