Uma revisão da pesquisa sobre uso de pornografia: Metodologia e resultados de quatro fontes (2015): Utah não é o número 1 em uso pornográfico

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Uma revisão da pesquisa sobre uso de pornografia: Metodologia e resultados de quatro fontes.

Ciberpsicologia: Revista de Pesquisa Psicossocial no Ciberespaço, 9(4), artigo 1. doi: 10.5817 / CP2015-4-4

Sumário

Palavras-chave: Pornografia, uso da internet, dados, representante

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Introdução

Enquanto a maioria dos pesquisadores concorda que a pornografia se tornou mais difundida nas últimas décadas, a medida precisa do nível de uso de pornografia na população continua sendo um desafio empírico para os cientistas sociais. O conjunto de tecnologias usadas para acessar a pornografia mudou ao longo do tempo, tornando quase impossível medir consistentemente a mesma métrica de uso de pornografia. A internet de alta velocidade, que penetrou nos mercados gradualmente nos últimos quinze anos, permite acessibilidade, anonimato e facilidade de acesso sem precedentes ao consumo de pornografia (Cooper, 1998), contribuindo para o aparente aumento geral do uso de pornografia (Wright, 2011). Hertlein e Stevenson (2010) também observam outras características específicas da pornografia de banda larga na internet ao contribuir para o crescimento da indústria: aproximação mais próxima do mundo físico, aceitabilidade, ambigüidade e acomodação entre o self "real" e "dever" de alguém.

Abordagens passadas para medição de uso de pornografia basearam-se fortemente em dados de pesquisas (ver Buzzell, 2005). A natureza eletrônica da pornografia on-line, no entanto, torna cada vez mais possível uma série de métodos alternativos para a obtenção de proxies confiáveis ​​de uso de pornografia, incluindo aqueles coletados a partir de dados de pesquisa on-line ou de assinatura. A capacidade de usar uma medida objetiva com base em dados de assinatura ou busca é vantajosa, já que os dados baseados em pesquisas geralmente sofrem de um viés de desejabilidade social: os entrevistados podem subnotificar atividades que violem as normas sociais (Fisher, 1993). Além disso, os dados de assinatura não dependem da opinião de um indivíduo sobre o que constitui pornografia; uma limitação natural de questões de pesquisa subjetiva sobre o uso de pornografia.

Dois estudos recentes exploraram fontes inovadoras de dados sobre o uso de pornografia online. A Edelman (2009) usa dados de assinatura de um único provedor de conteúdo pornográfico pago para criar um ranking cujos estados usam a maior parte da pornografia on-line e os correlaciona com várias medidas de atitudes sociais ou religiosas em nível estadual. MacInnis e Hodson (2014) usam dados de termos de pesquisa do Google Trends como proxy para o uso de pornografia e examinam a relação entre o uso de pornografia em nível estadual e as medidas de religiosidade e conservadorismo. Eles descobrem que os estados com atitudes ideológicas mais voltadas para a direita têm taxas mais altas de pesquisas no Google relacionadas à pornografia.

Este artigo avalia algumas das afirmações feitas em estudos anteriores sobre a ordem de classificação dos estados e a relação entre o uso de pornografia em nível estadual e várias medidas sociais em nível estadual. Também damos uma estrutura que futuros pesquisadores possam usar para avaliar a representatividade de futuros conjuntos de dados em nível de estado ou mesmo em nível de condado sobre o uso de pornografia. A Edelman (2009) foi pioneira no acesso aos dados de assinatura de um único provedor de conteúdo pornográfico pago, e esse uso de dados individuais de consumidores de empresas privadas se tornará uma ferramenta útil para coletar dados sobre comportamentos difíceis de mensurar. A chave para o uso futuro desse tipo de dados ricos será identificar o grau em que os dados de uma única empresa podem fornecer os mesmos insights de uma amostra nacionalmente representativa.

Neste artigo, expandimos os dados usados ​​nesses dois estudos recentes e os combinamos com duas fontes de dados adicionais. Uma vez que cada uma das quatro fontes de dados que usamos neste artigo produz uma medida do nível de uso de pornografia, estimamos a validade de cada fonte comparando-a com as classificações de nível estadual que obtemos para as outras fontes.

Dados

Nosso artigo baseia-se em quatro fontes de dados que incluem informações sobre a variação em nível de estado no uso de pornografia. As duas primeiras fontes de dados são amostras representativas nacionalmente, enquanto as duas últimas são baseadas em assinaturas pagas ou visualizações de página conectadas a um provedor específico de conteúdo pornográfico. Em cada fonte de dados, nossa medida de uso de pornografia é baseada em circunstâncias nas quais os indivíduos procuram conteúdo pornográfico em vez de acessarem acidentalmente a pornografia.

Nosso primeiro conjunto de dados é baseado em uma amostra nacionalmente representativa de entrevistados da 2,988 no New Family Structures Survey (NFSS). A coleta de dados foi realizada pela Knowledge Networks (KN), uma empresa de pesquisa com registro de geração de dados de alta qualidade. As Redes de Conhecimento recrutaram membros de seu painel aleatoriamente por meio de pesquisas por telefone e correio, e as residências recebem acesso à Internet, se necessário. Este painel tem vantagens na medida em que não se limita aos atuais usuários da Internet ou proprietários de computadores e não aceita voluntários auto-selecionados.

O NFSS inclui uma pergunta sobre se o entrevistado viu intencionalmente pornografia no ano anterior. Esse tipo de pergunta tem a vantagem de capturar o uso de pornografia em qualquer fonte que o indivíduo esteja usando para acessar. Existem outras amostras representativas a nível nacional, como o Inquérito Social Geral, que inclui perguntas sobre pornografia. Usamos os dados do NFSS porque eles podem ser facilmente acessados ​​por outros estudiosos e incluem identificadores de estado em sua forma publicamente disponível. Por outro lado, os identificadores de estado só podem ser obtidos na versão confidencial do General Social Survey. Para a análise deste artigo, usamos o conjunto de quarenta e seis estados da pesquisa NFSS para a qual havia pelo menos 50 entrevistados.

A segunda fonte de dados, o Google Trends, funciona como um índice de série temporal do volume de pesquisas inseridas no Google em uma área geográfica específica. Esses dados têm se mostrado úteis em empreendimentos econômicos e médicos, como a previsão de surtos de influenza (Carneiro & Mylonakis, 2009) e a previsão de indicadores econômicos de curto prazo, como confiança do consumidor ou desemprego (Choi & Varian, 2012). Preis, Moat e Stanley (2013) quantificam o comportamento de negociação usando o Google Trends, mostrando que certos termos estão ligados ao aumento ou diminuição do valor das ações. A indústria de entretenimento adulto também pode ser examinada usando os dados de pesquisa do Google Trends, na medida em que características importantes de sua indústria podem ser medidas quantitativamente.

O desafio mais importante ao usar os dados do Google Trends é selecionar os termos específicos nos quais extraímos dados. Os termos selecionados devem ser um indicador real do uso de pornografia para que nossa análise seja útil. Ho e Watters (2004) analisaram tendências estruturais em sites pornográficos. Como parte de sua análise, eles criam uma lista de termos que aparecem com frequência em sites pornográficos e que frequentemente não aparecem em sites não pornográficos. Os quatro principais termos foram "porn", "xxx", "sex" e "f ***". Usando as estatísticas de pesquisa, descobrimos que as pesquisas desses quatro termos são altamente correlacionadas. Em contraste, as pesquisas do termo "pornografia" não são correlacionadas com nenhum desses quatro termos e é um termo que provavelmente será usado por pessoas que buscam informações sobre pornografia em vez de acessar conteúdo pornográfico real.

Há também uma distinção entre pornografia “hard” e “soft”, com “soft” geralmente se referindo à mídia que é de natureza sexual, mas não retrata a penetração. Os quatro termos listados anteriormente irão desenhar dados apenas sobre usuários que buscam conteúdo sólido, mas ainda consideramos isso como uma análise eficaz por dois motivos. A pornografia soft não é considerada pornografia por muitos espectadores e, como resultado, é difundida mesmo na mídia, incluindo televisão e filmes. Em segundo lugar, descobrimos que as pesquisas relativas a termos de pornografia leve são mínimas em comparação com pesquisas por termos de pornografia difícil. Fizemos um valor de pesquisa relativo para os termos de pesquisa "pornô" e "meninas nuas" no 2005-2013. As pesquisas por ambos os termos foram normalizadas, de modo que o volume máximo de pesquisa assumiu o valor 100, ocorrendo para o termo "pornografia". Em comparação com o máximo normalizado, “meninas nuas” nunca têm um índice de volume de pesquisa maior que 6.

Os dados do Google Trends não indicam o número real de pesquisas por um termo específico em uma área geográfica. Cada ponto de dados é normalizado dividindo o número de pesquisas pelo termo pelo número total de todas as pesquisas nessa área. Os dados são, portanto, controlados tanto para a população quanto para as diferenças no volume de pesquisas entre os estados. O Google Trends também elimina pesquisas repetidas por um único indivíduo em um curto período de tempo para evitar que um único indivíduo distorça os resultados.

Os dados estão disponíveis no nível de semana do estado do Google Trends. Usamos dados ao longo do ano de julho 2013-julho 2014. Nossas observações são ajustadas para uma escala 1-100. Um estado com as maiores pesquisas normalizadas de um termo específico durante um período de uma semana em nosso conjunto de dados tem uma leitura de 100. Usando esses dados em cada termo, construímos um índice de pesquisas pornográficas para cada semana do estado de nossos dados com uma soma ponderada usando os quatro termos. Nós pesamos “porn” e “sex” mais pesadamente porque suas pesquisas relativas são muito maiores do que em comparação a “f ***” e “xxx”. Especificamente, usamos a ponderação relativa média de cada termo no ano passado. Em seguida, usamos essa classificação ponderada de volume de pesquisa de estados pelo Google Trends para modelar geograficamente a indústria de entretenimento adulto.

Uma das vantagens de usar dados do Google Trends em vez de dados de assinatura específicos do website é que ele inclui informações sobre indivíduos que pesquisam entretenimento adulto pago e gratuito. Doran (2008) observa que cerca de 80-90% de visitantes de sites pornográficos só acessam material pornográfico gratuito, sugerindo que a análise de entretenimento adulto pago pode obscurecer os padrões reais de consumo de pornografia em geral.

Nossa terceira fonte de dados registra o número de assinaturas de um dos dez maiores provedores de conteúdo pornográfico pago usado em um estudo recente da Edelman (2009). A análise de Edelman deste conjunto de dados foi uma contribuição nova para a literatura; Estudos prévios de uso de pornografia só haviam examinado os dados da pesquisa. Os dados específicos utilizados foram o código postal associado a todas as subscrições de cartão de crédito entre 2006 e 2008. Esse provedor de conteúdo específico tem centenas de sites que cobrem uma ampla variedade de entretenimento adulto. Edelman (2009) reconhece, no entanto, que “é difícil confirmar rigorosamente que este vendedor é representativo”.

Embora a fonte desses dados de assinatura seja um dos principais produtos de entretenimento adulto, as assinaturas são muito baixas em relação aos padrões de uso de pornografia que observamos em dados de pesquisas como o NFSS, em que 10% dos adultos relataram usar pornografia no ano passado . O estado com mais assinaturas por família de banda larga é Utah com 47 para cada família 5.47 com banda larga. O estado mais baixo é Montana com assinaturas 1,000 para cada família 1.92 com banda larga. Essas baixas taxas sugerem que a participação de mercado para os provedores de conteúdo individual de pornografia é pequena, dificultando saber se os dados de um provedor podem fornecer uma comparação precisa entre estados. Como mencionado anteriormente, a grande maioria dos indivíduos que acessam pornografia on-line acessam apenas conteúdo gratuito, em vez de usar um site pago, como os estudados por Edelman (Doran, 1,000).

Nossa quarta fonte de dados são os dados de visualização de página do Pornhub.com, que era o terceiro maior provedor on-line de entretenimento adulto nos Estados Unidos na época. Usamos os dados do Pornhub devido ao seu tamanho e disponibilidade de dados. O Pornhub disponibilizou publicamente as visualizações de páginas per capita durante o ano 2013 e informou esses dados separadamente por estado. Os dados do PornHub são similares em natureza aos dados de Edelman, na medida em que é uma medida objetiva do lado do provedor do uso da pornografia. No entanto, os registros de dados exibem a página em vez de os assinantes; intuitivamente, os dados revelariam padrões de uso pesado por pessoa, bem como padrões de proliferação entre a população. Os dados também têm a vantagem relativa de incluir o uso pago e não pago.

Avaliando a representatividade de novas fontes de dados

A revolução do big data está começando a abrir dramaticamente os tipos de fontes de dados que podem ser usadas para medir e estudar comportamentos, como o uso de pornografia. Os dados de assinatura usados ​​pela Edelman (2009) representam o tipo de grandes conjuntos de dados que se tornarão cada vez mais disponíveis para os pesquisadores em suas pesquisas. Um primeiro passo importante na utilização deste tipo de dados proprietários será avaliar o grau em que os dados de um único provedor são representativos da população geral de interesse. Nesta seção, fornecemos uma estrutura avaliando a representatividade de um conjunto de dados comparando-a com os padrões observados de outro dado que é conhecido como representativo nacional ou comparando-o com uma combinação de outras fontes de dados que coletivamente representam a verdadeira padrão subjacente de comportamento.

Na Tabela 1 listamos os dez principais e os dez estados mais abaixo para uso de pornografia com base em cada uma das quatro fontes: dados de assinatura, Pornhub, NFSS e Google Trends. O Mississippi é um estado que ocupa os quatro principais estados em uso de pornografia em todos os quatro conjuntos de dados, e Idaho classifica-se consistentemente perto das taxas mais baixas de todos os estados na maioria das medidas. Em contraste, outros estados, como Arkansas e Utah, estão entre os dez primeiros ao longo de algumas medidas, mas nos dez últimos, juntamente com outras medidas. Esses resultados sugerem que identificar qual estado parece ter as maiores taxas de uso de pornografia com base em uma única fonte de dados pode ser um pouco problemático.

Tabela 1. Ordem de classificação dos estados com base em quatro fontes de dados diferentes controladas
para acesso à Internet de banda larga.

No painel A da Tabela 2, estimamos a correlação entre cada uma das fontes de dados usando as medidas reais de uso de pornografia de cada fonte, em vez da classificação ordinal que é relatada na Tabela 1 a partir dessas medidas. Os dados de assinatura paga têm, de longe, a correlação mais fraca com as outras três fontes e são negativamente correlacionados com os dados de pesquisa do NFSS. Os dados de inscrição paga têm uma correlação de -0.0358 com o NFSS, o 0.076 com o Google Trends e o 0.0066 com o Pornhub. Nenhuma dessas correlações é estatisticamente significativa; as estatísticas t correspondentes são todas menores que 0.6 (que correspondem a valores de p direcionais maiores que .3). Em contraste, os outros três rankings mostram correlações relativamente notáveis. O Google Trends e o Pornhub têm uma correlação de .487, NFSS e Google Trends que têm uma correlação de .655 e Pornhub e NFSS têm uma correlação de .551. Todas essas correlações são estatisticamente significativas com uma estatística t entre o Google Trends e o Pornhub da 3.78, entre o NFSS e o Google Trends da 5.68 e entre o Pornhub e o NFSS da 4.28. Todos eles correspondem a valores de p direcionais menores que .0004.

No painel B, relatamos as correlações usando os rankings ordinais criados a partir de cada fonte de dados. As correlações entre o NFSS, as tendências do Google e o Pornhub têm coeficientes e significância de correlação comparáveis ​​aos do painel A, assim como a correlação entre as tendências do Google e a assinatura paga é semelhante. O painel é notável porque, ao usar rankings ordinais, os dados de assinaturas pagas se correlacionam melhor com os dados de pesquisa do Pornhub e do NFSS, no entanto, as correlações ainda são insignificantes. Os dois painéis nos permitem tirar conclusões semelhantes, no entanto, os coeficientes maiores para dados de assinatura paga são dignos de nota, apesar do fato de serem insignificantes e notadamente mais fracos do que as correlações das outras fontes entre si. Acreditamos que as correlações que usam as medidas reais de uso de pornografia, em vez de rankings ordinais, melhor representam a indústria, porque são responsáveis ​​pela diferença real no uso de pornografia, em vez de apenas a ordenação específica dos estados.

Tabela 2. Correlação entre as quatro fontes de dados.

A correlação significativa entre as três fontes de dados de assinatura não pagas, apesar das diferentes variáveis ​​que medem (volume de pesquisa, visualizações de página e proporção de espectadores de pornografia), sugere que eles estão medindo um padrão real subjacente de variação no uso de pornografia nos estados; um que não esteja correlacionado com os dados de assinatura usados ​​pela Edelman (2009).

Sensibilidade das estimativas à fonte de dados usada

Para ilustrar a importância de levar em conta as diferenças nas taxas de pornografia do estado em diferentes fontes de dados, reproduzimos os resultados de um estudo recente que descobriu que estados mais religiosos e conservadores eram mais propensos a pesquisar por conteúdo sexual no Google (MacInnis & Hodson, 2014). Examinamos se as conclusões desse documento se aplicam a outras medidas de uso de pornografia usando as outras fontes de dados que descrevemos neste documento. Os resultados desta replicação são apresentados na Tabela 3. Padronizamos as medidas de uso de pornografia, religiosidade e conservadorismo subtraindo a média e dividindo pelo desvio padrão para permitir comparações entre as diferentes medidas de uso de pornografia (esta abordagem é equivalente à conversão cada uma das medidas em uma pontuação Z).

Tabela 3. Correlações entre religiosidade ou conservadorismo em nível de estado e cada métrica
Uso de pornografia.

No estudo original, MacInnis e Hodson (2014) forneceram resultados baseados nos dados do Google Trends separadamente para termos de pesquisa específicos, como sexo, pornografia e XXX, semelhantes aos termos que usamos na medida do Google Trends. Os resultados na primeira linha da Tabela 3 mostram que também encontramos uma relação estatisticamente significativa entre religiosidade e conservadorismo na maioria dos casos, quando usamos os dados do Google Trends. No entanto, as outras linhas na Tabela 3 mostram que obtemos um relacionamento estatístico muito mais fraco ao usar qualquer uma das outras três fontes de dados. Esses resultados sugerem que, se MacInnis e Hodson (2014) tivessem usado qualquer uma das outras três fontes de dados, provavelmente teriam chegado a uma conclusão diferente em seu artigo sobre a força do relacionamento que estavam examinando.

O fato de MacInnis e Hodson (2014) encontrarem uma relação estatisticamente significativa entre religiosidade em nível estadual e uso de pornografia em nível estadual é interessante, considerando que estudos anteriores usando dados em nível individual descobriram que indivíduos que frequentam regularmente a igreja têm muito menos probabilidade de usar pornografia ( Doran & Price, 2014; Patterson & Price, 2012; Stack, Wasserman, & Kearns, 2004). Este tipo de padrão em que as relações em nível de grupo são opostas ao que é encontrado em nível individual também foi encontrado na relação entre educação e religião (Glaeser & Sacerdote, 2008) e na relação entre renda e afiliação política (Glaeser & Sacerdote, 2007).

Discussão

Cada uma das fontes de dados consideradas acima captura uma visão transversal diferente da indústria de pornografia on-line, e cada uma tem vulnerabilidades importantes para pesquisadores interessados ​​em níveis gerais de uso de pornografia por estado. Os dados da pesquisa da NFSS, por exemplo, provavelmente subestimam o consumo de pornografia por causa do viés de desejabilidade social e da memória defeituosa dos participantes. Os dados do Google Trends não capturam nenhum uso de pornografia que seja acessado por meio de outra pesquisa que não seja a do Google. O PornHub e os dados de assinatura paga podem ser limitados em sua representatividade; eles medem o uso com respeito a apenas uma única empresa no setor.

Quando dados de qualquer fonte são usados ​​em pesquisas, os resultados devem ser apresentados no contexto dos dados que levam a esses resultados. Os problemas surgem quando indivíduos interpretam erroneamente uma determinada fonte de dados como representando a totalidade da indústria pornográfica. Existem muitas outras configurações nas quais dados similarmente não representativos podem ser erroneamente generalizados. Pesquisadores e indivíduos devem estar cientes da validade externa de suas descobertas, enquanto a mídia e os leitores devem ter cuidado para não generalizar os resultados.

Também reconhecemos uma limitação de nossas fontes de dados na medida em que capturam a indústria da pornografia em diferentes momentos históricos; Google Trends (2013-2014), assinatura paga (2006-2008), Pornhub (2013) e NFSS (2012). Dados de subscrição pagos foram coletados aproximadamente 6-7 anos antes das outras fontes. Essa diferença de horário pode influenciar nossos resultados, no entanto, as tendências gerais das fontes de dados como um todo são tais que acreditamos que nossas descobertas são precisas. Mudanças importantes no uso relativo de pornografia nos estados de 2006-2013 seriam necessárias para que esse viés ocorra, o que acreditamos ser improvável.

Ao tentar classificar os indivíduos da ordem em relação a alguma forma de atividade, várias fontes (se disponíveis) devem ser visualizadas para obter resultados contrastantes. Se os pedidos forem semelhantes, sua precisão pode ser mais facilmente assumida. Se diferirem, surge a oportunidade de entender mais sobre o assunto. Em nosso caso particular, as diferenças provavelmente surgirão porque as fontes capturam diferentes tipos de uso de pornografia.

Pesquisas anteriores sobre o uso de pornografia apontaram até o grau em que ela pode afetar áreas de interesse importantes, como divórcio, felicidade, produtividade do trabalhador e violência sexual (Bergen & Bogle, 2000; Doran & Price, 2014; Patterson & Price, 2012; Young & Case, 2004). Quando essa pesquisa está sendo conduzida, os dados devem ser de uma fonte (ou fontes) confiável e generalizável. Os resultados e descobertas de tais efeitos devem ser considerados à luz da idade, gênero e identidade sexual dos indivíduos também - fatores que não são considerados neste documento (Sevcikova & Daneback, 2014; Stoops, 2015; Traeen & Daneback, 2013 ; Tripodi et al. 2015). Em tais oportunidades de pesquisa, o uso da pornografia pelo estado pode desempenhar um papel na análise. Dados os resultados deste artigo, a fonte de dados de tal variável deve ser amplamente considerada em tal regressão e o resultado deve ser interpretado no contexto da fonte de dados.

Conclusão

Os dados fornecidos por empresas específicas têm o potencial de fornecer informações importantes sobre questões públicas. Um grande desafio é determinar quando os dados de uma única empresa, mesmo uma muito grande, podem fornecer insights representativos de toda a população. Supondo que as taxas relativas de pornografia entre os estados não tiveram grandes mudanças em relação ao 2006-2013, os resultados do nosso trabalho sugerem que, em alguns casos, as informações de uma única empresa podem representar uma imagem enganosa dos padrões geográficos de um comportamento específico. Isso pode ser particularmente importante para o uso de pornografia, já que a grande maioria dos indivíduos que acessam pornografia on-line só acessam conteúdo gratuito em vez de usar um site pago (Doran, 2008).

Os resultados deste artigo baseiam-se em quatro fontes de dados diferentes sobre o uso de pornografia, incluindo duas que envolvem dados representativos nacionais (Google Trends e NFSS). Encontramos uma correlação significativa entre três de nossas fontes de dados, sugerindo que todas elas refletem um padrão subjacente similar no uso de pornografia nos estados. Em contraste, os dados de assinaturas pagas, a única fonte que recebeu uma quantidade razoável de atenção da mídia, na verdade se correlacionam muito mal com as outras fontes. Também mostramos que as escolhas entre as fontes de dados podem afetar as conclusões que os estudos tiram e sugerem que estudos futuros incluam testes de sensibilidade em fontes de dados ao examinar problemas para os quais é difícil obter uma medida ideal do comportamento específico.

Referências