Pornografijos naudojimo tyrimų apžvalga: keturių šaltinių metodologija ir rezultatai (2015): „Utah“ nėra numeris 1 pornografijoje

Gmeiner, M., Price, J., & Worley, M. (2015).

Nuoroda į straipsnį 

Pornografijos naudojimo tyrimų apžvalga: keturių šaltinių metodika ir rezultatai.

Kiberpsichologija: kibernetinės erdvės psichosocialinių tyrimų žurnalas, 9(4), straipsnis 1. doi: 10.5817 / CP2015-4-4

 
Michael Gmeiner1, Joseph Price2, Michael Worley3

1,2,3 Brigham Young University, Provo, Juta, Jungtinės Valstijos

 

Abstraktus

Plačiai paplitęs elektroninis pornografijos perdavimas leidžia įvairiems naujiems duomenų šaltiniams objektyviai įvertinti pornografijos naudojimą. Neseniai atliktuose tyrimuose šie duomenys buvo panaudoti, kad būtų galima nustatyti JAV valstijų internetinę pornografiją, tenkančią vienam gyventojui, ir nustatyti valstybinio lygmens pornografijos naudojimo veiksnius. Šio darbo tikslas - palyginti dvi ankstesnes pornografijos naudojimo valstybėje vertinimo metodikas, taip pat įvertinti internetinį pornografijos naudojimą naudojant kelis duomenų šaltinius. Mes nustatėme, kad valstybės lygmens reitingai iš „Pornhub.com“, „Google Trends“ ir „New Family Structures Survey“ yra labai tarpusavyje susiję. Priešingai, pastebime, kad reitingai, pagrįsti vieno didelės mokamos prenumeratos pornografijos svetainės duomenimis, neturi reikšmingos koreliacijos su reitingais pagal kitus tris duomenų šaltinius. Kadangi tiek internetinė pornografija yra prieinama nemokamai, moksliniai tyrimai, pagrįsti vien tik mokamais prenumeratos duomenimis, gali sukelti klaidinančias išvadas.

Raktažodžiai: pornografija, interneto naudojimas, duomenys, atstovas

Atsisiųsti PDF

 

Įvadas

Nors dauguma mokslininkų sutiktų, kad pornografija pastaraisiais dešimtmečiais tapo vis plačiau paplitusi, tiksliai matuojant pornografijos naudojimo lygį visuomenėje išlieka empirinis iššūkis socialiniams mokslininkams. Laikui bėgant pasikeitė pornografijos prieigai naudojamos technologijos, todėl beveik neįmanoma nuosekliai matuoti tos pačios pornografijos naudojimo metrikos. Didelės spartos internetas, kuris per pastaruosius penkiolika metų įsiskverbė į rinkas, leidžia beprecedentišką prieinamumą, anonimiškumą ir lengvai prieinamą pornografijos vartojimą (Cooper, 1998), prisidedant prie akivaizdaus bendro pornografijos naudojimo (Wright, 2011). „Hertlein“ ir „Stevenson“ (2010) taip pat atkreipia dėmesį į kitus plačiajuosčio interneto pornografijos ypatumus, prisidedant prie pramonės augimo: artimesnis priartėjimas prie fizinio pasaulio, priimtinumas, dviprasmiškumas ir apgyvendinimas tarp „tikrojo“ ir „reikalingo“ savęs.

Ankstesni požiūriai į pornografijos naudojimą yra labai priklausomi nuo apklausos duomenų (žr. Buzzell, 2005). Tačiau elektroninio pornografijos elektroninis pobūdis vis dažniau suteikia galimybę pasirinkti alternatyvius metodus, kaip gauti patikimus pornografijos naudojimo įgaliojimus, įskaitant tuos, kurie surinkti iš prenumeratos ar interneto paieškos duomenų. Gebėjimas naudoti objektyvią priemonę, pagrįstą prenumeratos arba paieškos duomenimis, yra naudingas, nes apklausos duomenimis paprastai kenčia socialinio pageidaujamumo šališkumas: respondentai gali nepranešti apie socialines normas pažeidžiančius veiksmus (Fisher, 1993). Be to, prenumeratos duomenys nepriklauso nuo asmens nuomonės apie tai, kas yra pornografija; natūralus subjektyvių apklausos klausimų apie pornografiją apribojimas.

Dvi neseniai atliktos studijos panaudojo naujoviškus duomenų apie pornografiją naudojimo šaltinius. „Edelman“ (2009) naudoja vieno iš dešimties mokamo pornografinio turinio teikėjo prenumeratos duomenis, kad sukurtų reitingą, kuriame valstybės naudojasi internetine pornografija ir koreliuoja jas su keliomis valstybinio lygmens socialinės ar religinės nuostatos priemonėmis. „MacInnis“ ir „Hodson“ („2014“) naudoja „Google Trends“ paieškos terminų duomenis kaip pornografijos naudojimo įgaliojimą ir nagrinėja ryšį tarp valstybinio pornografijos naudojimo ir religingumo bei konservatyvumo priemonių. Jie pastebi, kad valstybės, turinčios daugiau teisingų požiūrių, turi didesnę su pornografija susijusių „Google“ paieškų skaičių.

Šiame straipsnyje vertinami kai kurie praeityje atliktų tyrimų teiginiai apie valstybių rangų tvarką ir santykį tarp valstybinio pornografijos naudojimo ir įvairių valstybinio lygmens socialinių priemonių. Mes taip pat suteikiame pagrindą, kurį būsimi mokslininkai gali panaudoti būsimų valstybinių ar net apskrities lygmens duomenų rinkinių apie pornografijos naudojimą reprezentatyvumui įvertinti. „Edelman“ („2009“) buvo pradininkas, norėdamas gauti vieno mokamo pornografinio turinio teikėjo prenumeratos duomenis, ir šis individualių vartotojų duomenų naudojimas iš privačių įmonių taps naudinga priemonė rinkti duomenis apie sunkiai matuojamą elgesį. Svarbiausias šio tipo turtingų duomenų panaudojimo būdas bus nustatyti, kokiu mastu vienos įmonės duomenys gali suteikti tokias pačias įžvalgas, kaip ir nacionaliniu mastu reprezentatyvus pavyzdys.

Šiame dokumente aptariame šių dviejų naujausių tyrimų duomenis ir sujungiame juos su dviem papildomais duomenų šaltiniais. Kadangi kiekvienas iš keturių šiame šaltinyje naudojamų duomenų šaltinių yra pornografinio naudojimo lygio matas, vertiname kiekvieno šaltinio galiojimą, lyginant jį su valstybės lygmens reitingais, kuriuos gauname kitiems šaltiniams.

Duomenys

Mūsų dokumente remiamasi keturiais duomenų šaltiniais, kuriuose pateikiama informacija apie valstybinio lygio skirtumus pornografijoje. Pirmieji du duomenų šaltiniai yra nacionaliniu mastu reprezentatyvūs pavyzdžiai, o paskutiniai du - mokami prenumeratai arba puslapių peržiūros, susijusios su konkrečiu pornografinio turinio teikėju. Kiekviename duomenų šaltinyje pornografijos naudojimas yra pagrįstas aplinkybėmis, kuriomis asmenys ieško pornografinio turinio, o ne atsitiktinai žiūri į pornografiją.

Pirmasis mūsų duomenų rinkinys remiasi nacionaliniu mastu reprezentatyviu 2,988 respondentų pavyzdžiu, atliktu Naujosios šeimos struktūros tyrime (NFSS). Duomenų rinkimą atliko žinių įmonė „Knowledge Networks“ (KN), turinti aukštos kokybės duomenų generavimo duomenis. Žinių tinklai įdarbino savo grupės narius atsitiktinai telefonu ir paštu, namų ūkiai, jei reikia, aprūpinami internetu. Ši grupė turi privalumų, nes ji neapsiriboja dabartiniais interneto naudotojais ar kompiuterių savininkais ir nepriima savarankiškai pasirinktų savanorių.

NFSS apima klausimą, ar respondentas sąmoningai žiūrėjo į pornografiją praėjusiais metais. Tokio tipo klausimas yra tas, kad jis yra naudingas pornografijos naudojimui per bet kurį šaltinį, kuriuo asmuo naudojasi. Yra ir kitų nacionalinių reprezentatyvių pavyzdžių, pvz., Bendrosios socialinės apklausos, kurioje pateikiami pornografijos klausimai. Mes naudojame NFSS duomenis, nes juos gali lengvai pasiekti kiti mokslininkai ir į ją įtraukiami valstybiniai identifikatoriai viešai prieinamoje formoje. Priešingai, valstybinius identifikatorius galima gauti tik konfidencialioje bendrojo socialinio tyrimo versijoje. Šiame dokumente pateikta analizė naudojama iš NFSS apklausos keturiasdešimt šešių valstybių, kurių respondentai buvo bent 50.

Antrasis duomenų šaltinis „Google Trends“ veikia kaip „Google“ įvestų paieškų skaičiaus laiko eilutės indeksas konkrečioje geografinėje srityje. Šie duomenys pasirodė esą naudingi vykdant ekonominius ir medicininius veiksmus, pavyzdžiui, numatant gripo protrūkius (Carneiro & Mylonakis, 2009) ir prognozuojant trumpalaikius ekonominius rodiklius, tokius kaip vartotojų pasitikėjimas ar nedarbas (Choi & Varian, 2012). Preis, Moat ir Stanley (2013), naudodamiesi „Google Trends“, kiekybiškai įvertina prekybos elgesį, parodydami, kad tam tikri terminai yra susiję su akcijų vertės didėjimu ar mažėjimu. Suaugusiųjų pramogų industrija taip pat gali būti išnagrinėta naudojant „Google Trends“ paieškos duomenis, kad būtų galima kiekybiškai įvertinti svarbius jos pramonės bruožus.

Svarbiausias iššūkis naudojant „Google Trends“ duomenis yra pasirinkti konkrečius terminus, kuriais mes rengiame duomenis. Pasirinkti terminai turi būti tikrasis pornografijos rodiklis, kad mūsų analizė būtų naudinga. Ho ir Watters (2004) analizavo pornografinių svetainių struktūrines tendencijas. Atlikdami analizę jie sudaro terminų, kurie dažnai rodomi pornografinėse svetainėse ir dažnai nerodomi ne pornografinėse svetainėse, sąrašą. Keturi pagrindiniai terminai buvo „porno“, „xxx“, „seksas“ ir „f ***“. Naudodami paieškos statistiką matome, kad šių keturių terminų paieška yra labai susijusi. Priešingai, termino „pornografija“ paieška neatitinka nė vieno iš šių keturių terminų ir yra terminas, kurį gali naudoti žmonės, kurie ieško informacijos apie pornografiją, o ne naudojasi faktiniu pornografiniu turiniu.

Taip pat yra skirtumas tarp „kietos“ ir „minkštos“ pornografijos, o „minkštas“ paprastai reiškia žiniasklaidos priemones, kurios yra seksualinės, bet nenurodo įsiskverbimo. Keturi anksčiau išvardyti terminai sudarys duomenis tik apie tuos, kurie ieško kieto turinio, bet mes vis dar manome, kad tai yra veiksminga analizė dėl dviejų priežasčių. Daugelis žiūrovų nemano, kad minkštas pornografija yra pornografija, todėl ji yra plačiai paplitusi net ir pagrindinėse žiniasklaidos priemonėse, įskaitant televiziją ir filmus. Antra, matome, kad palyginti minkštos pornografijos terminų santykinės paieškos yra minimalios, palyginti su sunkių pornografijos terminų paieškomis. Mes padarėme santykinę paieškos reikšmę paieškos terminams „porn“ ir „nude girls“ per 2005-2013. Abiejų terminų paieškos buvo normalizuotos taip, kad maksimali paieškos apimtis užėmė vertę 100, atsiradusią terminui „porno“. Palyginti su normalizuotu maksimaliu, „nude girls“ niekada neturi didesnio nei 6 paieškos apimties indekso.

„Google Trends“ duomenys nenurodo faktinio konkretaus termino paieškos geografinėje vietovėje skaičiaus. Kiekvienas duomenų taškas normalizuojamas dalijant terminų paieškų skaičių iš visų šioje srityje atliktų paieškų skaičiaus. Todėl duomenys kontroliuojami tiek gyventojų, tiek skirtumų tarp paieškos apimčių. „Google Trends“ taip pat pašalina pakartotines vieno asmens paieškas per trumpą laiką, kad vienas asmuo negalėtų nuslėpti rezultatų.

Duomenys yra prieinami „Google Trends“ valstybės savaitės lygiu. Mes naudojame duomenis per metus liepos 2013-liepos 2014. Mūsų stebėjimai pritaikomi pagal 1-100 skalę. Valstybėje, kurioje mūsų duomenų rinkinyje per savaitės laikotarpį pasiekiama aukščiausia normalizuota konkretaus termino paieška, skaitoma 100. Naudodamiesi šiais duomenimis kiekvienu terminu, mes sudarome pornografijos indeksą, kuriame kiekvienos mūsų duomenų savaitės savaitės svertinė suma naudojama pagal keturis terminus. „Seksas“ ir „seksas“ labiau sveriami, nes jų santykinės paieškos yra daug didesnės nei „f ***“ ir „xxx“. Konkrečiai, mes naudojame vidutinį kiekvienos kadencijos santykinį svorį per pastaruosius metus. Tuomet „Google Trends“ pagal šį svertinį paieškos apimties reitingą naudojame geografinį suaugusiųjų pramogų pramonės modelį.

Vienas iš „Google Trends“ duomenų naudojimo privalumų, palyginti su konkrečiais interneto svetainės prenumeratos duomenimis, yra tai, kad jame pateikiama informacija apie asmenis, ieškančius nemokamų ir mokamų suaugusiųjų pramogų. Doranas (2008) pažymi, kad apie 80-90% pornografinių svetainių lankytojų gali naudotis tik nemokama pornografine medžiaga, o tai rodo, kad mokamų suaugusiųjų pramogų analizė gali užblokuoti faktinius pornografijos vartojimo modelius apskritai.

Trečiasis duomenų šaltinis įrašo į vieną iš dešimties didžiausių apmokamo pornografinio turinio teikėjų, naudojamų neseniai atliktame Edelman (2009) tyrime, skaičių. Edelmano analizė apie šį duomenų rinkinį buvo naujas įnašas į literatūrą; ankstesni pornografijos naudojimo tyrimai tik išnagrinėjo apklausos duomenis. Konkretūs duomenys buvo pašto kodas, susietas su visais „2006“ ir „2008“ kredito kortelių prenumeratais. Šis konkretus turinio teikėjas turi šimtus svetainių, apimančių platų suaugusiųjų pramogų spektrą. Tačiau Edelmanas (2009) pripažįsta, kad „sunku griežtai patvirtinti, kad šis pardavėjas yra reprezentatyvus“.

Nors šių prenumeratos duomenų šaltinis yra populiariausių pramogų „10“ pardavėjas, prenumeratos yra labai mažos, palyginti su pornografijos naudojimo modeliais, kuriuos stebime apklausos duomenimis, pvz., NFSS, kur 47% suaugusiųjų per pastaruosius metus naudoja pornografiją . Valstybė, kurioje yra daugiausia prenumeratos už plačiajuosčio ryšio namų ūkį, yra „Utah“ su „5.47“ kiekvienam 1,000 namų ūkiui, turinčiam plačiajuostį ryšį. Mažiausia būsena yra „Montana“ su 1.92 prenumeratais kiekvienam 1,000 namų ūkiui, turinčiam plačiajuostį ryšį. Šie nedideli rodikliai rodo, kad atskirų turinio pornografijos rinkos dalyvių rinkos dalis yra maža, todėl sunku žinoti, ar vieno teikėjo duomenys gali suteikti tikslų palyginimą tarp valstybių. Kaip minėta anksčiau, didžioji dalis asmenų, kurie prisijungia prie pornografijos internete, pasiekia nemokamą turinį, o ne naudoja mokamą svetainę, pavyzdžiui, Edelmano (Doran, 2010) studijas.

Mūsų ketvirtasis duomenų šaltinis - tai puslapių peržiūros duomenys iš „Pornhub.com“, kuris tuo metu buvo trečias pagal dydį suaugusiųjų pramogų internetas JAV. Mes naudojame „Pornhub“ duomenis dėl savo dydžio ir duomenų prieinamumo. Pornhub padarė puslapio peržiūrą vienam gyventojui per metus 2013 viešai prieinamą ir pranešė apie šiuos duomenis atskirai valstybės. Pornhub duomenys yra panašūs į Edelmano duomenis, nes tai yra objektyvus paslaugų teikėjo pornografijos naudojimo matas. Tačiau duomenys vietoj abonentų įrašo puslapio peržiūrą; intuityviai, duomenys atskleistų sunkiojo asmens naudojimo modelius, taip pat populiacijų platinimo modelius. Duomenys taip pat turi santykinį pranašumą, įskaitant ir mokamą, ir nemokamą naudojimą.

Naujų duomenų šaltinių reprezentatyvumo vertinimas

Didelė duomenų revoliucija pradeda sparčiai atverti duomenų šaltinių tipus, kurie gali būti naudojami elgsenai, pvz., Pornografijos, matavimui ir tyrimui. „Edelman“ (2009) naudojami prenumeratos duomenys rodo didelių duomenų rinkinių tipą, kuris vis dažniau taps prieinamas moksliniams tyrimams. Svarbus pirmas žingsnis naudojant šio tipo patentuotus duomenis bus įvertinti, kokiu mastu vieno teikėjo duomenys yra tipiški bendrojo intereso gyventojams. Šiame skyriuje pateikiame duomenų rinkinio reprezentatyvumo vertinimo sistemą, lyginant jį su kitais duomenimis, kurie yra žinomi kaip nacionaliniai atstovai, arba palyginus juos su kitų duomenų šaltinių deriniu, kurie kartu gali būti tikrieji. pagrindinį elgesio modelį.

1 lentelėje pateikiame dešimties ir dešimties dešimties valstybių pornografijos naudojimo sąrašą pagal kiekvieną iš keturių šaltinių: prenumeratos duomenis, Pornhub, NFSS ir „Google Trends“. Misisipė yra viena iš valstybių, kuriose visose keturiose duomenų bazėse yra keturios geriausios pornografijos šalys, o Idaho nuosekliai prilygsta žemiausiems bet kurių valstybių rodikliams. Priešingai, kitos valstybės, pvz., Arkanzasas ir Juta, pirmaujančių dešimtyje, o dešimtyje - kitos priemonės. Šie rezultatai leidžia manyti, kad nustatyti, kuri valstybė, atrodo, turi didžiausią pornografijos naudojimą, pagrįsta vienu duomenų šaltiniu, gali būti šiek tiek problemiška.

 

1 lentelė. Valstybių reitingų eilės tvarka pagal keturis skirtingus duomenų šaltinius
plačiajuosčio interneto prieigai.
Fig

2 lentelės A lentelėje vertiname koreliaciją tarp kiekvieno duomenų šaltinio, naudojant faktines pornografijos naudojimo priemones iš kiekvieno šaltinio, o ne iš eilės eilės, kuri yra nurodyta 1 lentelėje iš šių priemonių. Apmokėti prenumeratos duomenys iš esmės yra silpniausia koreliacija su kitais trimis šaltiniais ir netgi neigiamai koreliuoja su NFSS tyrimo duomenimis. Mokamų prenumeratos duomenų koreliacija yra -0.0358 su NFSS, 0.076 su „Google Trends“ ir 0.0066 su „Pornhub“. Nė viena iš šių koreliacijų nėra statistiškai reikšminga; atitinkami t-statistiniai duomenys yra mažesni nei 0.6 (kurie atitinka kryptines p reikšmes, didesnes už .3). Priešingai, kiti trys reitingai rodo santykinai reikšmingas koreliacijas. „Google Trends“ ir „Pornhub“ turi .487, NFSS ir „Google Trends“ koreliaciją .655 ir Pornhub bei NFSS koreliacija .551. Visos šios koreliacijos yra statistiškai reikšmingos, kai t-statistika yra tarp „Google Trends“ ir „Pornhub“ iš 3.78, tarp NFSS ir „Google“ tendencijų „5.68“ ir tarp „Pornhub“ ir „4.28“ NFSS. Visi jie atitinka kryptines p reikšmes, mažesnes nei .0004.

B skiltyje mes pateikiame koreliacijas, naudojant eilinius reitingus, sukurtus iš kiekvieno duomenų šaltinio. Koreliacijos tarp NFSS, „Google“ tendencijų ir „Pornhub“ turi panašius koreliacijos koeficientus ir reikšmingumą A grupei, taip pat panašumas tarp „Google“ tendencijų ir mokamos prenumeratos. Skydelis pastebimas, nes naudojant eilinius reitingus mokami prenumeratos duomenys geriau siejasi su Pornhub ir NFSS tyrimo duomenimis, tačiau koreliacijos vis dar yra nereikšmingos. Šios dvi plokštės leidžia daryti panašias išvadas, tačiau didesnių mokamų prenumeratos duomenų koeficientų verta paminėti, nepaisant to, kad jos yra nereikšmingos ir žymiai silpnesnės už kitų šaltinių tarpusavio ryšius. Mes tikime, kad koreliacijos, naudojant faktines pornografijos naudojimo priemones, o ne eilės reitingus, geriausiai atstovauja pramonei, nes ji atspindi faktinį pornografijos naudojimo skirtumą, o ne tik konkretų valstybių užsakymą.

 

2 lentelė. Keturių duomenų šaltinių koreliacija.
Fig

 

 

Reikšmingas ryšys tarp trijų neapmokėtų prenumeratos duomenų šaltinių, nepaisant skirtingų jų matuojamų kintamųjų (paieškos apimtis, puslapių peržiūrų ir pornografijos žiūrovų proporcijos), rodo, kad jie matuoja tikrą pagrindinį pornografijos naudojimo skirtumų modelį visose valstybėse; kuris nėra susijęs su „Edelman“ (2009) naudojamais prenumeratos duomenimis.

Įvertinimų jautrumas naudojamam duomenų šaltiniui

Norėdami parodyti valstybinės pornografijos rodiklių skirtumų apskaitos svarbą skirtinguose duomenų šaltiniuose, pakartojame neseniai atlikto tyrimo rezultatus, kuriuose nustatyta, kad religingesnės ir konservatyvesnės valstybės dažniau ieškojo seksualinio turinio „Google“ („MacInnis & Hodsonas, 2014). Mes nagrinėjame, ar to straipsnio išvados tinka kitoms pornografijos naudojimo priemonėms, naudojant kitus duomenų šaltinius, kuriuos aprašėme šiame straipsnyje. Šios replikacijos rezultatai pateikti 3 lentelėje. Standartizavome pornografijos naudojimo, religingumo ir konservatyvumo priemones atimdami vidurkį ir padaliję iš standartinio nuokrypio, kad būtų galima palyginti įvairias pornografijos naudojimo priemones (šis metodas prilygsta konversijai) kiekviena iš priemonių į Z balą).

 

3 lentelė. Valstybinio lygio religijos ar konservatizmo ir kiekvienos metrikos koreliacijos
pornografijos naudojimas.
Fig

Pradiniame tyrime „MacInnis“ ir „Hodson“ (2014) pagal „Google Trends“ duomenis atskleidė rezultatus, susijusius su konkrečiais paieškos terminais, pvz., Lytimi, pornografija ir XXX, panašiais į terminus, kuriuos naudojame „Google Trends“ priemonėje. Pirmosios lentelės 3 eilutės rezultatai rodo, kad daugeliu atvejų mes taip pat randame statistiškai reikšmingą ryšį tarp religingumo ir konservatyvumo, kai naudojame „Google Trends“ duomenis. Tačiau kitos lentelės 3 eilutės rodo, kad naudojant bet kurį iš trijų duomenų šaltinių gauname daug silpnesnius statistinius ryšius. Šie rezultatai rodo, kad jei „MacInnis“ ir „Hodson“ (2014) naudojo bet kurį iš kitų trijų duomenų šaltinių, jie tikriausiai savo darbe būtų padarę kitokią išvadą apie santykių, kuriuos jie nagrinėjo, stiprumą.

Tai, kad MacInnis ir Hodson (2014) nustato statistiškai reikšmingą ryšį tarp valstybinio lygio religingumo ir valstybinio lygio pornografijos naudojimo, yra įdomu, turint omenyje tai, kad praeityje atlikti tyrimai, naudojant individualaus lygio duomenis, rodo, kad asmenys, kurie reguliariai lankosi bažnyčioje, pornografiją naudoja kur kas rečiau ( Doran & Price, 2014; Patterson & Price, 2012; Stack, Wasserman ir Kearns, 2004). Tokio tipo modeliai, kai grupės lygio santykiai yra priešingi tam, kas randama individualiu lygiu, taip pat buvo nustatyti santykyje tarp švietimo ir religijos (Glaeser & Sacerdote, 2008) ir pajamų bei politinės priklausomybės santykyje (Glaeser & Sacerdote, 2007).

Diskusija

Kiekvienas iš pirmiau minėtų duomenų šaltinių atspindi skirtingą internetinio pornografijos pramonės skerspjūvio vaizdą, ir kiekvienas iš jų turi svarbių pažeidžiamumų tyrinėtojams, kurie domisi bendru pornografijos naudojimo lygiu. Pavyzdžiui, NFSS apklausos duomenys tikriausiai nepakankamai suvokia pornografijos suvartojimą dėl socialinių pageidavimų šališkumo ir subjektų klaidingos atminties. „Google Trends“ duomenimis nepavyksta užfiksuoti jokio pornografijos naudojimo, kuris pasiekiamas kitomis priemonėmis nei „Google“ paieška. Pornhub ir mokami prenumeratos duomenys gali būti riboti jų reprezentatyvumu; jie matuoja naudojimą tik vienoje pramonės šakoje.

Kai mokslinių tyrimų metu naudojami bet kurio šaltinio duomenys, rezultatai turi būti pateikti atsižvelgiant į tuos rezultatus. Problemos kyla, kai asmenys klaidingai interpretuoja tam tikrą duomenų šaltinį kaip viso pornografijos pramonės atstovą. Yra daug kitų nustatymų, kuriuose panašiai netinkami duomenys gali būti klaidingai pernelyg apibendrinti. Mokslininkai ir asmenys turi žinoti apie jų išvadų išorinį pagrįstumą, o žiniasklaida ir skaitytojai turi būti atsargūs, kad rezultatai nebūtų pernelyg dideli.

Mes taip pat pripažįstame, kad mūsų duomenų šaltiniai riboti, nes jie užfiksuoja pornografijos pramonę skirtingomis istorinėmis akimirkomis; „Google Trends“ (2013-2014), mokama prenumerata (2006-2008), Pornhub (2013) ir NFSS (2012). Mokami prenumeratos duomenys buvo renkami maždaug 6-7 metus prieš kitus šaltinius. Šis laiko skirtumas gali neigiamai paveikti mūsų rezultatus, tačiau bendrosios duomenų šaltinių, kaip visumos, tendencijos yra tokios, kad, mūsų manymu, rezultatai yra tikslūs. Norint įvykti šiam šališkumui, kurio, mūsų manymu, yra mažai tikėtina, reikės didelių pokyčių santykiniame pornografijos naudojime tarp 2006-2013 valstybių.

Bandant surūšiuoti užsakymus pagal tam tikrą veiklos rūšį, priešingai, reikia vertinti kelis šaltinius (jei yra). Jei užsakymai yra panašūs, jų tikslumą galima lengviau daryti. Jei jie skiriasi, atsiranda galimybė geriau suprasti šį klausimą. Mūsų konkrečiu atveju tikėtina, kad skirtumai atsiras dėl to, kad šaltiniai suvokia skirtingus pornografijos naudojimo būdus.

Ankstesni pornografijos naudojimo tyrimai palietė laipsnį, kuriuo tai gali paveikti svarbias interesų sritis, tokias kaip skyrybos, laimė, darbuotojų produktyvumas ir seksualinis smurtas (Bergen & Bogle, 2000; Doran & Price, 2014; Patterson & Price, 2012; Young & Byla, 2004). Kai atliekami tokie tyrimai, duomenys turi būti iš patikimo ir apibendrinto šaltinio (ar šaltinių). Bet kokio tokio poveikio rezultatus ir išvadas reikia atsižvelgti ir į asmenų amžių, lytį ir seksualinę tapatybę - veiksnius, kurie šiame dokumente nėra svarstomi (Sevcikova & Daneback, 2014; Stoops, 2015; Traeen & Daneback, 2013) ; Tripodi ir kt., 2015). Esant tokioms tyrimų galimybėms, analizės vaidmenį gali atlikti pornografijos naudojimas valstybėje. Atsižvelgiant į šio straipsnio rezultatus, tokio kintamojo duomenų šaltinis turi būti labai apsvarstytas tokioje regresijoje, o rezultatas turi būti aiškinamas duomenų šaltinio kontekste.

išvada

Konkrečių bendrovių pateikti duomenys gali suteikti svarbių žinių apie viešuosius klausimus. Didžiausias iššūkis yra nustatyti, kada vienos įmonės, net ir labai didelės įmonės, duomenys gali suteikti informacijos apie visus gyventojus. Darant prielaidą, kad santykiniai pornografijos rodikliai visose valstybėse neturėjo didelių pokyčių iš 2006-2013, mūsų darbo rezultatai rodo, kad kai kuriais atvejais vienos įmonės informacija gali būti klaidinanti konkretaus elgesio geografinių modelių nuotrauka. Tai gali būti ypač svarbu pornografijos naudojimui, nes didžioji dalis asmenų, kurie naudojasi pornografija internete, pasiekia nemokamą turinį, o ne naudoja mokamą svetainę (Doran, 2008).

Šio darbo rezultatai remiasi keturiais skirtingais duomenų šaltiniais apie pornografijos naudojimą, įskaitant du, kuriuose dalyvauja nacionaliniai duomenys („Google Trends“ ir „NFSS“). Mes randame reikšmingą koreliaciją tarp trijų mūsų duomenų šaltinių, rodančių, kad jie visi atspindi panašų pagrindinį pornografijos naudojimo modelį visose valstybėse. Priešingai, užmokesčio prenumeratos duomenys, vienas šaltinis, kuris gavo gana daug žiniasklaidos dėmesio, iš tikrųjų gana prastai siejasi su kitais šaltiniais. Mes taip pat parodome, kad duomenų šaltinių pasirinkimas gali turėti įtakos išvadoms, kurias daro tyrimai, ir siūloma, kad ateities tyrimai apimtų duomenų šaltinių jautrumo tyrimus, kai nagrinėjami klausimai, kuriems sunku gauti idealų konkrečios elgsenos matą.

Nuorodos

Bergenas, R., ir Bogle, K. (2000). Pornografijos ir seksualinio smurto ryšio tyrimas. Smurtas ir aukos, 15, 227-234. 
Buzzell, T. (2005). Dviejų technologijų kontekste pornografiją naudojančių asmenų demografinės charakteristikos. Seksualumas ir kultūra. 9, 28-48. http://dx.doi.org/10.1007/BF02908761

Carneiro, HA ir Mylonakis, E. (2009). „Google“ tendencijos: internetinis įrankis, skirtas realiu laiku stebėti ligų protrūkius. Klinikinės infekcinės ligos, 49, 1557-1564. http://dx.doi.org/10.1086/630200

Choi, H. ir Varianas, H. (2012). Numatyti dabartį pagal „Google“ tendencijas. Ekonominis įrašas, 88(s1), 2-9. http://dx.doi.org/10.1111/j.1475-4932.2012.00809.x

Cooper, A. (1998). Seksualumas ir internetas: naršymas į naująjį tūkstantmetį. Kibernetinė psichologija ir elgesys, 1, 187-193. http://dx.doi.org/10.1089/cpb.1998.1.187

Doran, K. (2010). Pramonės dydis, matavimas ir socialinės išlaidos. M. Eberstadt & MA Layden (Red.), Socialinės pornografijos išlaidos: dokumentų rinkinys. Prinstonas, NJ: „The Witherspoon“ institutas.

Doran, K., & Price, J. (2014). Pornografija ir santuoka. Šeimos ir ekonominių klausimų žurnalas, 35, 489 498. http://dx.doi.org/10.1007/s10834-014-9391-6

Edelmanas, B. (2009). Rinkos: Raudona šviesa nurodo: Kas perka suaugusiųjų internetu? Ekonominių perspektyvų leidinys, 23(1), 209-220. http://dx.doi.org/10.1257/jep.23.1.209

Fisher, R. (1993). Socialinio pageidavimo šališkumas ir netiesioginio apklausos galiojimas. Vartotojų tyrimų žurnalas, 20, 303-315. http://dx.doi.org/10.1086/209351

Glaeser, E. ir Sacerdote, B. (2007). Apibendrinimas ir socialinių įsitikinimų formavimasis. NBER darbo dokumentas Nr. 13031. Gauta iš http://www.nber.org/papers/w13031.pdf

Glaeser, E. ir Sacerdote, B. (2008). Švietimas ir religija. Žurnalo „Žmogiškasis kapitalas“, „2“, 188-215. http://dx.doi.org/10.1086/590413

Hertlein, K., & Stevenson, A. (2010). Septyni „As“, prisidedantys prie su internetu susijusių intymumo problemų: literatūros apžvalga. Kiberpsichologija: psichosocialinių tyrimų žurnalas apie kibernetinę erdvę, 4(1), straipsnis 1. Gauta iš http://www.cyberpsychology.eu/view.php?cisloclanku=2010050202

Ho, W., & Watters, P. (2004). Statistiniai ir struktūriniai internetinės pornografijos filtravimo metodai. Į Sistemos, žmogus ir kibernetika, 2004 IEEE tarptautinė konferencija: vol. 5, (p. 4792-4798).

MacInnis, C., & Hodson, G. (2014). Ar Amerikos valstijos, turinčios daugiau religinių ar konservatyvių gyventojų, daugiau ieško seksualinio turinio „Google“? Seksualinio elgesio archyvai, 44, 137-147. http://dx.doi.org/10.1007/s10508-014-0361-8

Patterson, R., & Price, J. (2012). Pornografija, religija ir laimės atotrūkis: ar pornografija veikia aktyviai religingus skirtingai? Religijos mokslinio tyrimo žurnalas, 51, 79-89. http://dx.doi.org/10.1111/j.1468-5906.2011.01630.x

Preis, T., Moat, H. ir Stanley, H. (2013). Kiekybinis prekybos elgesys finansų rinkose naudojant „Google Trends“. Mokslinės ataskaitos, 31684.

Sevcikova, A. ir Daneback, K. (2014). Internetinės pornografijos naudojimas paauglystėje: amžiaus ir lyčių skirtumai. Europos vystymosi psichologijos leidinys, 11, 674-686. http://dx.doi.org/10.1080/17405629.2014.926808

Stackas, S., Wassermanas, I. ir Kernas, R. (2004). Suaugusiųjų socialiniai ryšiai ir interneto pornografijos naudojimas. Socialinių mokslų ketvirtis, 85, 75-88. http://dx.doi.org/10.1111/j.0038-4941.2004.08501006.x

Stoops, J. (2015). Prekybos pornografija klasės ir lyties dinamika XIX a. Pabaigoje Didžiojoje Britanijoje. Istorinis leidinys, 58, 137-156. http://dx.doi.org/10.1017/S0018246X14000090

Traeen, B. ir Daneback, K. (2013). Pornografijos ir seksualinio elgesio naudojimas tarp skirtingos seksualinės orientacijos norvegų vyrų ir moterų. Seksologijos, 22, e41-e48. http://dx.doi.org/10.1016/j.sexol.2012.03.001

Tripodi, F., Eleuteri, S., Giuliani, M., Rossi, R., Livi, S., Petruccelli, I., Petruccelli, F., Daneback, K. ir Simonelli C. (2015). Neįprasti seksualiniai internetiniai interesai heteroseksualiems Švedijos ir Italijos universitetų studentams. Seksologijos, Išplėstinis internetinis leidinys. http://dx.doi.org/10.1016/j.sexol.2015.03.003

Wright, P. (2011). JAV vyrai ir pornografija, 1973 – 2010: suvartojimas, prognozės, koreliacijos. „Sex Research“ žurnalas „50“, 60-71. http://dx.doi.org/10.1080/00224499.2011.628132

Youngas, K., & Case, C. (2004). Piktnaudžiavimas internetu darbo vietoje: naujos rizikos valdymo tendencijos. „CyberPsychology and Behavior“, „7“, 105-111. http://dx.doi.org/10.1089/109493104322820174

Susirašinėjimas:
Joseph Price
130 fakulteto biurų pastatas
Provo, Juta
Jungtinės Amerikos Valstijos
84602

pašto adresas: joe_price (at) byu.edu