Pregled raziskav uporabe pornografije: Metodologija in rezultati iz štirih virov (2015): Utah ni številka 1 v porno uporabi

Povezava do članka 

Pregled raziskav o pornografiji: Metodologija in rezultati iz štirih virov.

Cyberpsychology: Časopis za psihosocialne raziskave o kibernetskem prostoru, 9(4), članek 1. doi: 10.5817 / CP2015-4-4

Minimalizem

Ključne besede: Pornografija, uporaba interneta, podatki, reprezentativni

PRENOS PDF

Predstavitev

Medtem ko bi se večina raziskovalcev strinjala, da je pornografija v zadnjih desetletjih postala vse bolj razširjena, je natančno merjenje stopnje uporabe pornografije v populaciji še vedno empirični izziv za družboslovce. Vrsto tehnologij, ki se uporabljajo za dostop do pornografije, se je sčasoma spremenilo, zaradi česar je skoraj nemogoče dosledno meriti enako merjenje uporabe pornografije. Hitri internet, ki je v zadnjih petnajstih letih prodrl na trge postopoma, omogoča cenovno dostopnost, anonimnost in enostavnost dostopa do pornografije (Cooper, 1998), kar prispeva k splošnemu povečanju uporabe pornografije (Wright, 2011). Hertlein in Stevenson (2010) opozarjata tudi na druge značilnosti, ki so značilne za širokopasovno internetno pornografijo in prispevajo k rasti industrije: tesnejši približek fizičnemu svetu, sprejemljivost, dvoumnost in namestitev med »resničnim« in »potrebnim«.

Pretekli pristopi k merjenju uporabe pornografije so se močno opirali na podatke iz ankete (glej Buzzell, 2005). Elektronska narava spletne pornografije pa vse bolj omogoča številne alternativne metode za pridobitev zanesljivih pooblastil za uporabo pornografije, vključno s tistimi, ki so zbrani iz podatkov o naročnini ali spletnem iskanju. Zmožnost uporabe objektivnih meril, ki temeljijo na podatkih o naročnini ali iskanju, je koristna, saj podatki, ki temeljijo na raziskavah, na splošno trpijo zaradi pristranskosti družbene zaželenosti: anketiranci lahko podcenjujejo dejavnosti, ki kršijo družbene norme (Fisher, 1993). Poleg tega podatki o naročnini niso odvisni od mnenja posameznika o tem, kaj je pornografija; naravna omejitev subjektivnih vprašanj ankete o uporabi pornografije.

Dve nedavni študiji sta uporabili inovativne vire podatkov o uporabi spletnih pornografij. Edelman (2009) uporablja podatke o naročnini iz enega najboljšega ponudnika plačane pornografske vsebine, da ustvari razvrstitev držav, ki uporabljajo najbolj spletno pornografijo, in jih povezuje z več ukrepi na socialni ali verski ravni na državni ravni. MacInnis in Hodson (2014) uporabljata Googlove podatke o iskanju pojma Google Trends kot približek za uporabo pornografije in preučujeta razmerje med uporabo pornografije na državni ravni in merili religioznosti in konzervativnosti. Ugotavljajo, da imajo države z bolj usmerjenimi ideološkimi stališči višje stopnje iskanj pornografije, povezane z Googlom.

Prispevek ocenjuje nekatere trditve iz preteklih raziskav o razvrstitvi držav in razmerju med uporabo pornografije na državni ravni in različnimi socialnimi ukrepi na državni ravni. Podajamo tudi okvir, ki ga bodo prihodnji raziskovalci lahko uporabili za ocenjevanje reprezentativnosti prihodnjih podatkovnih nizov na ravni države ali celo občine o uporabi pornografije. Edelman (2009) je bil pionir pri dostopu do podatkov o naročnini enega samega ponudnika plačane pornografske vsebine in ta uporaba individualnih podatkov o potrošnikih iz zasebnih podjetij bo postala uporabno orodje za zbiranje podatkov o težko merljivem vedenju. Ključ za prihodnjo uporabo te vrste bogatih podatkov bo določanje stopnje, do katere lahko podatki iz enega samega podjetja zagotovijo enake vpoglede kot nacionalno reprezentativni vzorec.

V tem prispevku smo razširili podatke, uporabljene v teh dveh nedavnih študijah, in jih združili z dvema dodatnima viroma podatkov. Ker vsak od štirih podatkovnih virov, ki jih uporabljamo v tem dokumentu, prinaša merilo stopnje uporabe pornografije, ocenjujemo veljavnost vsakega vira tako, da ga primerjamo z razvrstitvami na državni ravni, ki jih dobimo za druge vire.

datum

Naš dokument se opira na štiri podatkovne vire, ki vključujejo informacije o spremembah v pornografiji na državni ravni. Prva dva podatkovna vira sta nacionalno reprezentativna vzorca, zadnja dva pa temeljijo na plačanih naročninah ali pogledih strani, povezanih z določenim ponudnikom pornografskih vsebin. V vsakem viru podatkov je naša uporaba pornografije zasnovana na okoliščinah, v katerih posamezniki iščejo pornografske vsebine, namesto da slučajno gledajo pornografijo.

Naš prvi nabor podatkov temelji na nacionalno reprezentativnem vzorcu anketirancev 2,988 v raziskavi Nove družinske strukture (NFSS). Zbiranje podatkov je potekalo v okviru raziskovalnega podjetja Knowledge Networks (KN), ki je ustvarilo podatke o visokokakovostnih podatkih. Mreže znanja so naključno izbrale člane svojega odbora po telefonskih in poštnih anketah, gospodinjstvom pa po potrebi zagotovimo dostop do interneta. Ta plošča ima prednosti, ker ni omejena na trenutne uporabnike interneta ali lastnike računalnikov in ne sprejema samovoljnih prostovoljcev.

NFSS vključuje vprašanje, ali je anketiranec namerno gledal pornografijo v preteklem letu. Ta vrsta vprašanja ima prednost, da zajame pornografsko rabo v kateremkoli viru, ki ga posameznik uporablja za dostop. Obstajajo tudi drugi reprezentativni vzorci, kot je splošna družbena raziskava, ki vključuje vprašanja pornografije. Podatke iz NFSS uporabljamo zato, ker so dostopni drugim strokovnjakom in vključujejo identifikatorje držav v javno dostopni obliki. Nasprotno pa se identifikatorji držav lahko pridobijo le v zaupni različici splošne družbene ankete. Za analizo v tem članku uporabljamo nabor štirideset šest držav iz raziskave NFSS, za katero je bilo vsaj 50 anketirancev.

Drugi vir podatkov, Google Trends, deluje kot indeks časovne vrste obsega iskanj, vnesenih v Google na določenem geografskem območju. Ti podatki so se izkazali za koristne pri gospodarskih in medicinskih prizadevanjih, kot so napovedovanje izbruhov gripe (Carneiro in Mylonakis, 2009) in napovedovanje kratkoročnih ekonomskih kazalnikov, kot sta zaupanje potrošnikov ali brezposelnost (Choi & Varian, 2012). Preis, Moat in Stanley (2013) kvantificirajo trgovalno vedenje z uporabo storitve Google Trends, ki kaže, da so nekateri izrazi povezani s povečevanjem ali zmanjševanjem vrednosti delnic. Tudi industrijo zabave za odrasle je mogoče preučiti z uporabo podatkov o iskanju Google Trends, kolikor je mogoče kvantitativno izmeriti pomembne značilnosti njene industrije.

Najpomembnejši izziv pri uporabi podatkov Google Trends je izbira specifičnih izrazov, na katerih črpamo podatke. Izbrani izrazi morajo biti dejanski kazalec uporabe pornografije, da bi bila naša analiza koristna. Ho in Watters (2004) sta analizirala strukturne trende v pornografskih spletnih mestih. Kot del svoje analize ustvarijo seznam izrazov, ki se pogosto pojavljajo na pornografskih spletnih mestih in ki se pogosto ne pojavljajo na ne-pornografskih spletnih mestih. Najboljši štirje izrazi so bili »porno«, »xxx«, »sex« in »f ***«. Z uporabo statistike iskanja ugotovimo, da so iskanja teh štirih izrazov zelo korelirana. Nasprotno pa iskanje pojma »pornografija« ni povezano z nobenim od teh štirih izrazov in je izraz, ki ga bodo verjetno uporabljali ljudje, ki iščejo informacije o pornografiji in ne dostopajo do dejanske pornografske vsebine.

Obstaja tudi razlika med »trdo« in »mehko« pornografijo, pri čemer je »mehka«, ki se na splošno nanaša na medije, ki so spolne narave, vendar ne opisuje prodora. Štirje izrazi, ki smo jih prej navedli, bodo pritegnili podatke samo za uporabnike, ki iščejo težko vsebino, vendar to še vedno velja za učinkovito analizo iz dveh razlogov. Malo porno gledalce ne šteje za pornografijo, zaradi česar je prodorna tudi v običajnih medijih, vključno s televizijo in filmi. Drugič, ugotovili smo, da so relativna iskanja pojma mehke pornografije minimalna v primerjavi z iskanjem pojmov o težki pornografiji. Naredili smo relativno vrednost iskanja za iskalne izraze "porno" in "gole dekleta" nad 2005-2013. Iskanja obeh izrazov sta bila normalizirana tako, da je največji obseg iskanja prevzel vrednost 100, ki se je pojavila za izraz »porno«. V primerjavi z normaliziranim maksimumom, »goli dekleta« nikoli nimajo indeksa obsega iskanja, ki bi bil večji od 6.

Podatki iz Google Trendov ne kažejo dejanskega števila iskanj za določen izraz na geografskem območju. Vsaka podatkovna točka se normalizira tako, da se število iskanj za izraz deli s skupnim številom vseh iskanj v tem območju. Podatki so torej nadzorovani tako za populacijo kot za razlike v obsegu iskanja med državami. Google Trends odpravlja tudi ponavljajoče se iskanje posameznega posameznika v kratkem časovnem obdobju, da bi preprečil, da bi posameznik izničil rezultate.

Podatki so na ravni državnega tedna na voljo v storitvi Google Trendi. Podatke uporabljamo v juliju 2013-julij 2014. Naša opazovanja so prilagojena lestvici 1-100. Stanje z najvišjimi normaliziranimi iskanji določenega izraza v obdobju enega tedna v našem naboru podatkov je odčitek 100. Z uporabo teh podatkov za vsak izraz gradimo indeks pornografskih iskanj za vsak državni teden naših podatkov s tehtano vsoto z uporabo štirih izrazov. Težje smo »porno« in »sex«, ker so njihova relativna iskanja veliko večja kot v primerjavi s »f ***« in »xxx«. Natančneje, uporabljamo povprečno relativno tehtanje vsakega izraza v preteklem letu. Nato uporabimo to uteženo razvrščanje obsega iskanja držav, ki jih ponuja Google Trendi, da geografsko modeliramo industrijo zabave za odrasle.

Ena od prednosti uporabe podatkov iz Googlovih trendov v nasprotju s podatki o naročnini, ki so specifični za spletno mesto, je ta, da vključuje podatke o posameznikih, ki iščejo brezplačno in plačano zabavo za odrasle. Doran (2008) ugotavlja, da približno 80-90% obiskovalcev pornografskih spletnih mest dostopa samo do brezplačnega pornografskega materiala, kar kaže, da lahko analiza plačane zabave za odrasle prikrije dejanske vzorce porabe pornografije na splošno.

Naš tretji vir podatkov beleži število naročnin na enega od desetih največjih ponudnikov plačanih pornografskih vsebin, ki jih je uporabila v nedavni raziskavi Edelman (2009). Edelmanova analiza tega nabora podatkov je bil nov prispevek k literaturi; Prejšnje študije uporabe pornografije so pregledale samo podatke iz raziskav. Uporabljeni posebni podatki so bili poštna številka, povezana z vsemi naročninami za kreditne kartice med 2006 in 2008. Ta ponudnik vsebin ima na stotine spletnih mest, ki pokrivajo široko paleto zabave za odrasle. Edelman (2009) pa priznava, da "je težko strogo potrditi, da je ta prodajalec reprezentativen."

Čeprav je vir teh podatkov o naročnini top 10 prodajalec za zabavo za odrasle, so naročnine zelo nizke glede na vzorce pornografije, ki jih opazujemo v podatkih ankete, kot je NFSS, kjer 47% odraslih poroča o pornografiji v zadnjem letu . Stanje z največ naročninami na širokopasovno gospodinjstvo je Utah z 5.47 za vsako gospodinjstvo 1,000 s širokopasovnim dostopom. Najnižje stanje je Montana z 1.92 naročninami za vsako 1,000 gospodinjstvo s širokopasovnim dostopom. Te nizke stopnje kažejo, da je tržni delež za posamezne ponudnike vsebine pornografije majhen, zaradi česar je težko vedeti, ali lahko podatki enega ponudnika zagotavljajo natančno primerjavo med državami. Kot smo že omenili, velika večina posameznikov, ki dostopajo do pornografije na spletu, dostopa samo do brezplačne vsebine, namesto z uporabo plačanega spletnega mesta, kot so tiste, ki jih je raziskal Edelman (Doran, 2010).

Naš četrti vir podatkov so podatki o ogledu strani s strani Pornhub.com, ki je bil takrat tretji največji spletni gostitelj zabave za odrasle v ZDA. Podatke Pornhub uporabljamo zaradi njegove velikosti in razpoložljivosti podatkov. Pornhub je omogočil, da so bili ogledi strani na prebivalca med letom 2013 javno dostopni in te podatke poročali ločeno po državah. Podatki podjetja Pornhub so po svoji naravi podobni podatkom Edelmanov, ker so objektivni ukrepi za uporabo pornografije na strani ponudnika. Vendar pa podatki namesto naročnikov zapisujejo poglede strani; intuitivno bi podatki razkrili vzorce težke uporabe na osebo, pa tudi vzorce širjenja med prebivalstvom. Podatki imajo tudi relativno prednost tako pri plačani kot neplačani uporabi.

Ocena reprezentativnosti novih podatkovnih virov

Velika podatkovna revolucija začenja dramatično odpreti vrste podatkovnih virov, ki jih lahko uporabimo za merjenje in preučevanje vedenja, kot je uporaba pornografije. Podatki o naročnini, ki jih uporablja Edelman (2009), predstavljajo vrsto velikih podatkovnih nizov, ki bodo vedno bolj na voljo učencem v svojih raziskavah. Pomemben prvi korak pri uporabi te vrste lastniških podatkov bo ocenjevanje stopnje, do katere so podatki enega samega ponudnika reprezentativni za splošno populacijo, ki nas zanima. V tem razdelku podajamo okvir, ki ocenjuje reprezentativnost podatkovnega niza, tako da ga primerjamo z vzorci, ki jih opazujemo iz drugih podatkov, za katere je znano, da so nacionalno reprezentativni, ali jih primerjamo s kombinacijo drugih podatkovnih virov, ki bodo verjetno predstavljali resnično osnovni vzorec vedenja.

V tabeli 1 smo našteli prvih deset in spodnje deset držav za uporabo pornografije na podlagi vsakega od štirih virov: podatki o naročnini, Pornhub, NFSS in Google Trends. Mississippi je ena od držav, ki se uvršča v prvih štirih državah v uporabi pornografije v vseh štirih podatkovnih zbirkah, pri čemer se Idaho dosledno uvršča blizu najnižjih stopenj v vseh državah v večini ukrepov. Nasprotno pa se druge države, kot sta Arkansas in Utah, uvrščajo med deset najboljših na nekaterih področjih, vendar na spodnjih desetih ob drugih ukrepih. Ti rezultati kažejo, da je lahko ugotovitev, katera država ima najvišjo stopnjo uporabe pornografije na podlagi enega samega vira podatkov, nekoliko problematična.

Tabela 1. Vrstni red držav, ki temeljijo na štirih različnih virih podatkov, nadzorovanih
za širokopasovni dostop do interneta.

V plošči Tabela 2 A ocenjujemo korelacijo med posameznimi viri podatkov z uporabo dejanskih ukrepov uporabe pornografije iz vsakega vira in ne iz rednega razvrstitve, ki je navedena v tabeli 1 iz teh ukrepov. Podatki o plačanih naročninah so daleč najšibkejša povezava z ostalimi tremi viri in so celo negativno povezani z anketnimi podatki NFSS. Podatki o plačani naročnini so povezani z -0.0358 z NFSS, 0.076 z Google Trends in 0.0066 s Pornhub. Nobena od teh korelacij ni statistično pomembna; ustrezne t-statistike so vse manj kot 0.6 (ki ustrezajo usmerjenim p-vrednostim, večjim od .3). Nasprotno pa druge tri lestvice kažejo relativno opazne korelacije. Google Trends in Pornhub imajo korelacijo. 487, NFSS in Google Trends so korelacijo. 655 in Pornhub in NFSS so korelacijo. 551. Vse te korelacije so statistično pomembne s t-statistiko med storitvami Google Trends in Pornhub iz 3.78-a, med NFSS-om in Googlovim trendom 5.68-a ter med Pornhubom in NFSS-om 4.28-a. Vse to ustreza usmerjenim p-vrednostim, ki so manjše od .0004.

V panelu B poročamo o korelacijah z uporabo rednih uvrstitev, ustvarjenih iz vsakega vira podatkov. Korelacije med NFSS, Googlovimi trendi in Pornhubom imajo primerljive korelacijske koeficiente in pomen za tiste v panelu A, prav tako je podobna korelacija med trendi v Googlu in plačano naročnino. Plošča je opazna, saj se z uporabo ordinalnih uvrstitev podatki o plačanih naročninah bolje ujemajo s podatki Pornhubovih in NFSS anket, vendar so korelacije še vedno nepomembne. Dve plošči nam omogočata, da naredimo podobne zaključke, vendar je treba omeniti večje koeficiente za podatke o plačanih naročninah, čeprav so nepomembni in so precej šibkejši od medsebojnih korelacij drugih virov. Verjamemo, da korelacije, ki uporabljajo dejanske ukrepe za uporabo pornografije in ne urejevalne lestvice, najbolje predstavljajo industrijo, ker predstavlja dejansko razliko v uporabi pornografije in ne le za posebno naročanje držav.

Tabela 2. Korelacija med štirimi viri podatkov.

Pomembna korelacija med tremi neplačanimi viri podatkov o naročnini kljub različnim spremenljivkam, ki jih merijo (obseg iskanja, pogledi strani in delež gledalcev pornografije), kažejo, da merijo pravi vzorec variacij pri uporabi pornografije v različnih državah; tista, ki ni povezana z naročniškimi podatki, ki jih uporablja Edelman (2009).

Občutljivost ocen na uporabljeni vir podatkov

Da bi ponazorili pomen upoštevanja razlik v stopnjah državne pornografije v različnih virih podatkov, ponovimo rezultate nedavne študije, ki je pokazala, da bolj verne in bolj konzervativne države bolj verjetno iščejo spolne vsebine v Googlu (MacInnis & Hodson, 2014). Preučujemo, ali se sklepi tega članka nanašajo na druge ukrepe uporabe pornografije, z uporabo drugih virov podatkov, ki smo jih opisali v tem članku. Rezultati te ponovitve so podani v tabeli 3. Meritve uporabe pornografije, religioznosti in konzervativizma smo standardizirali tako, da smo odšteli povprečje in delili s standardnim odklonom, da smo lahko primerjali različne ukrepe uporabe pornografije (ta pristop je enakovreden pretvorbi vsakega od ukrepov v Z-oceno).

Tabela 3. Korelacije med religioznostjo na ravni države ali konzervativizmom in vsako metriko
uporabe pornografije.

V prvotni študiji sta MacInnis in Hodson (2014) dala rezultate, ki temeljijo na podatkih Google Trendov, ločeno za določene iskalne izraze, kot so spol, pornografija in XXX, podobno izrazom, ki jih uporabljamo v našem merilu Google Trends. Rezultati v prvi vrstici tabele 3 kažejo, da v večini primerov pri uporabi podatkov Google Trends najdemo tudi statistično pomembno razmerje med religioznostjo in konservativnostjo. Vendar pa druge vrstice v tabeli 3 kažejo, da imamo statistično razmerje pri uporabi katerega koli od treh drugih podatkovnih virov precej šibkejše. Ti rezultati kažejo, da bi, če bi MacInnis in Hodson (2014) uporabili katerega od treh drugih podatkovnih virov, bi verjetno prišli do drugačnega zaključka v članku o moči odnosa, ki so ga proučevali.

Dejstvo, da MacInnis in Hodson (2014) ugotavljata statistično pomembno razmerje med religioznostjo na državni ravni in uporabo pornografije na državni ravni, je zanimivo, saj pretekle študije, ki uporabljajo podatke na posamezni ravni, ugotavljajo, da imajo posamezniki, ki redno obiskujejo cerkev, veliko manj možnosti, da uporabljajo pornografijo ( Doran & Price, 2014; Patterson & Price, 2012; Stack, Wasserman in Kearns, 2004). Tovrstni vzorec, v katerem so odnosi na ravni skupine nasprotni tistemu, ki ga najdemo na posamezni ravni, najdemo tudi v razmerju med izobrazbo in religijo (Glaeser & Sacerdote, 2008) ter razmerju med dohodkom in politično pripadnostjo (Glaeser & Sacerdote, 2007).

Razprava

Vsak od zgoraj navedenih podatkovnih virov zajema različen presečni pogled na spletno pornografsko industrijo in vsak ima pomembne ranljivosti za raziskovalce, ki jih zanima splošna raven uporabe pornografije s strani države. Podatki o raziskavah NFSS, na primer, verjetno ne prikazujejo potrošnje pornografije zaradi pristranskosti družbene zaželenosti in pomanjkljivega spomina subjektov. Podatki storitve Google Trendi ne zajamejo nobene uporabe pornografije, do katere dostopate prek sredstev, ki niso iskanje v Googlu. Podatki o Pornhubu in plačani naročnini so lahko po svoji reprezentativnosti omejeni; merijo uporabo le za eno samo podjetje v industriji.

Kadar se pri raziskavah uporabljajo podatki iz katerega koli vira, je treba rezultate predstaviti v okviru podatkov, ki vodijo do teh rezultatov. Vprašanja se pojavijo, ko posamezniki napačno razlagajo določen vir podatkov kot celoto pornografske industrije. Obstaja veliko drugih nastavitev, v katerih so podobno nereprezentativni podatki lahko napačno pretirano generalizirani. Raziskovalci in posamezniki se morajo zavedati zunanje veljavnosti svojih ugotovitev, medtem ko morajo mediji in bralci paziti, da rezultatov ne pretiravajo.

Priznavamo tudi omejitev naših podatkovnih virov, ker zajemajo pornografsko industrijo v različnih zgodovinskih trenutkih; Google Trends (2013-2014), plačana naročnina (2006-2008), Pornhub (2013) in NFSS (2012). Podatki o plačani naročnini so bili zbrani približno toliko let pred 6-7 pred drugimi viri. Ta časovna razlika lahko odstopa od naših rezultatov, vendar so splošni trendi v podatkovnih virih kot celoti takšni, da verjamemo, da so naše ugotovitve točne. Potrebni bi bili pomembni premiki v relativni uporabi pornografije v različnih državah iz države 2006-2013, da bi se pojavila ta pristranskost, za katero menimo, da je malo verjetna.

Pri poskusu razvrščanja posameznikov glede na neko obliko aktivnosti je treba več kontur (če so na voljo) obravnavati zaradi kontrastnih rezultatov. Če so naročila podobna, se njihova natančnost lažje predpostavlja. Če se razlikujejo, se pojavi priložnost, da se razume več o tem vprašanju. V našem posebnem primeru je verjetno, da bodo razlike nastale, ker viri zajamejo različne vrste pornografije.

Pretekle raziskave uporabe pornografije so se dotaknile, v kolikšni meri bi lahko vplivalo na pomembna interesna področja, kot so ločitev, sreča, produktivnost delavcev in spolno nasilje (Bergen & Bogle, 2000; Doran & Price, 2014; Patterson & Price, 2012; Young In primer, 2004). Pri izvajanju takšnih raziskav morajo biti podatki iz zanesljivega in posploševalnega vira (ali virov). Rezultate in ugotovitve kakršnih koli takšnih učinkov je treba upoštevati tudi glede na starost, spol in spolno identiteto posameznikov - dejavniki, ki v tem prispevku niso upoštevani (Sevcikova in Daneback, 2014; Stoops, 2015; Traeen & Daneback, 2013 ; Tripodi in sod. 2015). Pri takšnih možnostih raziskovanja lahko igra pornografija državno vlogo pri analizi. Glede na rezultate tega članka je treba pri takšni regresiji močno upoštevati vir podatkov take spremenljivke in rezultat razlagati v kontekstu vira podatkov.

zaključek

Podatki, ki jih posredujejo posamezna podjetja, lahko zagotovijo pomemben vpogled v javna vprašanja. Glavni izziv je določiti, kdaj lahko podatki posameznega podjetja, tudi zelo velikega, zagotovijo vpogled, ki je reprezentativen za celotno prebivalstvo. Ob predpostavki, da relativne stopnje pornografije med državami niso imele večjih sprememb od 2006-2013, rezultati našega dela kažejo, da lahko v nekaterih primerih informacije iz enega samega podjetja ustvarijo zavajajočo sliko o geografskih vzorcih določenega vedenja. To je lahko še posebej pomembno za uporabo pornografije, saj velika večina posameznikov, ki dostopajo do pornografije na spletu, dostopa samo do brezplačnih vsebin, namesto z uporabo plačanega spletnega mesta (Doran, 2008).

Rezultati tega dokumenta temeljijo na štirih različnih virih podatkov o uporabi pornografije, vključno z dvema, ki vključujejo nacionalno reprezentativne podatke (Google Trends in NFSS). Ugotavljamo pomembno povezavo med tremi našimi podatkovnimi viri, ki kažejo, da vsi odražajo podoben vzorec uporabe pornografije v različnih državah. Nasprotno pa plačani podatki o naročnini, ki so prejeli precej medijske pozornosti, dejansko precej slabo povezujejo z drugimi viri. Prav tako smo pokazali, da lahko izbire med viri podatkov vplivajo na sklepe, ki jih pripravijo študije, in kažejo, da bodo prihodnje študije vključevale teste občutljivosti v vseh virih podatkov pri preučevanju vprašanj, za katere je težko dobiti idealno merilo specifičnega vedenja.

Reference