Mapitio ya ponografia hutumia utafiti: Mbinu na matokeo kutoka vyanzo vinne (2015): Utah sio nambari ya 1 katika matumizi ya matumizi ya ponografia

Unganisha kwenye makala 

Mapitio ya ponografia hutumia utafiti: Mbinu na matokeo kutoka vyanzo vinne.

Cyberpsychology: Jarida la Utafiti wa Saikolojia juu ya ujangili, 9(4), kifungu cha 1. Doi: 10.5817 / CP2015-4-4

abstract

Keywords: ponografia, matumizi ya mtandao, data, mwakilishi

DOWNLOAD PDF

kuanzishwa

Wakati watafiti wengi wangekubali kuwa ponografia imeenea zaidi katika miongo kadhaa iliyopita, kipimo sahihi cha kiwango cha utumiaji wa ponografia bado ni changamoto kubwa kwa wanasayansi wa kijamii. Safu nyingi za teknolojia inayotumika kupata ponografia imebadilika kwa muda, na kuifanya iwezekani kupima kipimo sawa cha matumizi ya ponografia. Wavuti yenye kasi kubwa, ambayo imeingia katika masoko kwa polepole zaidi ya miaka kumi na tano iliyopita, kuwezesha upatikanaji wa kawaida, kutokujulikana, na urahisi wa kupata matumizi ya ponografia (Cooper, 1998), inachangia kuongezeka kwa jumla kwa utumiaji wa ponografia (Wright, 2011). Hertlein na Stevenson (2010) pia wanaona sifa zingine hususani za utaftaji wa ponografia ya mtandao katika kuchangia ukuaji wa tasnia: ukaribu na ulimwengu wa kidunia, kukubalika, msimamo na makazi kati ya "halisi" na "lazima".

Njia za zamani za kipimo cha utumiaji wa ponografia zimetegemea sana data ya uchunguzi (ona Buzzell, 2005). Asili ya elektroniki ya ponografia mtandaoni, hata hivyo, inazidi kufanya uwezekano wa njia mbadala za kupata wadhamini wa kuaminika wa utumiaji wa ponografia, pamoja na zile zilizokusanywa kutoka kwa usajili au data ya utaftaji mtandaoni. Uwezo wa kutumia kipimo cha msingi kulingana na usajili au data ya utaftaji ni mzuri kwani data inayotokana na uchunguzi kwa ujumla ina shida ya upendeleo wa kijamii: washiriki wanaweza kusisitiza shughuli ambazo zinakiuka kanuni za kijamii (Fisher, 1993). Kwa kuongezea, data ya usajili haitegemei maoni ya mtu mwenyewe kuhusu kile hufanya ponografia; kizuizi cha asili cha maswali ya uchunguzi wa ujazo juu ya utumiaji wa ponografia.

Masomo mawili ya hivi karibuni yameingia katika vyanzo vya ubunifu vya data kuhusu utumiaji wa ponografia mtandaoni. Edelman (2009) hutumia data ya usajili kutoka kwa mtoaji mmoja wa juu wa kumi wa maudhui ya ponografia kuunda hali ambayo majimbo hutumia ponografia ya mkondoni na inahusiana na haya kwa hatua kadhaa za serikali za mitazamo ya kijamii au ya kidini. MacInnis na Hodson (2014) hutumia data ya muda ya utaftaji ya Google Trends kama kiambatisho cha utumiaji wa ponografia na kukagua uhusiano kati ya utumiaji wa ponografia ya kiwango cha hali na hatua za udini na Conservatism. Wanapata kuwa nchi zilizo na mitizamo zaidi ya kiitikadi zenye viwango vya juu vya utaftaji wa Google unaohusiana na ponografia.

Karatasi hii inakagua madai kadhaa yaliyotolewa katika tafiti zilizopita kuhusu mpangilio wa majimbo na uhusiano kati ya utumiaji wa ponografia za kiwango cha serikali na hatua mbali mbali za kijamii. Pia tunapeana mfumo ambao watafiti wa siku za usoni wanaweza kutumia kupima uwakilishi wa ngazi za serikali za baadaye au hata hifadhidata za ngazi za kaunti juu ya utumiaji wa ponografia. Edelman (2009) alikuwa painia katika kupata data ya usajili ya mtoaji mmoja wa maudhui ya ponografia yaliyolipwa na matumizi haya ya data ya watumiaji wa kibinafsi kutoka kwa kampuni za kibinafsi yatakuwa kifaa muhimu cha kukusanya data juu ya tabia ngumu ya kupima. Ufunguo wa matumizi ya baadaye ya aina hii ya data tajiri itakuwa kubaini kiwango ambacho data kutoka kwa kampuni moja inaweza kutoa ufahamu sawa na mfano wa mwakilishi wa kitaifa.

Katika karatasi hii, tunapanua juu ya data inayotumiwa katika masomo haya mawili ya hivi karibuni na kuichanganya na vyanzo viwili vya data. Kwa kuwa kila moja ya vyanzo vinne vya data tunayotumia kwenye karatasi hii hutoa kiwango cha kiwango cha utumiaji wa ponografia, tunakadiria uhalali wa kila chanzo kwa kulinganisha dhidi ya safu ya kiwango cha serikali ambayo tunapata kwa vyanzo vingine.

Data

Karatasi yetu inataja vyanzo vinne vya data ambavyo ni pamoja na habari juu ya mabadiliko ya kiwango cha serikali katika utumiaji wa ponografia. Chanzo cha data mbili za kwanza ni sampuli za uwakilishi wa kitaifa wakati hizi mbili za mwisho zinategemea usajili uliyolipwa au maoni ya ukurasa yaliyounganishwa na mtoaji fulani wa yaliyomo kwenye ponografia. Katika kila chanzo cha data kipimo chetu cha matumizi ya ponografia kinatokana na hali ambayo watu hutafuta maudhui ya ponografia badala ya kutazama ponografia kwa bahati mbaya.

Hifadhi yetu ya kwanza ni ya msingi wa mfano wa kitaifa wa wahojiwa wa 2,988 katika Uchunguzi wa Miundo ya Familia Mpya (NFSS). Mkusanyiko wa data ulifanywa na Mitandao ya Maarifa (KN), kampuni ya utafiti na rekodi ya kutoa data ya hali ya juu. Mitandao ya Maarifa iliajiri wanachama wa jopo lake nasibu kwa uchunguzi wa simu na barua, kaya zinapewa ufikiaji wa mtandao ikiwa inahitajika. Jopo hili lina faida kwa kuwa sio mdogo kwa watumiaji wa sasa wa mtandao au wamiliki wa kompyuta, na hairuhusu kujitolea waliojichagua.

NFSS ni pamoja na swali kuhusu ikiwa mhojiwa alitazama ponografia kwa makusudi katika mwaka uliopita. Aina hii ya swali ina faida ya kukamata utumiaji wa ponografia kwa kila chanzo mtu yeyote anayetumia kupata. Kuna sampuli zingine za uwakilishi kitaifa kama Utafiti Mkuu wa Jamii zinazojumuisha maswali ya ponografia. Tunatumia data kutoka kwa NFSS kwa sababu inaweza kupatikana kwa wasomi wengine na inajumuisha vitambulisho vya serikali katika hali yake ya umma. Kwa kulinganisha, vitambulisho vya serikali vinaweza kupatikana tu katika toleo la siri la Utafiti Mkuu wa Jamii. Kwa uchambuzi katika karatasi hii, tunatumia seti za majimbo arobaini na sita kutoka kwa uchunguzi wa NFSS ambao kulikuwa na angalau wahojiwa wa 50.

Chanzo cha pili cha data, Mwelekeo wa Google, hufanya kazi kama faharisi ya safu ya muda wa kiwango cha utaftaji ulioingia kwenye Google katika eneo maalum la kijiografia. Takwimu hizi zimethibitisha kuwa muhimu katika juhudi za kiuchumi na kimatibabu kama vile kutabiri milipuko ya mafua (Carneiro & Mylonakis, 2009) na kutabiri viashiria vya uchumi wa muda mfupi kama kujiamini kwa watumiaji au ukosefu wa ajira (Choi & Varian, 2012). Preis, Moat, na Stanley (2013) hupima tabia ya biashara kwa kutumia Google Trends, ikionyesha kuwa maneno kadhaa yameunganishwa na kuongezeka kwa thamani ya hisa au kupungua. Sekta ya burudani ya watu wazima pia inaweza kuchunguzwa kwa kutumia data ya Google Trends ya utaftaji kwa kiwango ambacho sifa muhimu za tasnia yake zinaweza kupimwa kwa kiasi.

Changamoto muhimu zaidi katika kutumia data ya Google Trends ni kuchagua masharti maalum ambayo tunatoa data. Masharti yaliyochaguliwa lazima iwe kiashiria halisi cha utumiaji wa ponografia kwa uchambuzi wetu kuwa muhimu. Ho na Watters (2004) walichambua mwenendo wa muundo katika wavuti za ponografia. Kama sehemu ya uchambuzi wao huunda orodha ya maneno ambayo huonekana mara kwa mara kwenye wavuti za ponografia na ambayo mara nyingi hushindwa kuonekana kwenye wavuti zisizo za ponografia. Maneno manne ya juu yalikuwa "ponografia", "xxx", "ngono", na "f ***". Kutumia takwimu za utaftaji tunaona kuwa utaftaji wa maneno haya manne umeunganishwa sana. Kwa kulinganisha, utaftaji wa neno "ponografia" hauhusiani na yoyote ya maneno haya manne na ni neno ambalo linaweza kutumiwa na watu wanaotafuta habari kuhusu ponografia badala ya kupata yaliyomo kwenye ponografia.

Pia kuna tofauti kati ya ponografia ya "ngumu" na "laini", na "laini" kwa ujumla hurejelea media ambayo ni ya asili, lakini haionyeshi kupenya. Masharti manne yaliyoorodheshwa hapo awali yatatoa data tu kwa watumiaji wanaotafuta maudhui magumu, lakini bado tunachukulia hii kama uchambuzi mzuri kwa sababu mbili. Picha za ponografia laini hazizingatiwi kuwa ponografia na watazamaji wengi, na kwa sababu hiyo inaenea hata katika vyombo vya habari, ikijumuisha runinga na sinema. Pili, tunaona kwamba jamaa anatafuta maneno laini ya ponografia ni ndogo kulinganisha na utaftaji wa maneno matamu ya ponografia. Tulifanya thamani ya kutafuta jamaa kwa maneno ya utaftaji "ponografia" na "wasichana uchi" juu ya 2005-2013. Utafutaji kwa maneno yote mawili ulirekebishwa kwamba kiwango cha juu cha utaftaji kilichukua 100, ikitokea kwa neno "porn". Ukilinganisha na kiwango cha kawaida, "wasichana uchi" kamwe huwa na faharisi ya kiwango cha utaftaji mkubwa kuliko 6.

Data kutoka kwa Google Trends haionyeshi idadi halisi ya utaftaji wa neno fulani katika eneo la kijiografia. Kila nukta ya data ni ya kawaida kwa kugawa nambari za utaftaji wa muda na idadi jumla ya utaftaji wote katika eneo hilo. Takwimu hiyo inadhibitiwa kwa watu wote na tofauti za kiwango cha utaftaji kati ya majimbo. Mwelekeo wa Google pia huondoa utaftaji unaorudiwa na mtu mmoja katika kipindi kifupi cha kuzuia mtu mmoja kushona matokeo.

Takwimu zinapatikana katika kiwango cha wiki ya serikali kutoka Google Trends. Tunatumia data zaidi ya mwaka Julai 2013-Julai 2014. Uchunguzi wetu umerekebishwa kwa kiwango cha 1-100. Hali iliyo na utaftaji wa kawaida wa kawaida wa neno fulani katika kipindi cha wiki moja kwenye daftari letu ina usomaji wa 100. Kutumia data hii kwa kila kilo tunaunda faharisi ya utaftaji wa ponografia kwa kila juma-juma la data yetu na jumla ya uzani kwa kutumia maneno manne. Tunapima "ponografia" na "ngono" zaidi kwa sababu utaftaji wa jamaa ni mkubwa zaidi kulinganisha na "f ***", na "xxx". Hasa, tunatumia uzani wa maana wa kila jamaa zaidi ya mwaka uliopita. Halafu tunatumia kiwango hiki cha tafuta cha uzani wa majimbo na Google Trends kuiga tasnia ya burudani ya watu wazima.

Moja ya faida za kutumia data kutoka kwa Google Trends isipokuwa data maalum ya usajili wa wavuti ni kwamba inajumuisha habari kuhusu watu wanaotafuta burudani ya watu wazima na ya kulipwa ya bure. Doran (2008) anabainisha kuwa karibu 80-90% ya wageni kwenye tovuti za ponografia wanapata tu picha za ponografia, na kupendekeza uchambuzi wa burudani ya watu wazima waliolipwa inaweza kuficha mifumo halisi ya utumiaji wa ponografia kwa ujumla.

Chanzo chetu cha data cha tatu kinarekodi idadi ya usajili kwa mmoja wa watoa huduma wakubwa zaidi wa kumi wa bidhaa za ponografia zilizolipwa zilizotumiwa katika utafiti wa hivi karibuni na Edelman (2009). Mchanganuo wa Edelman wa data hii ulikuwa mchango wa riwaya katika fasihi; masomo ya zamani ya utumiaji wa ponografia yalikagua data ya uchunguzi tu. Data maalum iliyotumiwa ilikuwa nambari ya zip iliyohusishwa na usajili wote wa kadi ya mkopo kati ya 2006 na 2008. Mtoaji huyu wa maudhui ana mamia ya tovuti zinazojumuisha anuwai ya burudani ya watu wazima. Edelman (2009) anakiri, hata hivyo, kwamba "ni ngumu kudhibitisha kali kwamba muuzaji huyu ni mwakilishi."

Ingawa chanzo cha data hii ya usajili ni muuzaji wa juu wa 10 wa burudani ya watu wazima, usajili ni mdogo sana kulingana na mifumo ya utumiaji wa ponografia tunayoona kwenye data ya uchunguzi kama NFSS, ambapo 47% ya watu wazima wanaripoti kutumia ponografia katika mwaka uliopita . Hali iliyo na usajili zaidi kwa kila kaya pana ni Utah na 5.47 kwa kila kaya ya 1,000 iliyo na Broadband. Hali ya chini kabisa ni Montana iliyo na usajili wa 1.92 kwa kila kaya ya 1,000 iliyo na Broadband. Viwango hivi vya chini vinaonyesha kuwa sehemu ya soko ya watoa bidhaa za ponografia ni ndogo, na kuifanya iwe ngumu kujua ikiwa data kutoka kwa mtoaji mmoja inaweza kutoa kulinganisha sahihi kwa hali. Kama ilivyotajwa hapo awali, idadi kubwa ya watu wanaopata ponografia kwenye mtandao wanapata tu yaliyomo bure badala ya kutumia tovuti ya kulipwa kama ile iliyosomwa na Edelman (Doran, 2010).

Chanzo chetu cha data ni data ya kutazama ukurasa kutoka kwa Pornhub.com, ambayo ilikuwa jeshi la tatu kubwa mkondoni la burudani ya watu wazima huko Merika wakati huo. Tunatumia data ya Pornhub kutokana na saizi yake na kupatikana kwa data. Pornhub ilifanya maoni ya ukurasa kwa kila mwaka wakati wa 2013 kupatikana hadharani na kuripoti data hii kando na serikali. Takwimu za Pornhub zinafanana katika data ya Edelman kwa kuwa ni kipimo cha utumiaji wa ponografia. Walakini, data rekodi za ukurasa wa maoni badala ya wanachama; asili, data inaweza kuonyesha mifumo ya matumizi nzito ya kila mtu na mifumo ya kuongezeka kwa idadi ya watu. Data pia ina faida jamaa ya pamoja na matumizi ya kulipwa na bila kulipwa.

Kutathmini uwakilishi wa vyanzo vipya vya data

Mabadiliko makubwa ya data yameanza kufungua sana aina ya vyanzo vya data ambavyo vinaweza kutumika kupima na tabia za kusoma, kama vile utumiaji wa ponografia. Data ya usajili inayotumiwa na Edelman (2009) inawakilisha aina ya data kubwa ambazo zitazidi kupatikana kwa wasomi katika utafiti wao. Hatua muhimu ya kwanza katika kutumia aina hii ya data ya wamiliki itakuwa ya kuangalia kiwango ambacho data kutoka kwa mtoaji mmoja ni mwakilishi wa idadi ya jumla ya riba. Katika sehemu hii, tunatoa mfumo wa kukagua uwakilishi wa kijedwali kwa kulinganisha na muundo unaotokana na data nyingine ambayo inajulikana kuwa inawakilisha kitaifa au kwa kuilinganisha na mchanganyiko wa vyanzo vingine vya data ambavyo kwa pamoja vinaweza kuwakilisha kweli msingi wa tabia.

Kwenye Jedwali 1 tunaorodhesha majimbo kumi ya juu na chini ya matumizi ya ponografia kwa kuzingatia kila moja ya vyanzo vinne: data ya usajili, Pornhub, NFSS, na Google Trends. Mississippi ni nchi moja ambayo iko katika majimbo manne ya juu katika matumizi ya ponografia katika hifadhidata zote nne na Idaho safu ya karibu karibu na viwango vya chini vya majimbo yoyote katika hatua nyingi. Kwa kulinganisha, majimbo mengine kama vile Arkansas na Utah wapo juu kumi kwa hatua kadhaa lakini kwa chini kumi pamoja na hatua zingine. Matokeo haya yanaonyesha kwamba kubaini ni jimbo gani linaonekana kuwa na viwango vya juu vya utumiaji wa ponografia kulingana na chanzo kimoja cha data kunaweza kuwa shida kidogo.

Jedwali 1. Kiwango cha Agizo la Mataifa kulingana na Vyanzo vinne vya Takwimu vilivyodhibitiwa
kwa Ufikiaji wa Mtandaoni wa Broadband.

Kwenye jopo la Jedwali 2 A tunakadiri uhusiano kati ya kila chanzo cha data kwa kutumia hatua halisi za utumiaji wa ponografia kutoka kwa kila chanzo badala ya hali ya kawaida ambayo inaripotiwa kwenye Jedwali 1 kutoka kwa hatua hizi. Idadi ya usajili uliyolipwa, hadi sasa, ina uhusiano dhaifu kabisa na vyanzo vingine vitatu na inahusiana vibaya na data ya uchunguzi ya NFSS. Data ya usajili iliyolipwa ina uhusiano wa -0.0358 na NFSS, 0.076 na Google Trends, na 0.0066 na Pornhub. Hakuna mojawapo ya marekebisho haya ambayo ni muhimu kitakwimu; Takwimu zinazoendana za t zote ni chini ya 0.6 (ambayo inalingana na maadili ya p-mwelekeo mkubwa kuliko .3). Kinyume chake, safu zingine tatu zinaonyesha uhusiano mzuri sana. Mwelekeo wa Google na Pornhub zina uhusiano wa .487, NFSS na Google Trends zina uhusiano wa .655 na Pornhub na NFSS zina uhusiano wa .551. Marekebisho haya yote ni muhimu kitakwimu na takwimu ya T kati ya Google Trends na Pornhub ya 3.78, kati ya NFSS na Google Trends ya 5.68, na kati ya Pornhub na NFSS ya 4.28. Yote haya yanahusiana na maadili ya p ya chini ya .0004.

Kwenye jopo B tunaripoti uunganisho kwa kutumia nambari za kawaida zilizoundwa kutoka kwa kila chanzo cha data. Ushirikiano kati ya NFSS, hali ya Google, na Pornhub zina uhusiano wa kulinganisha na umuhimu kwa wale walio kwenye jopo A, vivyo hivyo uhusiano kati ya mwenendo wa Google na usajili uliolipwa ni sawa. Jopo linajulikana kwa sababu wakati wa kutumia safu za usajili za data iliyosajiliwa vizuri kurekebisha na data ya uchunguzi ya Pornhub na NFSS, hata hivyo uunganisho bado hauna maana. Paneli hizo mbili zinaturuhusu kupata hitimisho sawa, hata hivyo maagizo makubwa ya data ya usajili uliyolipwa yanafaa kuzingatia licha ya ukweli kwamba ni muhimu na ni dhaifu zaidi kuliko uunganisho wa vyanzo vingine na kila mmoja. Tunaamini uunganisho kwa kutumia hatua halisi za utumiaji wa ponografia badala ya safu za kawaida huwakilisha tasnia kwa sababu inachukua nafasi ya utofauti wa matumizi ya ponografia badala ya maagizo maalum ya majimbo.

Jedwali 2. Ushirikiano kati ya Vyanzo vinne vya Takwimu.

Uunganisho muhimu kati ya vyanzo vya data vitatu visivyo vya kulipwa, licha ya tofauti tofauti wanazopima (kiasi cha utaftaji, maoni ya ukurasa na sehemu ya watazamaji wa ponografia), zinaonyesha kuwa wanapima muundo halisi wa msingi katika utumiaji wa ponografia katika majimbo yote; moja ambayo haijaunganishwa na data ya usajili iliyotumiwa na Edelman (2009).

Usikivu wa makadirio kwa chanzo cha data kinachotumiwa

Ili kuonyesha umuhimu wa uhasibu kwa tofauti za viwango vya ponografia vya serikali kwenye vyanzo tofauti vya data, tunarudia matokeo ya utafiti wa hivi karibuni ambao uligundua kuwa mataifa mengi ya kidini na ya kihafidhina yalikuwa na uwezekano mkubwa wa kutafuta yaliyomo kwenye Google (MacInnis & Hodson, 2014). Tunachunguza ikiwa hitimisho la karatasi hiyo linatumika kwa hatua zingine za matumizi ya ponografia kutumia vyanzo vingine vya data ambavyo tumeelezea kwenye jarida hili. Matokeo ya urudiaji huu yametolewa katika Jedwali 3. Tulisawazisha matumizi ya ponografia, udini, na hatua za kihafidhina kwa kuondoa maana na kugawanya kwa kupotoka kwa kawaida kuruhusu kulinganisha katika hatua tofauti za matumizi ya ponografia (njia hii ni sawa na kubadilisha kila moja ya hatua katika alama ya Z).

Jedwali 3. Maungano kati ya Ukarimu wa Kiwango cha Jimbo au Conservatism na Kila Metric
Matumizi ya ponografia.

Katika utafiti wa awali, MacInnis na Hodson (2014) walitoa matokeo kulingana na data ya Google Trends kando kwa maneno maalum ya utaftaji kama vile ngono, ponografia, na XXX, sawa na masharti tunayotumia katika kipimo chetu cha Google Trends. Matokeo katika safu ya kwanza ya Jedwali 3 yanaonyesha kuwa sisi pia tunapata uhusiano muhimu wa kitakwimu kati ya udini na Conservatism katika hali nyingi wakati tunapotumia data ya Google Trends. Walakini, safu zingine kwenye Jedwali 3 zinaonyesha kuwa tunapata uhusiano dhaifu wa takwimu wakati wa kutumia vyanzo vyovyote vitatu vya data. Matokeo haya yanaonyesha kuwa ikiwa MacInnis na Hodson (2014) walikuwa wametumia yoyote ya vyanzo vingine vitatu vya data, labda wangefika kwenye hitimisho tofauti kwenye karatasi yao juu ya nguvu ya uhusiano waliyokuwa wakiyachunguza.

Ukweli kwamba MacInnis na Hodson (2014) hupata uhusiano muhimu kitakwimu kati ya dini ya kiwango cha serikali na matumizi ya ponografia ya kiwango cha serikali ni ya kufurahisha ukizingatia kuwa masomo ya zamani yaliyotumia data ya kiwango cha mtu binafsi yanagundua kuwa watu ambao huhudhuria kanisa mara kwa mara wana uwezekano mdogo wa kutumia ponografia ( Doran & Bei, 2014; Patterson & Bei, 2012; Stack, Wasserman, & Kearns, 2004). Aina hii ya muundo ambao uhusiano wa kiwango cha kikundi uko kinyume na kile kinachopatikana katika kiwango cha mtu binafsi pia umepatikana katika uhusiano kati ya elimu na dini (Glaeser & Sacerdote, 2008) na uhusiano kati ya mapato na uhusiano wa kisiasa (Glaeser & Sacerdote, 2007).

Majadiliano

Kila moja ya vyanzo vya data vimezingatiwa hapo juu inachukua mtazamo tofauti wa sehemu ya tasnia ya ponografia ya mkondoni, na kila moja ina udhaifu muhimu kwa watafiti wanaopenda viwango vya jumla vya utumiaji wa ponografia na serikali. Takwimu za uchunguzi wa NFSS, kwa mfano, labda zinafanya utumiaji wa ponografia kwa sababu ya upendeleo wa kijamii na kumbukumbu mbaya ya masomo. Data ya Google Trends inashindwa kukamata matumizi yoyote ya ponografia ambayo hupatikana kwa njia nyingine zaidi ya utaftaji wa Google. Idadi ya ponografia na michango iliyolipwa inaweza kuwa mdogo katika uwakilishi wao; wanapima matumizi kwa heshima na kampuni moja tu kwenye tasnia.

Wakati data kutoka kwa chanzo chochote inatumiwa katika utafiti, matokeo lazima yatolewe kwa muktadha wa data inayoongoza kwa matokeo hayo. Maswala yanaibuka wakati watu kimakosa wanatafsiri vibaya chanzo cha data kama kinachowakilisha tasnia ya ponografia. Kuna mipangilio mingine mingi ambayo vile vile data isiyo mwakilishi inaweza kupitiwa kwa jumla. Watafiti na watu binafsi lazima wafahamu uhalali wa nje wa matokeo yao wakati wanahabari na wasomaji lazima wawe waangalifu kutozalisha matokeo.

Tunatambua pia kiwango cha juu cha vyanzo vyetu vya data kwa kuwa wanakamata tasnia ya ponografia kwa wakati tofauti wa kihistoria; Google Trends (2013-2014), usajili uliolipwa (2006-2008), Pornhub (2013), na NFSS (2012). Data ya usajili iliyolipwa ilikusanywa takriban miaka 6-7 kabla ya vyanzo vingine. Tofauti ya wakati huu inaweza kupendelea matokeo yetu, hata hivyo mwelekeo wa jumla katika vyanzo vya data kwa jumla ni kwamba tunaamini matokeo yetu kuwa sahihi. Mabadiliko makubwa katika matumizi mabaya ya ponografia katika majimbo kutoka 2006-2013 itahitajika kwa upendeleo huu kutokea ambao tunaamini hauwezekani.

Wakati wa kujaribu kuweka kiwango cha kuagiza watu kuhusu aina fulani ya shughuli, vyanzo vingi (ikiwa vinapatikana) lazima zizingatiwe kwa sababu ya matokeo tofauti. Ikiwezekana agizo kuwa sawa usahihi wao linaweza kudhaniwa kwa urahisi zaidi. Iwapo watatofautiana, fursa inatokea ya kuelewa zaidi kuhusu suala hilo. Katika kesi yetu, tofauti zinaweza kutokea kwa sababu vyanzo vinachukua aina tofauti za utumiaji wa ponografia.

Utafiti wa zamani juu ya utumiaji wa ponografia umegusa kiwango ambacho kinaweza kuathiri maeneo muhimu ya kupendeza kama vile talaka, furaha, uzalishaji wa wafanyikazi na unyanyasaji wa kijinsia (Bergen & Bogle, 2000; Doran & Price, 2014; Patterson & Bei, 2012; Vijana & Uchunguzi, 2004). Wakati utafiti huo unafanywa data lazima iwe kutoka kwa chanzo cha kuaminika na cha kawaida (au vyanzo). Matokeo na matokeo ya athari kama hizo lazima zizingatiwe kulingana na umri, jinsia, na kitambulisho cha kijinsia cha watu binafsi - sababu ambazo hazizingatiwi katika jarida hili (Sevcikova & Daneback, 2014; Stoops, 2015; Traeen & Daneback, 2013 ; Tripodi et al. 2015). Katika fursa kama hizo za utafiti matumizi ya ponografia na serikali yanaweza kuchukua jukumu katika uchambuzi. Kwa kuzingatia matokeo ya karatasi hii chanzo cha data cha ubadilishaji kama huo lazima izingatiwe sana katika kurudisha nyuma na matokeo lazima yatafsiriwe katika muktadha wa chanzo cha data.

Hitimisho

Takwimu zinazotolewa na kampuni maalum zina uwezo wa kutoa ufahamu muhimu katika maswala ya umma. Changamoto kubwa ni kuamua wakati data ya kampuni moja, hata kubwa sana, inaweza kutoa ufahamu ambao ni mwakilishi wa idadi yote ya watu. Kwa kudhani viwango vya picha za ponografia katika majimbo yote hazikuwa na mabadiliko makubwa kutoka 2006-2013, matokeo ya karatasi yetu yanaonyesha kwamba katika hali nyingine habari kutoka kwa kampuni moja zinaweza kutengeneza picha potofu ya mifumo ya kijiografia ya tabia fulani. Hii inaweza kuwa muhimu sana kwa utumiaji wa ponografia kwani vitu vikubwa vya watu wanaopata ponografia kwenye mtandao wanapata tu yaliyomo bure badala ya kutumia tovuti iliyolipwa (Doran, 2008).

Matokeo ya karatasi hii yanaonyesha vyanzo vinne tofauti vya data kuhusu utumiaji wa ponografia ikiwa ni pamoja na mbili zinazohusisha data ya uwakilishi wa kitaifa (Google Trends na NFSS). Tunapata uhusiano mkubwa kati ya tatu ya vyanzo vyetu vya data kupendekeza kwamba zote zinaonyesha mfano kama huo katika utumiaji wa ponografia katika majimbo yote. Kinyume na data ya usajili uliolipwa, chanzo kimoja ambacho kimepokea uangalifu mzuri wa media, kwa kweli hulingana vibaya na vyanzo vingine. Tunaonyesha pia kuwa chaguo katika vyanzo vya data vyote vinaweza kuathiri hitimisho ambalo masomo huchota na kupendekeza kwamba masomo ya siku zijazo ni pamoja na vipimo vya unyeti kwenye vyanzo vya data wakati wa kukagua maswala ambayo ni changamoto kupata kipimo bora cha tabia maalum.

Marejeo