O analiză a utilizării pornografiei: Metodologia și rezultatele din patru surse (2015): Utah nu este numărul 1 în utilizarea pornografică

Legătura cu articolul 

O analiză a utilizării pornografiei: Metodologia și rezultatele din patru surse.

Cyberpsychology: Jurnalul de cercetare psihosocială pe spațiul cibernetic, 9(4), articolul 1. doi: 10.5817 / CP2015-4-4

Abstract

Cuvinte cheie: pornografie, utilizare internet, date, reprezentant

DOWNLOAD PDF

Introducere

În timp ce majoritatea cercetătorilor ar fi de acord cu faptul că pornografia a devenit mai largă în ultimele decenii, măsurarea exactă a nivelului de pornografie în populație rămâne o provocare empirică pentru oamenii de știință sociali. Gama de tehnologii utilizate pentru accesarea pornografiei s-a schimbat în timp, ceea ce face aproape imposibilă măsurarea constantă a aceleiași metode de utilizare a pornografiei. Internetul de mare viteză, care a pătruns treptat pe piețele în ultimii cincisprezece ani, permite accesibilitate, anonimat și accesibilitate fără precedent în consumul de pornografie (Cooper, 1998), contribuind la creșterea generală a consumului pornografic (Wright, 2011). Hertlein și Stevenson (2010) notează, de asemenea, alte caracteristici specifice pornografiei în bandă largă în internet, pentru a contribui la creșterea industriei: apropiere mai aproape de lumea fizică, acceptabilitate, ambiguitate și acomodare între „realul” și „trebuie”.

Abordările anterioare ale măsurării pornografiei s-au bazat foarte mult pe datele sondajului (vezi Buzzell, 2005). Cu toate acestea, natura electronică a pornografiei online face din ce în ce mai multe posibilități o serie de metode alternative de obținere a unor procuri de încredere în utilizarea pornografiei, inclusiv cele colectate din datele de abonament sau de căutare online. Posibilitatea de a folosi o măsură obiectivă bazată pe date de abonament sau de căutare este avantajoasă, deoarece datele bazate pe sondaje suferă în general de o prejudecată de dezirabilitate socială: respondenții pot sub-raporta activități care încalcă normele sociale (Fisher, 1993). În plus, datele abonamentului nu depind de opinia unei persoane despre ceea ce constituie pornografie; o limitare naturală a întrebărilor subiective ale sondajului despre pornografie.

Două studii recente au exploatat surse inovatoare de date despre utilizarea pornografiei online. Edelman (2009) folosește datele de abonare de la un singur furnizor de top zece de conținut pornografic plătit pentru a crea un clasament al cărui stat utilizează cea mai mare pornografie online și corelează aceste măsuri la nivel de stat de atitudini sociale sau religioase. MacInnis și Hodson (2014) utilizează datele termenului de căutare Google Trends ca un proxy pentru utilizarea pornografiei și examinează relația dintre utilizarea pornografiei la nivel de stat și măsurile de religiozitate și conservatorism. Ei consideră că statele cu atitudini ideologice mai înclinate spre dreapta au rate mai mari de căutări Google legate de pornografie.

Acest referat evaluează unele dintre afirmațiile făcute în studiile anterioare despre ordinea de rang a statelor și relația dintre utilizarea pornografiei la nivel de stat și diverse măsuri sociale la nivel de stat. De asemenea, oferim un cadru pe care viitorii cercetători îl pot utiliza pentru a evalua reprezentativitatea viitoarelor seturi de date la nivel de stat sau chiar județene despre pornografie. Edelman (2009) a fost un pionier în accesarea datelor de abonament ale unui singur furnizor de conținut pornografic plătit, iar această utilizare a datelor individuale ale consumatorilor de la companii private va deveni un instrument util pentru colectarea datelor privind comportamentul greu de măsurat. Cheia pentru utilizarea viitoare a acestui tip de date bogate va fi identificarea gradului în care datele de la o singură firmă pot oferi aceleași informații ca un eșantion reprezentativ la nivel național.

În această lucrare, ne extindem asupra datelor utilizate în aceste două studii recente și le combinăm cu două surse de date suplimentare. Deoarece fiecare din cele patru surse de date pe care le folosim în această lucrare produce o măsură a nivelului de utilizare a pornografiei, estimăm validitatea fiecărei surse comparând-o cu clasamentele la nivel de stat pe care le obținem pentru celelalte surse.

Date

Lucrarea noastră se bazează pe patru surse de date care includ informații despre variația la nivel de stare a pornografiei. Primele două surse de date sunt mostre reprezentative la nivel național, în timp ce ultimele două se bazează pe abonamente plătite sau vizualizări pe pagină conectate la un furnizor specific de conținut pornografic. În fiecare sursă de date, măsura noastră de pornografie se bazează pe circumstanțe în care indivizii caută conținut pornografic, mai degrabă decât vizionarea accidentală a pornografiei.

Primul nostru set de date se bazează pe un eșantion reprezentativ la nivel național de respondenți 2,988 din New Family Structures Survey (NFSS). Colectarea datelor a fost realizată de Knowledge Networks (KN), o firmă de cercetare cu un record de generare de date de înaltă calitate. Rețelele de cunoștințe au recrutat membrii grupului său la întâmplare prin sondaje telefonice și poștale, gospodăriile au acces la internet dacă este necesar. Acest panou are avantaje prin faptul că nu se limitează la utilizatorii de Internet actuali sau la proprietarii de computere și nu acceptă voluntarii auto-selectați.

NFSS include o întrebare despre dacă respondentul a văzut intenționat pornografia în anul precedent. Acest tip de întrebare are avantajul de a capta utilizarea pornografiei în orice sursă pe care o folosește individul pentru a accesa. Există și alte eșantioane reprezentative la nivel național, cum ar fi Studiul social general care include întrebări despre pornografie. Folosim datele de la NFSS, deoarece acestea pot fi accesate cu ușurință de către alți cercetători și include identificatori de stat în forma sa publică. În schimb, identificatorii de stat pot fi obținuți numai în versiunea confidențială a Studiului Social General. Pentru analiza din această lucrare, folosim setul de patruzeci și șase de state din sondajul NFSS pentru care au existat cel puțin 50 respondenți.

Cea de-a doua sursă de date, Google Trends, funcționează ca un index al seriei temporale a volumului de căutări introduse în Google într-o anumită zonă geografică. Aceste date s-au dovedit utile în eforturi economice și medicale, cum ar fi prezicerea focarelor de gripă (Carneiro & Mylonakis, 2009) și prognozarea indicatorilor economici pe termen scurt, cum ar fi încrederea consumatorilor sau șomajul (Choi & Varian, 2012). Preis, Moat și Stanley (2013) cuantifică comportamentul de tranzacționare utilizând Google Trends, arătând că anumiți termeni sunt corelați cu creșterea sau scăderea valorii stocurilor. Industria divertismentului pentru adulți poate fi, de asemenea, examinată utilizând datele de căutare Google Trends în măsura în care caracteristicile importante ale industriei sale pot fi măsurate cantitativ.

Cea mai importantă provocare în utilizarea datelor Google Trends este selectarea termenilor specifici pentru care desenăm date. Termenii selectați trebuie să fie un indicator real al utilizării pornografiei pentru ca analiza noastră să fie utilă. Ho and Watters (2004) au analizat tendințele structurale pe site-urile pornografice. Ca parte a analizei lor, ei creează o listă de termeni care apar frecvent pe site-urile pornografice și care nu apar frecvent pe site-urile non-pornografice. Primii patru termeni au fost „porno”, „xxx”, „sex” și „f ***”. Folosind statisticile de căutare descoperim că căutările pentru acești patru termeni sunt foarte corelate. În schimb, căutările termenului „pornografie” nu sunt corelate cu oricare dintre acești patru termeni și este un termen care este probabil să fie folosit de către persoanele care caută informații despre pornografie, mai degrabă decât să acceseze conținut pornografic real.

Există, de asemenea, o distincție între pornografia „dură” și „moale”, cu „soft”, care se referă în general la mass-media care este de natură sexuală, dar nu prezintă penetrarea. Cei patru termeni enumerați anterior vor atrage date doar asupra utilizatorilor care caută conținut greu, dar considerăm că aceasta este o analiză eficientă din două motive. Softul porno nu este considerat a fi pornografie de către mulți spectatori și, prin urmare, este omniprezent chiar și în mass-media, inclusiv în televiziune și filme. În al doilea rând, descoperim că căutările relative de termeni de pornografie soft sunt minime în comparație cu căutările de termeni pornografici. Am efectuat o relativă valoare de căutare a termenilor de căutare „porno” și „fete nude” peste 2005-2013. Căutările pentru ambii termeni au fost normalizate astfel încât volumul maxim de căutare a luat valoarea 100, care apare pentru termenul „porno”. În comparație cu maximul normalizat, „fete nud” nu are niciodată un indice de volum de căutare mai mare decât 6.

Datele din Google Trends nu indică numărul real de căutări pentru un anumit termen într-o zonă geografică. Fiecare punct de date este normalizat prin împărțirea numărului de căutări a termenului la numărul total al tuturor căutărilor din acea zonă. Prin urmare, datele sunt controlate atât pentru populație, cât și pentru diferențele de volum de căutare între state. De asemenea, Google Trends elimină căutările repetate de către o singură persoană, într-o perioadă scurtă de timp, pentru a împiedica o singură persoană să dea curs rezultatelor.

Datele sunt disponibile la nivel de săptămână de stat din Google Trends. Folosim date pe parcursul anului Iulie 2013-Iulie 2014. Observațiile noastre sunt ajustate la o scară 1-100. Un stat cu cele mai mari căutări normalizate ale unui anumit termen în timpul unei săptămâni din setul nostru de date are o lectură de 100. Folosind aceste date pentru fiecare termen, construim un indice de căutări de pornografie pentru fiecare săptămână de stat a datelor noastre cu o sumă ponderată folosind cei patru termeni. Avem în greutate mai mult „porno” și „sex”, deoarece căutările lor relative sunt mult mai mari decât în ​​comparație cu „f ***” și „xxx”. Mai exact, folosim ponderea relativă medie a fiecărui termen în ultimul an. Utilizăm apoi această clasificare ponderată a volumului de căutare a statelor de către Google Trends pentru a modela geografic industria de divertisment pentru adulți.

Unul dintre avantajele utilizării datelor din Google Trends, spre deosebire de datele de abonament specifice site-ului web, este că acestea includ informații despre persoanele care caută atât divertisment gratuit, cât și plătit pentru adulți. Doran (2008) observă că aproximativ 80-90% dintre vizitatorii site-urilor pornografice accesează doar materiale pornografice gratuite, ceea ce sugerează că analiza divertismentului plătit pentru adulți poate întuneca tiparele reale ale consumului de pornografie în general.

A treia sursă de date înregistrează numărul de abonamente la unul dintre cei mai mari zece furnizori de conținut pornografic plătit utilizat într-un studiu recent realizat de Edelman (2009). Analiza acestui set de date a lui Edelman a fost o contribuție nouă la literatura de specialitate; Studiile anterioare de pornografie au examinat doar datele sondajului. Datele specifice utilizate au fost codul poștal asociat cu toate abonamentele pe carduri de credit între 2006 și 2008. Acest furnizor de conținut special are sute de site-uri care acoperă o gamă largă de divertisment pentru adulți. Edelman (2009) recunoaște, totuși, că „este dificil să confirmi riguros că acest vânzător este reprezentativ.”

Deși sursa acestor date de abonament este un vânzător de top 10 de divertisment pentru adulți, abonamentele sunt foarte scăzute în raport cu tiparele de utilizare a pornografiei, pe care le observăm în datele de sondaj precum NFSS, unde 47% dintre adulți raportează că au folosit pornografie în ultimul an. . Statul cu cele mai multe abonamente per gospodărie în bandă largă este Utah cu 5.47 pentru fiecare gospodărie 1,000 cu bandă largă. Cel mai mic stat este Montana cu abonamente 1.92 pentru fiecare gospodărie 1,000 cu bandă largă. Aceste rate scăzute sugerează că cota de piață pentru furnizorii de conținut de pornografie este mică, ceea ce face dificil să se știe dacă datele de la un furnizor pot oferi o comparație exactă între niveluri. După cum am menționat anterior, marea majoritate a persoanelor care accesează pornografie online accesează doar conținut gratuit, mai degrabă decât să utilizeze un site plătit, cum ar fi cele studiate de Edelman (Doran, 2010).

Cea de-a patra sursă de date este data vizualizării paginii de la Pornhub.com, care a fost a treia cea mai mare gazdă online de divertisment pentru adulți din Statele Unite. Folosim datele Pornhub datorită dimensiunii acestora, precum și a disponibilității datelor. Pornhub a făcut vizualizările paginii pe cap de locuitor pe parcursul anului 2013 la dispoziția publicului și au raportat aceste date separat în funcție de stat. Datele Pornhub sunt de natură asemănătoare cu datele lui Edelman, prin faptul că sunt măsuri obiective ale furnizorului de pornografie. Cu toate acestea, datele înregistrează vizualizările paginii în locul abonaților; intuitiv, datele ar dezvălui tipare de utilizare grea pentru fiecare persoană, precum și modele de proliferare în rândul populației. De asemenea, datele au avantajul relativ de a include atât plata, cât și utilizarea neplătită.

Evaluarea reprezentativității noilor surse de date

Marea revoluție a datelor începe să deschidă dramatic tipurile de surse de date care pot fi folosite pentru a măsura și studia comportamentele, cum ar fi utilizarea pornografiei. Datele de abonament utilizate de Edelman (2009) reprezintă tipul de seturi de date mari care vor deveni din ce în ce mai disponibile pentru savanți în cercetarea lor. Un prim pas important în utilizarea acestui tip de date de proprietate va fi evaluarea gradului în care datele de la un singur furnizor sunt reprezentative pentru populația generală de interes. În această secțiune, oferim un cadru care evaluează reprezentativitatea unui set de date, comparând-o cu tiparele observate de la alte date despre care se știe că este reprezentativ la nivel național sau comparând-o cu o combinație de alte surse de date care colectiv este probabil să reprezinte adevăratul modelul de comportament care stă la baza.

În Tabelul 1 enumerăm primele zece și cele zece state de jos pentru utilizarea pornografiei pe baza fiecăreia dintre cele patru surse: date de abonament, Pornhub, NFSS și Google Trends. Mississippi este un stat care se află în primele patru state în materie de pornografie în toate cele patru seturi de date și Idaho se situează în mod constant în apropierea celor mai mici rate ale oricăror state în majoritatea măsurilor. În schimb, alte state, cum ar fi Arkansas și Utah, se situează în primele zece de-a lungul unor măsuri, dar în cele zece de-a lungul altor măsuri. Aceste rezultate sugerează că identificarea statului care pare să aibă cele mai mari rate de utilizare a pornografiei pe baza unei singure surse de date poate fi un pic problematică.

Tabelul 1. Ordine de rang de state pe baza a patru surse de date diferite controlate
pentru acces la Internet în bandă largă.

În tabelul 2 din tabelul A estimăm corelația dintre fiecare dintre sursele de date folosind măsurile reale de pornografie de la fiecare sursă, mai degrabă decât clasamentul ordinal, care este raportat în tabelul 1 din aceste măsuri. Datele abonamentului plătit au, de departe, cea mai slabă corelație cu celelalte trei surse și sunt chiar corelate negativ cu datele sondajului NFSS. Datele de abonament plătite au o corelație de -0.0358 cu NFSS, 0.076 cu Google Trends și 0.0066 cu Pornhub. Niciuna dintre aceste corelații nu este semnificativă statistic; statisticile t corespunzătoare sunt toate mai mici decât 0.6 (care corespund valorilor p direcționale mai mari de .3). În schimb, celelalte trei clasamente prezintă corelații relativ notabile. Google Trends și Pornhub au o corelație de .487, NFSS și Google Trends au o corelație de .655, iar Pornhub și NFSS au o corelație de .551. Toate aceste corelații sunt semnificative statistic, cu o statistică t între Google Trends și Pornhub a 3.78, între NFSS și Google Tendințele 5.68 și între Pornhub și NFSS de 4.28. Toate acestea corespund valorilor p direcționale mai mici de .0004.

În panoul B raportăm corelații folosind clasamentele ordinale create de la fiecare sursă de date. Corelațiile dintre NFSS, tendințele Google și Pornhub au coeficienți de corelație și semnificație comparabile cu cele din panoul A, de asemenea, corelația dintre tendințele Google și abonamentul plătit este similară. Panoul este notabil, deoarece atunci când se utilizează clasamente ordinale, datele abonamentului plătit se corelează mai bine cu datele sondajului Pornhub și NFSS, cu toate acestea corelațiile sunt încă nesemnificative. Cele două grupuri ne permit să tragem concluzii similare, cu toate acestea coeficienții mai mari pentru datele de abonament plătite sunt demne de remarcat, în ciuda faptului că acestea sunt nesemnificative și mai slabe decât corelațiile celorlalte surse între ele. Considerăm că corelațiile care folosesc măsurile reale de utilizare a pornografiei, mai degrabă decât clasamentele ordinare reprezintă cel mai bine industria, deoarece reprezintă diferența reală de utilizare a pornografiei, mai degrabă decât doar ordonarea specifică a statelor.

Tabelul 2. Corelația dintre cele patru surse de date.

Corelația semnificativă între cele trei surse de date de abonament neplătite, în ciuda diferitelor variabile pe care le măsoară (volumul de căutare, vizualizări pe pagină și proporția de vizionari de pornografie) sugerează că acestea măsoară un adevărat model de variație de utilizare a pornografiei în statele; una care nu este corelată cu datele de abonament utilizate de Edelman (2009).

Sensibilitatea estimărilor la sursa de date utilizată

Pentru a ilustra importanța contabilizării diferențelor în ratele de pornografie de stat între diferite surse de date, reproducem rezultatele unui studiu recent care a constatat că statele mai religioase și mai conservatoare au mai multe șanse să caute conținut sexual pe Google (MacInnis & Hodson, 2014). Examinăm dacă concluziile acestei lucrări se aplică altor măsuri de utilizare a pornografiei folosind celelalte surse de date pe care le-am descris în această lucrare. Rezultatele acestei replicări sunt date în Tabelul 3. Am standardizat măsurile de utilizare a pornografiei, religiozitatea și conservatorismul, scăzând media și împărțind la abaterea standard pentru a permite comparații între diferitele măsuri de utilizare a pornografiei (această abordare este echivalentă cu convertirea fiecare dintre măsuri într-un scor Z).

Tabelul 3. Corelații între Religiositatea sau Conservatismul la nivel de stat și fiecare metrică
de utilizare a pornografiei.

În studiul inițial, MacInnis și Hodson (2014) au dat rezultate pe baza datelor Google Trends separat pentru termeni de căutare specifici, cum ar fi sex, porno și XXX, similare cu termenii pe care îi utilizăm în măsura noastră Google Trends. Rezultatele din primul rând al tabelului 3 arată că, de asemenea, găsim o relație semnificativă statistic între religiozitate și conservatorism, în majoritatea cazurilor când folosim datele Google Trends. Cu toate acestea, celelalte rânduri din tabelul 3 arată că avem o relație statistică mult mai slabă atunci când folosim oricare din celelalte trei surse de date. Aceste rezultate sugerează că, dacă MacInnis și Hodson (2014) ar fi folosit oricare dintre celelalte trei surse de date, probabil că ar fi ajuns la o concluzie diferită în lucrarea lor despre puterea relației pe care o examinau.

Faptul că MacInnis și Hodson (2014) găsesc o relație semnificativă statistic între religiozitatea la nivel de stat și utilizarea pornografiei la nivel de stat este interesant având în vedere că studiile anterioare care utilizează date la nivel individual constată că persoanele care frecventează în mod regulat biserica sunt mult mai puțin susceptibile de a utiliza pornografia Doran & Price, 2014; Patterson & Price, 2012; Stack, Wasserman și Kearns, 2004). Acest tip de tipar în care relațiile la nivel de grup sunt opuse a ceea ce se găsește la nivel individual a fost găsit și în relația dintre educație și religie (Glaeser & Sacerdote, 2008) și relația dintre venituri și apartenență politică (Glaeser & Sacerdote, 2007).

Discuție

Fiecare dintre sursele de date considerate mai sus surprinde o viziune transversală diferită a industriei pornografiei online și fiecare are vulnerabilități importante pentru cercetătorii interesați de nivelurile generale de pornografie de către stat. Datele sondajului NFSS, de exemplu, sub-raportează probabil consumul de pornografie din cauza prejudecății sociale și a memoriei defectuoase a subiecților. Datele Google Trends nu reușesc să surprindă nicio utilizare pornografică la care este accesat prin alte mijloace decât o căutare Google. Pornhub și datele abonamentului plătit pot fi limitate în reprezentativitatea lor; acestea măsoară utilizarea numai pentru o singură firmă din industrie.

Atunci când datele din orice sursă sunt utilizate în cercetare, rezultatele trebuie prezentate în contextul datelor care duc la aceste rezultate. Problemele apar atunci când indivizii interpretează greșit o sursă de date dată ca reprezentând întreaga industrie a pornografiei. Există multe alte setări în care datele similare nereprezentante pot fi generalizate în mod eronat. Cercetătorii și indivizii trebuie să fie conștienți de validitatea externă a constatărilor lor, în timp ce mass-media și cititorii trebuie să fie atenți să nu suprageneralizeze rezultatele.

De asemenea, recunoaștem o limitare a surselor noastre de date prin faptul că acestea surprind industria pornografiei în momente istorice diferite; Google Trends (2013-2014), abonament plătit (2006-2008), Pornhub (2013) și NFSS (2012). Datele de abonament plătite au fost colectate cu aproximativ 6-7 ani înainte de alte surse. Această diferență de timp ne poate prejudicia rezultatele, cu toate acestea tendințele generale ale surselor de date în ansamblu sunt astfel încât considerăm că rezultatele noastre sunt corecte. Schimbări majore în utilizarea relativă a pornografiei în statele din 2006-2013 ar fi necesare pentru ca această prejudecată să apară, ceea ce credem că este puțin probabil.

Atunci când se încearcă clasarea persoanelor de ordine cu privire la o anumită formă de activitate, mai multe surse (dacă sunt disponibile) trebuie vizualizate de dragul rezultatelor contrastante. În cazul în care comenzile sunt similare, se poate presupune mai ușor exactitatea acestora. În cazul în care acestea diferă, apare o oportunitate de a înțelege mai mult cu privire la această problemă. În cazul nostru particular, este posibil să apară diferențele, deoarece sursele surprind diferite tipuri de pornografie.

Cercetările anterioare privind utilizarea pornografiei au atins gradul în care ar putea afecta domenii importante de interes, cum ar fi divorțul, fericirea, productivitatea lucrătorilor și violența sexuală (Bergen și Bogle, 2000; Doran și Price, 2014; Patterson și Price, 2012; Young & Case, 2004). Când se efectuează o astfel de cercetare, datele trebuie să provină dintr-o sursă (sau surse) fiabilă și generalizabilă. Rezultatele și constatările oricăror astfel de efecte trebuie luate în considerare și în lumina vârstei, sexului și identității sexuale a indivizilor - factori care nu sunt luați în considerare în această lucrare (Sevcikova și Daneback, 2014; Stoops, 2015; Traeen și Daneback, 2013 ; Tripodi și colab. 2015). În astfel de oportunități de cercetare, utilizarea pornografiei de către stat poate juca un rol în analiză. Având în vedere rezultatele acestei lucrări, sursa de date a unei astfel de variabile trebuie considerată într-o astfel de regresie și rezultatul trebuie interpretat în contextul sursei de date.

Concluzie

Datele furnizate de anumite companii au potențialul de a oferi informații importante asupra problemelor publice. O provocare majoră este determinarea atunci când datele unei singure companii, chiar una foarte mare, pot oferi informații reprezentative pentru întreaga populație. Presupunând că ratele relative de pornografie în statele nu au avut modificări majore față de 2006-2013, rezultatele lucrării noastre sugerează că, în unele cazuri, informațiile de la o singură companie pot face o imagine înșelătoare a modelelor geografice ale unui comportament specific. Acest lucru poate fi deosebit de important pentru utilizarea pornografiei, deoarece majoritatea persoanelor care accesează pornografie online accesează doar conținut gratuit, mai degrabă decât folosind un site plătit (Doran, 2008).

Rezultatele acestei lucrări se bazează pe patru surse de date diferite despre utilizarea pornografiei, inclusiv două care implică date reprezentative la nivel național (Google Trends și NFSS). Găsim o corelație semnificativă între trei dintre sursele noastre de date care sugerează că toate reflectă un model de bază similar în utilizarea pornografiei în statele. În contrast cu datele abonamentului plătit, singura sursă care a primit o cantitate corectă de atenție media, se corelează destul de slab cu celelalte surse. Arătăm, de asemenea, că alegerile din surse de date pot afecta concluziile pe care studiile le trag și sugerează că studiile viitoare includ teste de sensibilitate pe surse de date atunci când examinează probleme pentru care este dificil să obții o măsură ideală a comportamentului specific.

Referinte