Factorstructuur van de Cybersex Motives Questionnaire (2018)

2018 Aug 29: 1-9. doi: 10.1556 / 2006.7.2018.67. [E-publicatie voorafgaand aan druk]

Franc E1, Khazaal Y1,2,3, Jasiowka K2, Lepers T2, Bianchi-Demicheli F1,2, Rothen S1,2.

Abstract

Het internet wordt veel gebruikt voor seksuele activiteiten en pornografie. Er is echter weinig bekend over waarom mensen op zoek zijn naar ontmoetingen en seksuele interacties via internet en over de correlaten van cyberseksverslaving. Het doel van deze studie was om een ​​vragenlijst op te stellen voor cyberseks motieven [Cyberseks Motives Questionnaire (CysexMQ)] door de Gambling Motives Questionnaire aan cybersexgebruik aan te passen en de structuur ervan te valideren.

Methoden

Twee online voorbeelden van gebruikers van 191 en 204 cybersex werden verzameld om een ​​hoofdcomponentenanalyse (PCA) uit te voeren op het eerste monster en een bevestigende factoranalyse (CFA) op het tweede. De α- en composietbetrouwbaarheid van Cronbach werd berekend om de interne consistentie te beoordelen. Correlaties tussen de CysexMQ en de Seksuele Wens Inventory (SDI) werden ook geëvalueerd.

Resultaten

Twee concurrerende modellen werden behouden van de PCA, één met twee factoren en de andere met drie factoren. De CFA bleek beter geschikt te zijn voor de oplossing met drie factoren. Nadat drie items voor cross-loading waren verwijderd, toonden de resultaten aan dat een definitieve 14-item drie-factoroplossing (verbetering, coping en sociale motieven) geldig was (aangepaste goodness-of-fit-index: 0.993; normed-fit-index: 0.978 ; Tucker-Lewis-index: 0.985; vergelijkende fit-index: 0.988; root mean square error of approximation: 0.076). Positieve correlaties werden gevonden tussen de verschillende motieven en de subschalen van de SDI.

Discussie

De resultaten suggereren dat de CysexMQ geschikt is voor de beoordeling van cyberseks motieven.

sleutelwoorden: cyberseks, motieven, pornografie, internet verslaving, Gambling Motives-vragenlijst

Introductie

De aanzienlijke uitbreiding van het internet in de afgelopen decennia en het wijdverspreide gebruik ervan in het dagelijks leven in de meeste samenlevingen heeft de discussie in de wetenschappelijke gemeenschap aangewakkerd. Hoewel het internet kan worden beschouwd als een krachtig hulpmiddel dat toegang biedt tot een grote verscheidenheid aan informatie en daarom de globalisering ondersteunt, is het ook snel een soort toevluchtsoord geworden waar de fantasieën van mensen bloeien zonder de gevolgen van de realiteit en waar sommige mensen met belangrijke gezondheidskwesties verloren in de diepte. Slechts een paar onderzoeken hebben zich gericht op één specifiek gebruik van internet dat vanaf het begin is geslaagd en voortdurend in populariteit is gegroeid: cybersex (Gmeiner, Price en Worley, 2015). Cybersex kan worden gedefinieerd als het gebruik van online seksuele activiteiten, zoals pornografie, live seksshows, webcams of chatrooms. Er is betoogd dat alles wat seksueel kan worden gedaan in het echte leven op internet kan worden gedaan (Carnes, 2001).

Internet wordt vaak gebruikt voor seksuele activiteiten (Grubbs, Volk, Exline, & Pargament, 2015), de nauwe band tussen de twee heeft zich alomtegenwoordig ontwikkeld. De toegankelijkheid, betaalbaarheid en anonimiteit van internet moedigen herhaalde seksuele interacties en machteloosheid aan vanwege het illusoire optreden van dergelijke interacties achter de schermen, waarbij de virtuele wereld minder echt lijkt. Mensen laten gemakkelijker persoonlijke fantasieën toe wanneer ze iemand fysiek niet kunnen beïnvloeden, wat leidt tot een verderfelijk gevoel van veiligheid en ontremming (Young, Griffin-Shelley, Cooper, O'mara en Buchanan, 2000).

Hoewel verschillende gebruikers een positief effect van cybersex hebben gemeld (Grov, Gillespie, Royce en Lever, 2011), sommigen hebben ervaren dat ze verslavend cybersex-producten gebruiken (Bothe et al., 2018; Grubbs et al., 2015; Kor et al., 2014). Internetverslaving met betrekking tot seksuele inhoud lijkt een klein maar aanzienlijk deel van de internetgebruikende bevolking te beïnvloeden (Dufour et al., 2016; Frangos, Frangos en Sotiropoulos, 2011; Grubbs et al., 2015; Kafka, 2010; Ross, Mansson en Daneback, 2012). Negatieve gevolgen van buitensporige cybersex, ook wel cyberseksverslaving genoemd, zijn geassocieerd met psychische problemen en verstoringen in slaap en dagelijkse verantwoordelijkheden, of met psychosociale stoornissen (Grubbs et al., 2015; Tsimtsiou et al., 2014; Twohig, Crosby en Cox, 2009). Omdat van motieven bekend is dat ze van grote invloed zijn op gedragsverslavingen (Billieux et al., 2011; Clarke et al., 2007; Hilgard, Engelhardt en Bartholow, 2013; Kiraly et al., 2015; Kuss, Louws en Wiers, 2012; Zanetta Dauriat et al., 2011), was het belangrijkste doel van deze studie om cyberseks motieven te beoordelen en de Cybersex Motives Questionnaire (CysexMQ) te valideren.

Hoewel het onderwerp cyberseksverslaving waarschijnlijk van klinisch belang is, is het zelden onderzocht (Brand et al., 2011; Doring, 2009). Er is weinig bekend over waarom mensen op zoek zijn naar ontmoetingen en seksuele interacties via internet en over de correlaten van cyberseksverslaving (Kafka, 2010). De verwachting van seksuele opwinding en plezier is verondersteld een belangrijk motief te zijn voor cybersex en kan een rol spelen bij cyberseksverslaving (Young, 2008). Dienovereenkomstig hebben verschillende onderzoeken aangetoond dat mensen die als cyberseksverslaving zijn geclassificeerd vergeleken met controlegroepen een grotere cue-reactiviteit en seksuele opwinding uit pornografische cue-presentatie hebben gemeld (Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte en Brand, 2013).

In het bijzonder hebben sommige onderzoeken aangetoond dat negatieve gevolgen van cyberseksgebruik (dwz verslavend gebruik) verband houden met waargenomen seksuele opwinding wanneer individuen pornografisch materiaal op internet bekijken (Brand et al., 2011). Bovendien was een dergelijk verslavend gebruik geassocieerd met hogere activering van neurale regio's geassocieerd met geneesmiddel-cue reactiviteit, zoals het dorsale anterieure cingulaat, ventraal striatum en amygdala (Voon et al., 2014). Zoals verwacht, met betrekking tot gezonde controles, hadden mensen met cyberseksverslaving een groter verlangen, maar gelijkaardige scores als reactie op seksueel expliciete videokenmerken (Voon et al., 2014). Dergelijke resultaten zijn in overeenstemming met modellen die suggereren dat in verslavend gedrag 'willen' wordt losgekoppeld van 'liking' (Robinson en Berridge, 2008).

Zoals gerapporteerd in onderzoek naar andere gedragsverslavingen (Billieux et al., 2013; Khazaal et al., 2015; Zanetta Dauriat et al., 2011), wordt cyberseksverslaving gemedieerd door coping (dwz ontsnappen aan echte problemen met behulp van pornografie) door het gebruik van online seksueel gerelateerd materiaal (Laier & Brand, 2014). Bijvoorbeeld, de Hypersexual Behavioral Inventory, een zelfgerapporteerde vragenlijst die excessief en problematisch seksueel gebruik in het algemeen beoordeelt, omvat drie subschalen: één heeft betrekking op controle, één op gevolgen en één op coping (het gebruik van seks om met aversieve omganger om te gaan). affectieve toestanden of in reactie op stress; Reid, Li, Gilliland, Stein en Fong, 2011). De pornografisch verbruiksinventaris (Reid et al., 2011) beoordeelt motivaties voor het gebruik van pornografie met een zelfgerapporteerde vragenlijst van 15 items met betrekking tot de volgende dimensies: emotionele vermijding (dwz coping), seksuele nieuwsgierigheid, zoeken naar opwinding en plezier.

Ondanks het kleine aantal onderzoeken in het vakgebied, suggereren gepubliceerde artikelen dat de twee waarschijnlijke motieven die verband houden met cyberseksverslaving om om te gaan met aversieve emoties en echte problemen sexuele bevrediging en het gebruik van internetgerelateerde seksuele activiteiten zijn (Laier & Brand, 2014). Zoals te verwachten in studies met betrekking tot andere gedragsverslavingen op internet (Carli et al., 2013; Geisel, Panneck, Stickel, Schneider en Muller, 2015; Khazaal et al., 2012), werd cyberseksverslaving geassocieerd met psychische symptomen en angst; het was echter niet geassocieerd met offline seksueel gedrag (Brand et al., 2011; Laier, Pekal en Brand, 2015).

Eerdere theorieën en onderzoek op het gebied van cyberseksverslaving hebben vooral onderzocht hoe het proces en de gevolgen ervan evolueren, maar er ontbreekt een definitie van de motivaties die dergelijk gedrag sturen. In feite werden motivaties die tot verslavend gedrag leidden eerst onderzocht op het gebied van alcoholgebruiksaandoeningen (Cooper, Russell, Skinner en Windle, 1992), waarin drinkmotieven werden beschouwd als een driefactorenmodel: verbetering, sociaal gedrag en coping. Enhancement drukt een interne en positieve versterking uit om positieve emoties te verhogen. De sociale factor verwijst naar de externe en positieve versterking om sociale aansluiting te vergroten. Coping vertegenwoordigt alle interne strategieën die door het individu zijn geïmplementeerd om negatieve effecten te verminderen.

Het lijkt legitiem om eraan te twijfelen dat de factoren die verband houden met drinkmotieven van toepassing zijn op een verslaving zonder een bedwelmende stof, zoals gokken of cyberseks. Het is echter aangetoond dat deze factoren relevant zijn voor gokmotieven, bijvoorbeeld in een onderzoek uitgevoerd door Stewart en Zack (2008). Ze valideerden de drie-factorenstructuur van de Gambling Motives Questionnaire (GMQ) op basis van hetzelfde construct van 15-items met vijf items per factor. Verdere studies valideerden een aangepaste versie van de GMQ, met inbegrip van monetaire motieven als een extra drive specifiek gerelateerd aan gokken (Dechant & Ellery, 2011). Deze bevindingen suggereren dat de GMQ kan worden vastgesteld in de context van de motieven die het zou moeten meten. Het laat ook zien dat de vragenlijst plastic is en dat het wijzigen van de constructie vruchtbaar kan zijn voor het beoordelen van cyberseks motieven.

Volgens eerdere studies over cyberseksverslaving, specifiek over het gebruik van pornografie (Brand et al., 2011; Laier & Brand, 2014; Laier et al., 2015; Reid et al., 2011), is het aannemelijk om te veronderstellen dat de GMQ en de gerelateerde factoren, versterking (een bevrediging-achtige motief) en coping, betrokken kunnen zijn bij cyberseks motieven.

Het is ook zinvol om de betrokkenheid van het sociale motief bij het gedrag van cyberseks te overwegen. Studies over online dating benadrukten bijvoorbeeld het belang van motieven met betrekking tot socialiseren voor romantische of informele seksedoeleinden (Sumter, Vandenbosch en Ligtenberg, 2017). Het drie-factorenmodel van de GMQ, aangepast aan de hand van de Drink Motives Questionnaire, lijkt dus relevant voor cyberseks-motivaties. Ten eerste zou de versterkingsfactor als een cyberseks motief het feit vastleggen dat gebruikers vaak het gevoel hebben opgewonden, aantrekkelijk, ongeremd en opgewonden te zijn wanneer ze online zijn (Young, 2008). Ten tweede verkennen cyberseks-gebruikers een nieuwe sociale wereld, waar de cyberspace-cultuur aanmoediging en acceptatie van zelfs hun diepste fantasieën over de gevaarlijke route naar sociale aansluiting biedt (Young, 2008), die de relevantie van de sociale factor in cyberseks motieven illustreert. Ten derde zou de coping-dimensie van toepassing kunnen zijn op cyberseks motieven, aangezien cyberseks-gebruikers vaak vertellen dat ze een breuk met de werkelijkheid ervaren, gevolgd door de vergetelheid naar real-life zorgen bij cyberseks activiteiten (Laier & Brand, 2014).

Cyberseksactiviteiten verschillen echter van gokactiviteiten. Motieven die worden beoordeeld met GMQ-items, zoals 'Het is iets om te doen bij een speciale gelegenheid' of 'Het is wat de meeste van je vrienden doen als je samenkomt', lijken bijvoorbeeld niet geschikt voor cyberseksbeoordeling. Bovendien werden specifieke cyberseksmotieven (dwz masturbatie) niet geëvalueerd met de GMQ. Er is dus een specifieke CysexMQ nodig.

Het doel van deze studie was om de factorstructuur van de motieven voor cybersex te onderzoeken en te valideren in een aangepaste versie van de GMQ: de CysexMQ.

Methoden

Deelnemers

Werving vond plaats via advertenties op gespecialiseerde fora en websites. Inclusiecriteria waren 18 van jaar en ouder en een gebruiker van websites met seksgerelateerde inhoud.

Twee afzonderlijke monsters werden gerekruteerd. Van de 774-proefpersonen die op de link naar het onderzoek klikten, gaf 640 van hen toestemming om deel te nemen. Na het verwijderen van cases met ontbrekende waarden op de GMQ, hebben we 395-onderwerpen opgenomen in de analyses. In Sample 1 (n = 191), 137 (71.7%) waren mannen. De leeftijdscategorie lag tussen 18 en 69 jaar, met een mediaan van 32. Mannen waren ouder dan vrouwen (mediane leeftijd van mannen: 34; mediane leeftijd van vrouwen: 27; Wilcoxon-test: W = 3,247; p <.05). Zesenzeventig proefpersonen (39.8%) waren alleenstaand, 72 (37.7%) hadden een relatie, 42 (22.0%) waren getrouwd en 1 was weduwe. Wat seksuele geaardheid betreft, verklaarden 145 (77.5%) zichzelf heteroseksueel te zijn, 11 (5.9%) homoseksueel en 31 (16.6%) biseksueel. In voorbeeld 2 (n = 204), 76 proefpersonen (37.6%) waren mannen. De leeftijdscategorie lag tussen 18 en 58 jaar, met een mediaan van 31. Mannen waren jonger dan vrouwen (mediane leeftijd van mannen: 29; mediane leeftijd van vrouwen: 32.5; Wilcoxon-test: W = 3,790; p <.05). Veertig proefpersonen (19.7%) waren alleenstaand, 107 (52.7%) hadden een relatie, 54 (26.6%) waren getrouwd en 2 waren weduwe. Wat seksuele geaardheid betreft, verklaarden 172 (84.7%) zichzelf heteroseksueel te zijn, 8 (3.9%) homoseksueel en 23 (11.3%) biseksueel.

Afmetingen

Alle deelnemers vulden eerst een algemene vragenlijst in over hun persoonlijke gegevens (geslacht, leeftijd, nationaliteit, seksuele geaardheid enz.) En een 24-itemformulier over hun ervaring met internet en seksualiteit (tijd online doorgebracht op seksuele websites, tevredenheid met vergaderingen) op internet, frequentie van seksuele activiteit tijdens de laatste maand, enz.).

Het verzamelen van demografische en specifieke informatie werd gevolgd door het invullen van verschillende vragenlijsten met zelfbeoordeling: de Seksuele Wens Inventarisatie (SDI) en de CysexMQ. De SDI (Spector, Carey en Steinberg, 1996) is een van de meest gebruikte instrumenten voor het beoordelen van seksuele verlangens (Mark, Toland, Rosenkrantz, Brown-Stein en Hong, 2018). De schaal werd ontwikkeld in het Engels en gevalideerd in verschillende talen (King & Allgeier, 2000; Moyano, Vallejo-Medina en Sierra, 2017; Ortega, Zubeidat en Sierra, 2006; Spector et al., 1996). De psychometrische kenmerken van de SDI werden ook beoordeeld bij mensen met verschillende seksuele oriëntaties, waaronder lesbiennes en homoseksuele mannen (Mark et al., 2018).

De SDI is ontwikkeld om de cognitieve component van seksueel verlangen te beoordelen. Het instrument heeft twee dimensies: dyadisch seksueel verlangen (interesse in seksuele activiteit met een partner) en eenzame seksuele begeerte (interesse in zelf seksueel gedrag aan te gaan). De eenzame dimensie hangt samen met de frequentie van eenzaam seksueel gedrag, terwijl de dyadische dimensie samenhangt met de frequentie van seksuele activiteiten met een partner (Spector et al., 1996). Goede test-hertest betrouwbaarheid (Spector et al., 1996) is gerapporteerd, evenals convergente validiteit met andere maatregelen van seksuele lust en met seksuele tevredenheid (Mark et al., 2018).

De CysexMQ is een zelfbeoordelingsschaal (aanvullend materiaal) die is geclassificeerd op een 5-punt Likert-schaal van 1 (nooit) naar 5 (altijd of bijna altijd).

De auteurs hebben items op de subschaal sociale motieven van de GMQ aangepast om beter aan te sluiten bij cyberseksactiviteiten. De motieven 'Als een manier om iets te vieren', 'Dat is wat de meeste van je vrienden doen als ze samenkomen' en 'Het is iets dat je bij speciale gelegenheden doet' zijn bijvoorbeeld verwijderd. Andere soorten sociale motieven zoals "Iemand ontmoeten" en "Omdat ik met andere mensen moet uitwisselen" werden toegevoegd. Het motief "Om sociaal te zijn" werd gewijzigd in "Om sociaal te zijn en gewaardeerd door anderen." Voor het GMQ-verbeteringsmotief is het item 'Om geld te winnen' vervangen door 'Om u te vermaken'. Andere specifieke motieven die werden toegevoegd met betrekking tot cyberseksactiviteiten waren 'Voor masturbatie' en 'Om te kijken'. Items werden gegenereerd via diepgaande klinische interviews van patiënten over hun motieven met betrekking tot cyberseksgebruik. Deze patiënten waren op consult voor verslavende cyberseks in de verslavingsfaciliteit van de afdeling geestelijke gezondheid en psychiatrie van het Universitair Ziekenhuis van Genève. Na verschillende discussies met clinici en tussen auteurs, voerden de tweede, vierde en vijfde auteur thematische analyses uit van deze kwalitatieve antwoorden. De items werden vervolgens gegenereerd volgens de principes van het genereren van items (dwz één probleem aanpakken, eenvoudige en korte verklaringen; Harrison en McLaughlin, 1993) en besproken tot een consensus werd bereikt tussen de auteurs.

De belangrijkste uitkomstmaat van deze studie was de CysexMQ.

Data-analyse

Ondanks het feit dat een drie-factorenstructuur werd verwacht, werd eerst een verkennende analyse uitgevoerd in plaats van een bevestigende analyse om een ​​specifieke structuur in dit nieuwe kader te laten ontstaan. Om dit doel te bereiken, hebben we een analyse van de hoofdcomponenten (PCA) uitgevoerd, gevolgd door een varimax-rotatie op het originele monster van 191. Met de discrete aard van de GMQ-items heeft een PCA de voorkeur boven een verkennende factoranalyse, omdat er geen sprake is van een bepaald multivariate model, wat niet het geval is voor een verkennende analyse (Schneeweiss & Mathes, 1995). Wanneer dezelfde aantallen factoren of componenten worden geëxtraheerd, leveren beide technieken bovendien sterk vergelijkbare resultaten op (Velicer & Jackson, 1990). Het aantal te extraheren componenten werd bepaald door de scree-test (Cattell, 1966) en Velicer's (1976) minimale gemiddelde gedeeltelijke (MAP) test werd uitgevoerd op de correlatiematrix. De MAP-test is bootstrapped.

In een tweede stap hebben we een tweede monster van 204 gerekruteerd om een ​​confirmatieve factoranalyse (CFA) uit te voeren. Vanwege de discrete aard van de CysexMQ-items, de ongewogen kleinste kwadraten (ULS) met robuuste standaardfouten (Li, 2016) methode gekozen als schattingsprocedure.

Er werden vijf vooraf vastgestelde criteria geselecteerd als indicatoren voor de geschiktheid van de gegevens: (a) gecorrigeerde goodness-of-fit-index (AGFI)> 0.80 (Joreskog en Sorbom, 1996); (b) normed-fit index (NFI)> 0.90 (Bentler & Bonnet, 1980); (c) Tucker-Lewis-index (TLI)> 0.95 (Tucker & Lewis, 1973); (d) vergelijkende fit-index (CFI)> 0.95 (Bentler, 1990); en (e) wortel gemiddelde kwadratische fout van benadering (RMSEA) <0.06 (Hu & Bentler, 1999). Het gebruik en afsnijden van de AGFI werd aanbevolen door Cole (1987), van het NFI door Bentler en Bonnet (1980), en van de RMSEA, TLI en CFI door Hu en Bentler (1999).

De betrouwbaarheid van de vragenlijst werd beoordeeld met behulp van de α-coëfficiënt van Cronbach (Cronbach & Meehl, 1985) en composietbetrouwbaarheid (CR), die metingen zijn van de interne consistentie. Om de convergente validiteit te beoordelen, berekenden we Spearman's correlaties tussen de dyadische en solitaire SDI-subschalen en de CysexMQ-subschalen. De PCA, CFA en bootstrap werden uitgevoerd met R-versie 3.1.3, met behulp van de psych (Revelle, 2014), bootstrap (Kostyshak, 2015), En lavaan (Rosseel, 2012) pakketjes.

Ethiek

De onderzoeksprocedures werden uitgevoerd in overeenstemming met de Verklaring van Helsinki. De ethische commissie van het Universitair Ziekenhuis van Genève gaf goedkeuring voor het onderzoeksprotocol. Deelnemers kregen gedetailleerde beschrijvingen van de doelstellingen en methoden van het onderzoek. Na online geïnformeerde toestemming vulden deelnemers de vragenlijsten anoniem online in via SurveyMonkey-links.

Resultaten

Resultaten van de PCA

Aantal behouden factoren

De scree-test (figuur S1 van aanvullend materiaal) suggereerde duidelijk dat drie factoren behouden bleven, terwijl de MAP-test (figuur S2 van aanvullend materiaal) een ambigue oplossing gaf, omdat twee of drie factoren nauwe waarden hadden (respectievelijk 0.0301 en 0.0302), wetende dat de MAP-testinterpretatie gebeurt op basis van hoe kleiner hoe beter. Om het MAP-testresultaat te ontwarren, hebben we een bootstrap-techniek toegepast (Efron, 1987), wat de ambiguïteit bevestigde. Van de 1,000 bootstrap-voorbeelden stelde 52% voor om twee factoren te behouden en stelde 43% voor om drie factoren te behouden; de boxplots van de Bootstrapped MAP-test (figuur S3 van aanvullend materiaal) voor twee en drie factoren overlappen bijna volledig.

Factorbelastingen

Drie items waren problematisch binnen de driefactoroplossing, omdat ze ladingen groter dan 0.40 op meer dan één component hadden: items 2 en 17 op respectievelijk Factoren I en II en Item 16 op factoren II en III. De oplossing met twee factoren bevatte de kleinste belasting, met 0.37 op Item 13 ("voor het zelfvertrouwen en het verbeteren van mijn zelfvertrouwen"). Items 12, 15 en 17 waren ook problematisch, omdat ze op beide componenten meer dan 0.40 laadden. De verklaarde variantie ging over 0.47 voor de oplossing met twee factoren en 0.55 voor de oplossing met drie factoren. Factorbelastingen worden weergegeven in de tabellen S1 en S2 van het aanvullende materiaal.

Er werd een cross-loading waargenomen bij verbetering en verwerking voor Item 2 ("Om te ontspannen") en Item 17 ("Omdat het me een goed gevoel geeft"). Bij Item 16 werd een andere cross-loading op coping en sociale factoren waargenomen ("voor zelfvertrouwen over mezelf en voor het verbeteren van mijn zelfvertrouwen").

Vanwege de gelijkenis in het cross-loading van Items 2 en 17, hebben we besloten om eerst een model zonder deze items te testen (3F-a; 1), behoud echter Item 16 gerelateerd aan cyberseks gebruik voor motieven van zelfachting. Vervolgens hebben we een model getest zonder de drie items die te maken hebben met cross-loading (3F-b; tabel 1).

tafel

Tafel 1. Fit indices van ULS bevestigende factor-analyse van de vier modellen
 

Tafel 1. Fit indices van ULS bevestigende factor-analyse van de vier modellen

 

AGFI

NFI

TLI

CFI

RMSEA

Twee-factor model0.9900.9710.9780.9810.095
Drie-factorenmodel0.9910.9760.9830.9860.084
Drie-factorenmodel met items 2 en 17 verwijderd (Model 3F-a)0.9930.9790.9860.9880.077
Drie-factorenmodel met items 2, 16 en 17 verwijderd (Model 3F-b)0.9930.9780.9850.9880.076

Notes. ULS: ongewogen kleinste vierkanten; AGFI: aangepaste goodness-of-fit-index; NFI: norm-fit index; TLI: Tucker-Lewis-index; CFI: vergelijkende fit-index; RMSEA: root mean square error of approximation.

Resultaten van de CFA

Om te bepalen of het beter is om twee of drie factoren te behouden, hebben we eerst beide modellen vergeleken. Het eerste deel van de tabel 1 toont de fit-indexen van de twee-factor en de drie-factor oplossingen. Beide modellen leverden een uitstekende pasvorm, behalve de RMSEA, die iets groter is dan de afkapping van 0.06. De oplossing met drie factoren laat overal de beste pasvorm zien. Omdat fit-indices erg dicht bij elkaar lagen voor de twee modellen, vergeleken we ze statistisch, wetende dat er geen standaard en duidelijk gevalideerde procedure is voor modellen wanneer de schattingsmethode de ULS is. We hebben een significantietest uitgevoerd op basis van de aanpassingsfunctie, die gelijk is aan de bekende χ2 test. De test toonde aan dat het model met drie factoren beter is dan het model met twee factoren (fit-functieverschil = 67.18, df = 2, p <.001). In een tweede stap hebben we, gezien de cross-loading-problemen van de PCA en de hierboven genoemde klinische overwegingen, twee aanvullende modellen getest. De eerste (model 3F-a) was de drie-factoroplossing met items 2 en 17 verwijderd, en in de tweede (model 3F-b) werd item 16 ook verwijderd. Fit-indices van de drie modellen met drie factoren worden gepresenteerd in het tweede deel van de tabel 1. Hoewel er uitstekende passages werden gevonden, behalve voor de RMSEA voor Model 3F-a, paste het de gegevens slechter dan het volledige model, terwijl Model 3F-b op elke index beter paste. Daarom hebben we Items 2, 16 en 17 uit de vragenlijst verwijderd.

tafel 2 toont de belastingen van de drie-factoroplossing met Items 2, 16 en 17 verwijderd volgens de bovenstaande resultaten. Elke lading was significant verschillend van 0. De geschatte correlaties tussen de drie factoren waren significant.

tafel

Tafel 2. Factorbelastingen voor de drie-factoroplossing van ULS met robuuste standaardfoutenbevestigingsfactoranalyse
 

Tafel 2. Factorbelastingen voor de drie-factoroplossing van ULS met robuuste standaardfoutenbevestigingsfactoranalyse

 

Review

SE

Z waarde

p (> |z|)

Factor I (verbetering)
 1. Om u te vermaken1.00   
 4. Omdat ik het gevoel leuk vind1.040.0813.31> .001
 7. Omdat het spannend is1.120.0912.77> .001
 9. Om te kijken0.970.0811.52> .001
 10. Om een ​​“high” gevoel te krijgen0.970.0910.29> .001
 11. Voor masturbatie0.790.089.52> .001
 13. Gewoon omdat het leuk is1.180.0814.40> .001
Factor II (coping-motieven: ontsnapping)
 6. Om mijn problemen of zorgen te vergeten1.00   
 12. Omdat het me helpt als ik depressief of nerveus ben0.950.0714.30> .001
 15. Het stelt me ​​gerust als ik in een slecht humeur ben1.010.0714.18> .001
Factor III (sociale motieven)
 3. Om iemand te ontmoeten1.00   
 5. Omdat ik met andere mensen moet uitwisselen1.980.494.03> .001
 8. Om sociaal te zijn en gewaardeerd te worden door anderen2.070.553.78> .001
 14. Omdat het een gezellig samenzijn leuker maakt1.840.493.80> .001
covarianties
 Verbetering met
  Omgaan met motieven0.690.0322.7> .001
  Sociale motieven0.250.0213.3> .001
 Omgaan met motieven
  Sociale motieven0.300.0212.8> .001

Notitie. SE: standaardfout; ULS: ongewogen kleinste vierkanten.

In overeenstemming met de GMQ-factoren waren de drie behouden factoren: enhancement (eerste factor), coping (tweede factor) en sociale motieven (derde factor).

Betrouwbaarheid

De interne consistentie geschat door Cronbach's α voor de driefactoroplossing (Model 3F-b) was ongeveer 0.81 [95% betrouwbaarheidsinterval (CI): 0.79, 0.83] en 0.88 [95% CI: 0.86, 0.91] voor de versterkingsfactor ; 0.79 [95% CI: 0.76, 0.81] en 0.86 [95% CI: 0.83, 0.89] voor de factor coping-motieven; en 0.74 [95% CI: 0.71, 0.77] en 0.76 [95% CI: 0.71, 0.81] voor de sociale motievenfactor in respectievelijk het eerste en het tweede monster. Bovendien is de CR (Bacon, Sauer, & Young, 1995) werd uitgevoerd omdat bekend is dat Cronbach's α de echte betrouwbaarheid in specifieke situaties onderschat (Raykov, 1998). CR biedt bijna dezelfde coëfficiënten als Cronbach's α (versterking: 0.81 en 0.89; coping-motieven: 0.82 en 0.86, en sociale motieven: 0.73 en 0.79 in de eerste en de tweede monsters, respectievelijk). Cronbach's α en CR suggereren een goede betrouwbaarheid.

correlaties

Gematigde positieve correlaties werden gevonden tussen de SDI-subschalen en verbeteringsmotieven, terwijl kleine correlaties werden gevonden tussen deze subschalen en coping-motieven. Er werden kleine correlaties gevonden tussen sociale motieven en de dyadische SDI-subschaal, maar niet de eenzame SDI (Tabel 3).

tafel

Tafel 3. Spearman's correlaties tussen CysexMQ en SDI-subschalen
 

Tafel 3. Spearman's correlaties tussen CysexMQ en SDI-subschalen

 

CysexMQ-verbetering

CysexMQ coping

CysexMQ sociaal

SDI dyadisch.46***.18***.18***
SDI solitair.54***.18***.07

Notes. CysexMQ: Cyberseks Motives-vragenlijst; SDI: Sexual Desire Inventory.

***p <.001.

Discussie

Ondanks een structuur met drie factoren opvallend in de eerdere studies over de GMQ (Stewart & Zack, 2008) en de vragenlijst over drinkmotieven (Cooper et al., 1992), konden we zo'n goed gedefinieerde structuur niet vinden door een PCA uit te voeren op de aangepaste 17-artikelversie van de CysexMQ. In zowel de twee- als de driefactoroplossingen hadden sommige items een hoge mate van overlading met meer dan één factor. In een tweede stap suggereerde een CFA op een tweede monster echter dat een oplossing met drie factoren beter bij de gegevens past.

Om het probleem met de items met cross-loads op te lossen, hebben we verschillende modellen beoordeeld met drie factoren zonder twee of drie van de problematische items. De best passende indices werden verkregen voor een drie-factorenmodel zonder de drie problematische items. De uiteindelijke CysexMQ was een schaal voor 14-items.

De namen van de drie behouden factoren, verbeteringen, coping en sociale motieven zijn vergelijkbaar met die voorgesteld voor de GMQ vanwege de gedeeltelijke gelijkenis in soorten motieven. Dit resultaat komt overeen met dat van eerdere studies die de betrokkenheid van sociale (Sumter et al., 2017), coping (Laier et al., 2015) en verbeteringsmotieven (Reid et al., 2011) in cybersex. Verscheidene items verschillen echter in sommige opzichten van die van de GMQ, wat de specificiteiten van cyberseks-gedrag weerspiegelt.

Alle belastingen waren statistisch significant en hadden ongeveer dezelfde grootte. De drie factoren waren matig gecorreleerd, behalve voor motieven voor verbetering en coping, waarvoor de correlaties hoog waren. Deze bevinding komt overeen met resultaten van onderzoeken naar de GMQ en kan worden verklaard door een mogelijke rol voor dergelijke motieven in emotieregulatie (Devos et al., 2017; Wu, Tao, Tong en Cheung, 2011). Deze motieven kunnen verschillende rollen spelen in probleem- en niet-problematisch cyberseksegebruik, zoals gerapporteerd in studies over internetgamen (Billieux et al., 2011; Zanetta Dauriat et al., 2011). Zoals gesuggereerd door mogelijke associaties tussen gedragsverslavingen en stemmingsstoornissen (Khazaal et al., 2016; Starcevic & Khazaal, 2017; Strittmatter et al., 2015), zijn verdere studies over de mogelijke verbanden tussen de CysexMQ, psychiatrische symptomen en cyberseks gebruik van het probleem gerechtvaardigd.

Beide Cronbach's α en CR vertoonden een goede interne consistentie. Convergente validiteit werd beoordeeld met behulp van correlaties met de SDI. Correlatieniveaus waren verschillend in verschillende motieven en dyadisch en eenzaam seksueel verlangen. Het is niet verrassend dat er geen verband was tussen eenzame verlangens en sociale motieven. De sterkste associaties werden gevonden tussen de verbeteringsmotieven en de SDI-subschalen, die het belang aantonen van dergelijke motieven in cyberseksegebruik, in overeenstemming met de versterkende en opwekkende effecten van cybersex (Beutel et al., 2017; Reid et al., 2011). Een correlatie, zij het minder sterk, werd ook gevonden tussen coping-motieven en de SDI-subschalen. Dergelijke motieven zijn waarschijnlijk belangrijker in subsamples van cybersex-gebruikers die angstige of vermijdende hechtingsstijlen hebben (Favez & Tissot, 2016). Verdere onderzoeken naar hechtingsstijlen in cyberseks gebruik en cyberseks motieven zijn nodig om deze hypothese te onderzoeken.

De resultaten van deze studie moeten worden beschouwd in het licht van verschillende belangrijke beperkingen. Ten eerste gaat werving via online adverteren gepaard met mogelijke zelfselectiebias (Khazaal et al., 2014). Ten tweede, zoals vaak wordt gerapporteerd in online studies en enquêtes (Fleming et al., 2016; Hochheimer et al., 2016), een substantieel deel van het oorspronkelijke monster stopte (395 van 640 voltooide het onderzoek). Ten derde werd de vragenlijst gegenereerd door de GMQ aan te passen aan cybersex. Zoals eerder beschreven, was de aanpassing gebaseerd op eerdere studies in het veld, op klinische observaties en op de consensus van de auteurs. We kunnen de mogelijkheid niet uitsluiten dat er andere motieven bij het gedrag betrokken waren.

De CysexMQ lijkt echter op zijn minst een deel van de belangrijkste motieven van cybersex te bevatten, zoals blijkt uit de psychometrische analyses en de correlaties met de SDI-subschalen.

Conclusies

Deze studie bevestigde de belangrijke betrokkenheid van enhancement (dwz enhancement of seksuele bevrediging), coping en sociale motieven bij het gebruik van cyberseks in overeenstemming met de resultaten van eerdere studies (Brand et al., 2011; Laier & Brand, 2014; Laier et al., 2015; Reid et al., 2011; Sumter et al., 2017). Deze bevinding suggereert dat de oplossing met drie factoren klinisch relevanter is dan de oplossing met twee factoren. Bovendien is dit de eerste studie, voor zover ons bekend, om een ​​aanpassing van de GMQ aan cybersex te beoordelen. Verdere studies over de verbanden tussen het CysexMQ en cybersexgebruik zouden van belang zijn voor een beter begrip van de rol van motieven in dit gedrag.

Bijdrage van auteurs

YK, FB-D en SR: studieconcept en ontwerp. EF, SR en YK: statistische analyse en interpretatie van gegevens. TL, KJ en YK: werving. EF, YK, KJ, TL, SR en FB-D: redactie van het manuscript.

Belangenverstrengeling

De auteurs verklaren geen belangenconflict.

Danksagung

De auteurs willen Barbara Every, ELS, van BioMedical Editor bedanken voor het bewerken van het Engels. Ze willen ook de deelnemers aan het onderzoek bedanken.

Referenties

 Bacon, D. R., Sauer, P. L., & Young, M. (1995). Samengestelde betrouwbaarheid bij het modelleren van structurele vergelijkingen. Educatieve en psychologische metingen, 55 (3), 394-406. doi:https://doi.org/10.1177/0013164495055003003 Google Scholar
 Bentler, P. M. (1990). Vergelijkende fit-indexen in structurele modellen. Psychological Bulletin, 107 (2), 238–246. doi:https://doi.org/10.1037/0033-2909.107.2.238 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Bentler, P. M., & Bonnet, D. G. (1980). Significantietests en goodness of fit bij de analyse van covariantiestructuren. Psychological Bulletin, 88 (3), 588-606. doi:https://doi.org/10.1037/0033-2909.88.3.588 CrossRefGoogle Scholar
 Beutel, M. E., Giralt, S., Wolfling, K., Stobel-Richter, Y., Subic-Wrana, C., Reiner, I., Tibubos, A. N., & Brahler, E. (2017). Prevalentie en determinanten van online seksgebruik onder de Duitse bevolking. PLoS One, 12 (6), e0176449. doi:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0176449 MedlineGoogle Scholar
 Billieux, J., Chanal, J., Khazaal, Y., Rochat, L., Gay, P., Zullino, D., & Van der Linden, M. (2011). Psychologische voorspellers van problematische betrokkenheid bij massively multiplayer online rollenspellen: illustratie in een steekproef van mannelijke cybercafe-spelers. Psychopathology, 44 (3), 165-171. doi:https://doi.org/10.1159/000322525 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Billieux, J., Van der Linden, M., Achab, S., Khazaal, Y., Paraskevopoulos, L., Zullino, D., & Thorens, G. (2013). Waarom speel je World of Warcraft? Een diepgaande verkenning van zelfgerapporteerde motivaties om online en in-game gedrag te spelen in de virtuele wereld van Azeroth. Computers in Human Behaviour, 29 (1), 103-109. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2012.07.021 CrossRefGoogle Scholar
 Bothe, B., Toth-Kiraly, I., Zsila, A., Griffiths, M. D., Demetrovics, Z., & Orosz, G. (2018). De ontwikkeling van de consumptieschaal voor problematische pornografie (PPCS). The Journal of Sex Research, 55 (3), 395-406. doi:https://doi.org/10.1080/00224499.2017.1291798 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Brand, M., Laier, C., Pawlikowski, M., Schachtle, U., Scholer, T., & Altstotter-Gleich, C. (2011). Kijken naar pornografische afbeeldingen op internet: de rol van beoordelingen van seksuele opwinding en psychologisch-psychiatrische symptomen bij overmatig gebruik van sekssites op internet. Cyberpsychologie, gedrag en sociale netwerken, 14 (6), 371-377. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2010.0222 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Carli, V., Durkee, T., Wasserman, D., Hadlaczky, G., Despalins, R., Kramarz, E., Wasserman, C., Sarchiapone, M., Hoven, CW, Brunner, R., & Kaess, M. (2013). De associatie tussen pathologisch internetgebruik en comorbide psychopathologie: een systematische review. Psychopathology, 46 (1), 1-13. doi:https://doi.org/10.1159/000337971 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Carnes, P. J. (2001). Cyberseks, verkering en escalerende opwinding: factoren in verslavend seksueel verlangen. Seksuele verslaving en compulsiviteit, 8 (1), 45–78. doi:https://doi.org/10.1080/10720160127560 Google Scholar
 Cattell, R. B. (1966). De scree-test voor het aantal factoren. Multivariate. Gedragsonderzoek, 1 (2), 245–276. doi:https://doi.org/10.1207/s15327906mbr0102_10 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Clarke, D., Tse, S., Abbott, M. W., Townsend, S., Kingi, P., & Manaia, W. (2007). Redenen voor het starten en voortzetten van gokken in een gemengde etnische gemeenschap van pathologische en niet-probleemgokkers. International Gambling Studies, 7 (3), 299-313. doi:https://doi.org/10.1080/14459790701601455 Google Scholar
 Cole, D. A. (1987). Bruikbaarheid van bevestigende factoranalyse in testvalidatieonderzoek. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 55 (4), 584-594. doi:https://doi.org/10.1037/0022-006X.55.4.584 MedlineGoogle Scholar
 Cooper, M. L., Russell, M., Skinner, J. B., & Windle, M. (1992). Ontwikkeling en validatie van een driedimensionale maatstaf voor drinkmotieven. Psychologische beoordeling, 4 (2), 123–132. doi:https://doi.org/10.1037/1040-3590.4.2.123 Google Scholar
 Cronbach, L. J., & Meehl, P. E. (1985). Bouw validiteit op in psychologische tests. Psychological Bulletin, 52 (4), 281-302. doi:https://doi.org/10.1037/h0040957 Google Scholar
 Dechant, K., & Ellery, M. (2011). Het effect van het opnemen van een monetair motiefitem op de Gambling Motives Questionnaire in een steekproef van gematigde gokkers. Journal of Gambling Studies, 27 (2), 331-344. doi:https://doi.org/10.1007/s10899-010-9197-x MedlineGoogle Scholar
 Devos, G., Bouju, G., Burnay, J., Maurage, P., Grall-Bronnec, M., en Billieux, J. (2017). Aanpassing en validatie van de Gambling Motives Questionnaire-Financial (GMQ-F) in een steekproef van Franstalige gokkers. International Gambling Studies, 17 (1), 87–101. doi:https://doi.org/10.1080/14459795.2016.1264080 Google Scholar
 Doring, N. M. (2009). De impact van internet op seksualiteit: een kritische evaluatie van 15 jaar onderzoek. Computers in Human Behavior, 25, 1089–1101. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2009.04.003 CrossRefGoogle Scholar
 Dufour, M., Brunelle, N., Tremblay, J., Leclerc, D., Cousineau, M. M., Khazaal, Y., Légaré, A. A., Rousseau, M., & Berbiche, D. (2016). Geslachtsverschil in internetgebruik en internetproblemen onder middelbare scholieren in Quebec. Canadian Journal of Psychiatry, 61 (10), 663-668. doi:https://doi.org/10.1177/0706743716640755 MedlineGoogle Scholar
 Efron, B. (1987). Het knipsel, de bootstrap en andere resampling-plannen. Philadelphia, PA: Vereniging voor industriële en toegepaste wiskunde. Google Scholar
 Favez, N., en Tissot, H. (2016). Hechtingsneigingen en seksuele activiteiten: de bemiddelende rol van representaties van seks. Journal of Social and Personal Relationships, 14, 321–342. doi:https://doi.org/10.1177/0265407516658361 Google Scholar
 Fleming, TM, de Beurs, D., Khazaal, Y., Gaggioli, A., Riva, G., Botella, C., Baños, RM, Aschieri, F., Bavin, LM, Kleiboer, A., Merry, S., Lau, HM, & Riper, H. (2016). Maximaliseren van de impact van e-therapie en serious gaming: tijd voor een paradigmaverschuiving. Front Psychiatry, 7, 65. doi:https://doi.org/10.3389/fpsyt.2016.00065 MedlineGoogle Scholar
 Frangos, C. C., Frangos, C. C., & Sotiropoulos, I. (2011). Problematisch internetgebruik onder Griekse universiteitsstudenten: een ordinale logistische regressie met risicofactoren van negatieve psychologische overtuigingen, pornografische sites en online games. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 14 (1–2), 51–58. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2009.0306 MedlineGoogle Scholar
 Geisel, O., Panneck, P., Stickel, A., Schneider, M., & Muller, C. A. (2015). Kenmerken van gamers op sociale netwerken: resultaten van een online enquête. Front Psychiatry, 6, 69. doi:https://doi.org/10.3389/fpsyt.2015.00069 MedlineGoogle Scholar
 Gmeiner, M., Price, J., & Worley, M. (2015). Een overzicht van onderzoek naar pornografisch gebruik: methodologie en resultaten uit vier bronnen. Cyberpsychology: Journal of Psychosocial Research on Cyberspace, 9 (4), artikel 4. doi:https://doi.org/10.5817/CP2015-4-4 Google Scholar
 Grov, C., Gillespie, B. J., Royce, T., & Lever, J. (2011). Waargenomen gevolgen van informele online seksuele activiteiten voor heteroseksuele relaties: een Amerikaanse online enquête. Archives of Sexual Behavior, 40 (2), 429-439. doi:https://doi.org/10.1007/s10508-010-9598-z MedlineGoogle Scholar
 Grubbs, J. B., Volk, F., Exline, J. J., & Pargament, K. I. (2015). Gebruik van internetpornografie: waargenomen verslaving, psychisch leed en de validatie van een korte maatregel. Journal of Sex and Marital Therapy, 41 (1), 83–106. doi:https://doi.org/10.1080/0092623X.2013.842192 MedlineGoogle Scholar
 Harrison, D. A., en McLaughlin, M. E. (1993). Cognitieve processen in zelfrapportage-reacties: testen van itemcontexteffecten in werkattitude-metingen. Journal of Applied Psychology, 78 (1), 129–140. doi:https://doi.org/10.1037/0021-9010.78.1.129 MedlineGoogle Scholar
 Hilgard, J., Engelhardt, C. R., & Bartholow, B. D. (2013). Individuele verschillen in motieven, voorkeuren en pathologie in videogames: de spelattitudes, motieven en ervaringsschalen (GAMES). Frontiers in Psychology, 4, 608. doi:https://doi.org/10.3389/fpsyg.2013.00608 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Hochheimer, C. J., Sabo, R. T., Krist, A. H., Day, T., Cyrus, J., & Woolf, S. H. (2016). Methoden voor het evalueren van het verloop van respondenten in webgebaseerde enquêtes. Journal of Medical Internet Research, 18 (11), e301. doi:https://doi.org/10.2196/jmir.6342 MedlineGoogle Scholar
 Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Afkapcriteria voor fit-indexen in covariantiestructuuranalyse: conventionele criteria versus nieuwe alternatieven. Structurele vergelijkingsmodellering, 6 (1), 1-55. doi:https://doi.org/10.1080/10705519909540118 CrossRefGoogle Scholar
 Joreskog, K. G., en Sorbom, D. (1996). LISREL 8: gebruikershandleiding. Chicago, IL: Scientific Software International. Google Scholar
 Kafka, M. P. (2010). Hyperseksuele stoornis: een voorgestelde diagnose voor DSM-V. Archives of Sexual Behavior, 39 (2), 377–400. doi:https://doi.org/10.1007/s10508-009-9574-7 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Khazaal, Y., Achab, S., Billieux, J., Thorens, G., Zullino, D., Dufour, M., & Rothen, S. (2015). Factorstructuur van de Internet Addiction Test bij online gamers en pokerspelers. JMIR Mental Health, 2 (2), e12. doi:https://doi.org/10.2196/mental.3805 MedlineGoogle Scholar
 Khazaal, Y., Chatton, A., Achab, S., Monney, G., Thorens, G., Dufour, M., Zullino, D., & Rothen, S. (2016). Internetgokkers verschillen van mening over sociale variabelen: een latente klassenanalyse. Journal of Gambling Studies, 33 (3), 881-897. doi:https://doi.org/10.1007/s10899-016-9664-0 Google Scholar
 Khazaal, Y., Chatton, A., Horn, A., Achab, S., Thorens, G., Zullino, D., & Billieux, J. (2012). Franse validatie van de Compulsive Internet Use Scale (CIUS). The Psychiatric Quarterly, 83 (4), 397-405. doi:https://doi.org/10.1007/s11126-012-9210-x CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Khazaal, Y., van Singer, M., Chatton, A., Achab, S., Zullino, D., Rothen, S., Khan, R., Billieux, J., & Thorens, G. (2014). Heeft zelfselectie invloed op de representativiteit van steekproeven in online enquêtes? Een onderzoek naar onderzoek naar online videogames. Journal of Medical Internet Research, 16 (7), e164. doi:https://doi.org/10.2196/jmir.2759 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 King, B. E., & Allgeier, E. R. (2000). De Sexual Desire Inventory als een maatstaf voor seksuele motivatie bij studenten. Psychological Report, 86 (1), 347-350. doi:https://doi.org/10.2466/pr0.2000.86.1.347 MedlineGoogle Scholar
 Kiraly, O., Urban, R., Griffiths, M. D., Agoston, C., Nagygyorgy, K., Kokonyei, G., & Demetrovics, Z. (2015). Het mediërende effect van gamingmotivatie tussen psychiatrische symptomen en problematisch online gamen: een online enquête. Journal of Medical Internet Research, 17 (4), e88. doi:https://doi.org/10.2196/jmir.3515 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Kor, A., Zilcha-Mano, S., Fogel, Y. A., Mikulincer, M., Reid, R. C., & Potenza, M. N. (2014). Psychometrische ontwikkeling van de gebruiksschaal voor problematische pornografie. Verslavend gedrag, 39 (5), 861-868. doi:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2014.01.027 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Kostyshak, S. (2015). Pakket "bootstrap". CRAN. Opgehaald van https://cran.r-project.org/web/packages/bootstrap/bootstrap.pdf Google Scholar
 Kuss, D. J., Louws, J., & Wiers, R. W. (2012). Online gameverslaving? Motieven voorspellen verslavend speelgedrag in massively multiplayer online role-playing games. Cyberpsychologie, gedrag en sociale netwerken, 15 (9), 480-485. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0034 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Laier, C., & Brand, M. (2014). Empirisch bewijs en theoretische overwegingen over factoren die bijdragen aan cyberseksverslaving vanuit een cognitief-gedragsmatig perspectief. Seksuele verslaving en compulsiviteit, 21 (4), 305-321. doi:https://doi.org/10.1080/10720162.2014.970722 Google Scholar
 Laier, C., Pawlikowski, M., Pekal, J., Schulte, F. P., & Brand, M. (2013). Cyberseksverslaving: ervaren seksuele opwinding bij het kijken naar pornografie en niet echte seksuele contacten maken het verschil. Journal of Behavioral Addictions, 2 (2), 100-107. doi:https://doi.org/10.1556/JBA.2.2013.002 LinkGoogle Scholar
 Laier, C., Pekal, J., & Brand, M. (2015). Seksuele prikkelbaarheid en disfunctionele coping bepalen cyberseksverslaving bij homoseksuele mannen. Cyberpsychologie, gedrag en sociale netwerken, 18 (10), 575-580. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0152 MedlineGoogle Scholar
 Li, C. H. (2016). Bevestigende factoranalyse met ordinale gegevens: vergelijking van robuuste maximale waarschijnlijkheid en diagonaal gewogen kleinste kwadraten. Behavior Research Methods, 48 ​​(3), 936-949. doi:https://doi.org/10.3758/s13428-015-0619-7 MedlineGoogle Scholar
 Mark, K. P., Toland, M. D., Rosenkrantz, D. E., Brown-Stein, H. M., & Hong, S.-H. (2018). Validatie van de Sexual Desire Inventory voor lesbische, homoseksuele, biseksuele, trans- en queer volwassenen. Psychology of Sexual Orientation and Gender Diversity, 5 (1), 122–128. doi:https://doi.org/10.1037/sgd0000260 Google Scholar
 Moyano, N., Vallejo-Medina, P., en Sierra, J. C. (2017). Seksueel verlangen inventaris: twee of drie dimensies? Journal of Sex Research, 54 (1), 105-116. doi:https://doi.org/10.1080/00224499.2015.1109581 MedlineGoogle Scholar
 Ortega, V., Zubeidat, I., en Sierra, J. C. (2006). Verder onderzoek van meeteigenschappen van de Spaanse versie van de Sexual Desire Inventory met niet-gegradueerden en adolescente studenten. Psychological Reports, 99 (1), 147–165. doi:https://doi.org/10.2466/pr0.99.1.147-165 MedlineGoogle Scholar
 Raykov, T. (1998). Over het gebruik van bevestigende factoranalyse in persoonlijkheidsonderzoek. Persoonlijkheid en individuele verschillen, 24 (2), 291-293. doi:https://doi.org/10.1016/S0191-8869(97)00159-1 Google Scholar
 Reid, R. C., Li, D.S., Gilliland, R., Stein, J. A., & Fong, T. (2011). Betrouwbaarheid, validiteit en psychometrische ontwikkeling van de pornografieconsumptie-inventaris bij een steekproef van hyperseksuele mannen. Journal of Sex & Marital Therapy, 37 (5), 359-385. doi:https://doi.org/10.1080/0092623X.2011.607047 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Revelle, W. (2014). Pakket "psych". CRAN. Opgehaald van http://cran.r-project.org/web/packages/psych/psych.pdf Google Scholar
 Robinson, T. E., & Berridge, K. C. (2008). Recensie. De incentive sensibilisatie theorie van verslaving: enkele actuele problemen. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences, 363 (1507), 3137-3146. doi:https://doi.org/10.1098/rstb.2008.0093 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Ross, M. W., Mansson, S. A., en Daneback, K. (2012). Prevalentie, ernst en correlaties van problematisch seksueel internetgebruik bij Zweedse mannen en vrouwen. Archives of Sexual Behavior, 41 (2), 459-466. doi:https://doi.org/10.1007/s10508-011-9762-0 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Rosseel, Y. (2012). Lavaan: een R-pakket voor structurele modellering van vergelijkingen. Journal of Statistical Software, 48 (2), 1-36. doi:https://doi.org/10.18637/jss.v048.i02 CrossRefGoogle Scholar
 Schneeweiss, H., & Mathes, H. (1995). Factoranalyse en belangrijkste componenten. Journal of Multivariate Analysis, 55 (1), 105-124. doi:https://doi.org/10.1006/jmva.1995.1069 Google Scholar
 Spector, I. P., Carey, M. P., & Steinberg, L. (1996). The Sexual Desire Inventory: ontwikkeling, factorstructuur en bewijs van betrouwbaarheid. Journal of Sex & Marital Therapy, 22 (3), 175–190. doi:https://doi.org/10.1080/00926239608414655 MedlineGoogle Scholar
 Starcevic, V., en Khazaal, Y. (2017). Relaties tussen gedragsverslavingen en psychiatrische stoornissen: wat is bekend en wat moet nog worden geleerd? Front Psychiatry, 8, 53. doi:https://doi.org/10.3389/fpsyt.2017.00053 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Stewart, S. H., en Zack, M. (2008). Ontwikkeling en psychometrische evaluatie van een driedimensionale gokmotievenvragenlijst. Verslaving, 103 (7), 1110-1117. doi:https://doi.org/10.1111/j.1360-0443.2008.02235.x CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Strittmatter, E., Kaess, M., Parzer, P., Fischer, G., Carli, V., Hoven, CW, Wasserman, C., Sarchiapone, M., Durkee, T., Apter, A., Bobes , J., Brunner, R., Cosman, D., Sisask, M., Värnik, P., & Wasserman, D. (2015). Pathologisch internetgebruik onder adolescenten: gamers en niet-gamers vergelijken. Psychiatry Research, 228 (1), 128–135. doi:https://doi.org/10.1016/j.psychres.2015.04.029 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Sumter, S. R., Vandenbosch, L., & Ligtenberg, L. (2017). Love me Tinder: Ontrafel de motivaties van opkomende volwassenen voor het gebruik van de datingapp Tinder. Telematica en informatica, 34 (1), 67–78. doi:https://doi.org/10.1016/j.tele.2016.04.009 Google Scholar
 Tsimtsiou, Z., Haidich, A. B., Kokkali, S., Dardavesis, T., Young, K. S., en Arvanitidou, M. (2014). Griekse versie van de internetverslavingstest: een validatiestudie. The Psychiatric Quarterly, 85 (2), 187-195. doi:https://doi.org/10.1007/s11126-013-9282-2 MedlineGoogle Scholar
 Tucker, L. R., en Lewis, C. (1973). Een betrouwbaarheidscoëfficiënt voor maximale waarschijnlijkheidsfactoranalyse. Psychometrika, 38 (1), 1–10. doi:https://doi.org/10.1007/BF02291170 CrossRefGoogle Scholar
 Twohig, M. P., Crosby, J. M., & Cox, J. M. (2009). Internetpornografie bekijken: voor wie is het problematisch, hoe en waarom? Seksuele verslaving en compulsiviteit, 16 (4), 253-266. doi:https://doi.org/10.1080/10720160903300788 CrossRefGoogle Scholar
 Velicer, W. F. (1976). Bepalen van het aantal componenten uit de matrix van deelcorrelaties. Psychometrika, 41 (3), 321-327. doi:https://doi.org/10.1007/BF02293557 Google Scholar
 Velicer, W. F., & Jackson, D. N. (1990). Componentanalyse versus gemeenschappelijke factoranalyse: enkele problemen bij het selecteren van een geschikte procedure. Multivariate gedragsonderzoek, 25 (1), 1–28. doi:https://doi.org/10.1207/s15327906mbr2501_1 MedlineGoogle Scholar
 Voon, V., Mole, TB, Banca, P., Porter, L., Morris, L., Mitchell, S., Lapa, TR, Karr, J., Harrison, NA, Potenza, MN en Irvine, M . (2014). Neurale correlaten van seksuele cue-reactiviteit bij personen met en zonder dwangmatig seksueel gedrag. PLoS One, 9 (7), e102419. doi:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0102419 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Wu, A., Tao, V., Tong, K.-K., & Cheung, S. F. (2011). Psychometrische evaluatie van de inventaris van gokmotieven, attitudes en gedragingen (GMAB) onder Chinese gokkers. International Gambling Studies, 12 (3), 331-347. doi:https://doi.org/10.1080/14459795.2012.678273 Google Scholar
 Young, K.S. (2008). Risicofactoren voor seksverslaving op internet, ontwikkelingsstadia en behandeling. American Behavioral Scientist, 52 (1), 21–37. doi:https://doi.org/10.1177/0002764208321339 CrossRefGoogle Scholar
 Young, K.S., Griffin-Shelley, E., Cooper, A., O'mara, J., & Buchanan, J. (2000). Online ontrouw: een nieuwe dimensie in paarrelaties met implicaties voor evaluatie en behandeling. Seksuele verslaving en compulsiviteit: The Journal of Treatment and Prevention, 7 (1–2), 59–74. doi:https://doi.org/10.1080/10720160008400207 Google Scholar
 Zanetta Dauriat, F., Zermatten, A., Billieux, J., Thorens, G., Bondolfi, G., Zullino, D., & Khazaal, Y. (2011). Motivaties om te spelen voorspellen specifiek buitensporige betrokkenheid bij massively multiplayer online rollenspellen: bewijs uit een online enquête. European Addiction Research, 17 (4), 185–189. doi:https://doi.org/10.1159/000326070 CrossRef, MedlineGoogle Scholar