Pornografi kullanım araştırmasına genel bakış: Metodoloji ve dört kaynaktan elde edilen sonuçlar (2015): Utah, porno kullanımında 1 sayısı değildir

Makaleye bağlantı 

Pornografi kullanım araştırmasına genel bakış: Metodoloji ve dört kaynaktan elde edilen sonuçlar.

Siber Psikoloji: Siber Alanda Psikososyal Araştırmalar Dergisi, 9(4), makale 1. doi: 10.5817 / CP2015-4-4

Özet

Anahtar Sözcükler: Pornografi, internet kullanımı, veri, temsilci

İNDİR PDF

Giriş

Araştırmacıların çoğu, son on yılda pornografinin daha yaygınlaştığı konusunda hemfikir olsa da, popülasyondaki pornografi kullanım seviyesinin doğru bir şekilde ölçülmesi, sosyal bilimciler için ampirik bir zorluk olmaya devam ediyor. Pornografiye erişmek için kullanılan teknolojiler dizisi zaman içinde değişti ve aynı pornografi kullanım ölçüsünü tutarlı bir şekilde ölçmeyi neredeyse imkansız hale getirdi. Son onbeş yılda kademeli olarak pazarlara giren yüksek hızlı internet, pornografi tüketiminde (Cooper, 1998) pornografi kullanımında gözle görülür bir genel yükselişe katkıda bulunan eşi benzeri görülmemiş satın alınabilirlik, anonimlik ve erişim kolaylığı sağlar (Wright, 2011). Hertlein ve Stevenson (2010), endüstrinin büyümesine katkıda bulunan genişbant internet pornografisine özgü diğer özelliklere de dikkat çekmektedir: fiziksel dünyaya daha yakın yaklaşım, kabul edilebilirlik, belirsizlik ve kişinin “gerçek” ile “kendi” olması gereken kişi arasında konaklama.

Pornografi kullanım ölçümüne geçmiş yaklaşımlar büyük ölçüde anket verilerine dayanmaktadır (bakınız Buzzell, 2005). Bununla birlikte, çevrimiçi pornografinin elektronik niteliği, abonelik veya çevrimiçi arama verilerinden toplananlar da dahil olmak üzere, pornografi kullanımının güvenilir proxy'lerini elde etmek için bir dizi alternatif yöntemi mümkün kılmaktadır. Abonelik veya arama verilerine dayanan objektif bir ölçü kullanabilme kabiliyeti avantajlıdır, çünkü ankete dayalı veriler genel olarak bir sosyal tercih edilebilirlik önyargısından muzdariptir: katılımcılar sosyal normları ihlal eden faaliyetleri rapor edebilir (Fisher, 1993). Ayrıca, abonelik verileri, bireyin pornografiyi neyin oluşturduğu hakkındaki görüşüne bağlı değildir; pornografi kullanımına ilişkin sübjektif araştırma sorularının doğal olarak sınırlandırılması.

Son iki çalışma, çevrimiçi pornografi kullanımıyla ilgili yenilikçi veri kaynaklarına değindi. Edelman (2009), eyaletlerin en fazla çevrimiçi pornografiyi kullandığı ve bunları devlet düzeyindeki sosyal ya da dini tutumların birçok ölçüsü ile ilişkilendirdiği sıralaması oluşturmak için ilk on içerikli ücretli pornografik içerik sağlayıcısının abonelik verilerini kullanır. MacInnis ve Hodson (2014), Google Trends’in arama terimi verilerini pornografi kullanımı için bir vekil olarak kullanmaktadır ve eyalet düzeyinde pornografi kullanımı ile dindarlık ve muhafazakarlık ölçüleri arasındaki ilişkiyi incelemektedir. Daha eğilimli ideolojik tutumlara sahip devletlerin pornografi ile ilgili Google aramalarında daha yüksek oranlara sahip olduğunu buluyorlar.

Bu makale, önceki çalışmalarda devletlerin rütbe sırası ve devlet düzeyinde pornografi kullanımı ile çeşitli devlet düzeyinde sosyal önlemler arasındaki ilişki hakkındaki iddiaların bir kısmını değerlendirmektedir. Gelecekteki araştırmacıların gelecekteki devlet düzeyinde veya hatta ilçe düzeyinde veri setlerinin pornografi kullanımına ilişkin temsil edilebilirliğini değerlendirmek için kullanabilecekleri bir çerçeve sunuyoruz. Edelman (2009), tek bir ücretli pornografik içerik sağlayıcısının abonelik verilerine erişmede öncü olmuş ve bireysel tüketici verilerinin özel şirketlerden bireysel olarak kullanılması, ölçülmesi zor davranışlarla ilgili veri toplamak için yararlı bir araç haline gelecektir. Bu tür zengin verilerin gelecekteki kullanımı için anahtar, tek bir firmadan gelen verilerin ulusal olarak temsili bir örnekle aynı fikirleri verebilme derecesini belirlemek olacaktır.

Bu yazıda, bu son iki çalışmada kullanılan verileri genişletiyoruz ve iki ek veri kaynağıyla birleştiriyoruz. Bu yazıda kullandığımız dört veri kaynağının her biri, pornografi kullanım seviyesinin bir ölçüsünü verdiğinden, her kaynağın geçerliliğini, diğer kaynaklar için elde ettiğimiz devlet düzeyi sıralamasıyla karşılaştırarak tahmin ediyoruz.

Veri

Makalemiz pornografi kullanımındaki durum düzeyindeki farklılıklar hakkında bilgi içeren dört veri kaynağından yararlanmaktadır. İlk iki veri kaynağı ulusal olarak temsili örneklerdir, son ikisi ise belirli bir pornografik içerik sağlayıcısına bağlı ücretli aboneliklere veya sayfa görünümlerine dayanmaktadır. Her veri kaynağında, pornografi kullanım ölçütümüz, kişilerin yanlışlıkla pornografiyi izlemek yerine pornografik içerik aradıkları koşullara dayanmaktadır.

İlk veri setimiz Yeni Aile Yapıları Anketi'nde (NFSS) ulusal olarak temsil edilen bir 2,988 katılımcı örneğini temel almaktadır. Veri toplama, yüksek kalitede veri üretme kaydına sahip bir araştırma firması olan Bilgi Ağları (KN) tarafından yapılmıştır. Bilgi Ağları, panel üyelerini rastgele telefon ve posta anketleri ile işe aldı, hanehalklarına gerekirse internet erişimi sağlandı. Bu panelin şu anki İnternet kullanıcıları veya bilgisayar sahipleri ile sınırlı olmaması ve kendi kendine seçilen gönüllüleri kabul etmemesi bakımından avantajları vardır.

NFSS, katılımcının önceki yıl kasıtlı olarak pornografiyi görüp görmediği hakkında bir soru içermektedir. Bu tür bir soru, bireyin erişmek için kullandığı her kaynakta pornografi kullanımını yakalama avantajına sahiptir. Pornografi ile ilgili soruları içeren Genel Sosyal Araştırmalar gibi diğer ulusal temsili örnekler de vardır. NFSS'den gelen verileri kullanıyoruz, çünkü diğer araştırmacılar tarafından kolaylıkla erişilebilir ve devlet tanımlayıcılarını kamuya açık biçimde içerir. Buna karşılık, devlet tanımlayıcıları yalnızca Genel Sosyal Anketin gizli versiyonunda edinilebilir. Bu yazıda analiz için, NFSS anketinden en az 50 katılımcının bulunduğu kırk altı durumdan oluşan bir set kullanıyoruz.

İkinci veri kaynağı olan Google Trends, belirli bir coğrafi alanda Google'a girilen aramaların hacminin bir zaman serisi dizini olarak işlev görür. Bu verilerin, grip salgınlarını tahmin etmek (Carneiro ve Mylonakis, 2009) ve tüketici güveni veya işsizlik gibi kısa vadeli ekonomik göstergeleri tahmin etmek (Choi ve Varian, 2012) gibi ekonomik ve tıbbi çabalarda yararlı olduğu kanıtlanmıştır. Preis, Moat ve Stanley (2013), Google Trendler'i kullanarak ticaret davranışını ölçerek, belirli terimlerin hisse senedi değerinin artması veya azalmasıyla bağlantılı olduğunu gösteriyor. Yetişkinlere yönelik eğlence sektörü de, endüstrisinin önemli özelliklerinin nicel olarak ölçülebildiği ölçüde Google Trends arama verileri kullanılarak incelenebilir.

Google Trends verilerini kullanmadaki en önemli zorluk, verileri çizdiğimiz belirli terimleri seçmektir. Seçilen terimler analizimizin faydalı olması için pornografi kullanımının gerçek bir göstergesi olmalıdır. Ho ve Watters (2004) pornografik web sitelerindeki yapısal eğilimleri analiz etti. Analizlerinin bir parçası olarak, sıklıkla pornografik web sitelerinde görünen ve sıklıkla pornografik olmayan web sitelerinde görünmeyen terimlerin bir listesini oluştururlar. İlk dört terim "porno", "xxx", "seks" ve "f ***" idi. Arama istatistiklerini kullanarak, bu dört terim için yapılan aramaların oldukça ilişkili olduğunu bulduk. Buna karşılık, “pornografi” teriminin aranması, bu dört terimden herhangi biriyle ilişkili değildir ve gerçek pornografik içeriğe erişmek yerine pornografi hakkında bilgi arayan kişiler tarafından kullanılması muhtemel bir terimdir.

“Sert” ve “yumuşak” pornografi arasında, “yumuşak” ın genellikle doğada cinsel olan ancak nüfuzunu göstermeyen medyaya atıfta bulunduğu “ayrımcılık” arasında da bir ayrım vardır. Önceden listelenen dört terim yalnızca zor içerik arayan kullanıcılar hakkında veri çekecektir, ancak bunun iki nedenden dolayı etkili bir analiz olduğunu düşünüyoruz. Yumuşak porno, birçok izleyici tarafından pornografi olarak kabul edilmez ve sonuç olarak televizyon ve filmler de dahil olmak üzere, ana medyada bile yaygındır. İkincisi, yumuşak pornografi terimlerinin göreceli aramalarının, sert pornografi terimlerinin aranmasına kıyasla en az düzeyde olduğunu bulduk. 2005-2013 üzerinden “porn” ve “nude girls” arama terimleri için göreceli bir arama yaptık. Her iki terimde yapılan aramalar, maksimum arama hacminin "porno" terimi için ortaya çıkan 100 değerini aldığı şekilde normalleştirildi. Normalize edilmiş maksimum değere kıyasla “çıplak kızlar” hiçbir zaman 6'ten daha büyük bir arama hacmi dizinine sahip değildir.

Google Trends’ten gelen veriler, bir coğrafi alanda belirli bir terim için gerçek arama sayısını göstermez. Her veri noktası, terim için yapılan arama sayısının, o alandaki tüm aramaların toplam sayısına bölünmesiyle normalleştirilir. Dolayısıyla veriler hem popülasyon için hem de eyaletler arasında arama hacmindeki farklılıklar için kontrol edilir. Google Trends, tek bir bireyin, sonuçları tek tek çarpmasını önlemek için kısa süre içinde tekrarlanan aramaları ortadan kaldırır.

Veriler eyalet eğilimi düzeyinde Google Trends'ten edinilebilir. Verileri, Temmuz 2013-Temmuz 2014 yılı boyunca kullanıyoruz. Gözlemlerimiz 1-100 ölçeğine göre ayarlanmıştır. Veri setimizdeki bir haftalık dönemde belirli bir terimin normalize aramalarının en yüksek olduğu durum, 100 değerine sahiptir. Bu verileri her terimde kullanarak dört terim kullanarak ağırlıklı bir toplamla verilerimizin her bir durum haftası için bir pornografi indeksi oluştururuz. “Porno” ve “seks” i daha ağır yapıyoruz çünkü göreli aramaları “f ***” ve “xxx” ile karşılaştırıldığında çok daha büyük. Özellikle, geçen yıl boyunca her bir terimin ortalama nispi ağırlığını kullanırız. Daha sonra, yetişkinlerin eğlence sektörünü coğrafi olarak modellemek için Google Trends’teki bu ağırlıklı arama hacmi sıralamasını kullanıyoruz.

Web sitesine özgü abonelik verilerinin aksine Google Trends'den gelen verileri kullanmanın avantajlarından biri, hem ücretsiz hem de ücretli yetişkin eğlencesi arayan bireyler hakkındaki bilgileri içermesidir. Doran (2008), pornografik web sitelerine gelen ziyaretçilerin yaklaşık% 80-90'inin yalnızca ücretsiz pornografik materyallere eriştiğini ve ücretli yetişkin eğlencesinin analizinin genel olarak pornografi tüketiminin gerçek modellerini gizleyebileceğini öne sürdüğünü belirtti.

Üçüncü veri kaynağımız, Edelman'ın (2009) yakın tarihli bir çalışmasında kullanılan en büyük ilk ücretli pornografik içerik sağlayıcılarından birine abone sayısını kaydetmektedir. Edelman'ın bu veri setini incelemesi literatüre yeni bir katkı yaptı; önceki pornografi kullanım çalışmaları sadece anket verilerini incelemişti. Kullanılan spesifik veri, 2006 ve 2008 arasındaki tüm kredi kartı abonelikleriyle ilişkili posta koduydu. Bu belirli içerik sağlayıcı, geniş bir yetişkin eğlencesi yelpazesini kapsayan yüzlerce siteye sahiptir. Edelman (2009), “bu satıcının temsilci olduğunu titizlikle onaylamanın zor olduğunu” kabul ediyor.

Her ne kadar bu abonelik verilerinin kaynağı yetişkin eğlencesi konusunda en üst düzey bir 10 satıcısı olsa da, abonelikler yetişkinlerin% 47'inin geçen yıl pornografi kullandığını bildirdiği NFSS gibi anket verilerinde gözlemlediğimiz pornografi kullanım modellerine göre çok düşük . Genişbant hane başına en çok aboneliği olan devlet, genişbantlı her 5.47 hane için 1,000'li Utah'dır. En düşük durum, geniş bantlı her 1.92 hanesi için 1,000 aboneliğine sahip Montana'dır. Bu düşük oranlar, tek tek pornografi içerik sağlayıcıları için pazar payının düşük olduğunu ve bu durumun bir sağlayıcıdan gelen verilerin kesin bir çapraz durum karşılaştırması sağlayıp sağlayamayacağını bilmesini zorlaştırdığını göstermektedir. Daha önce belirtildiği gibi, çevrimiçi olarak pornografiye erişen kişilerin büyük çoğunluğu, Edelman (Doran, 2010) tarafından araştırılanlar gibi ücretli bir site kullanmak yerine, yalnızca ücretsiz içeriğe erişmektedir.

Dördüncü veri kaynağımız, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki yetişkinlerin en büyük üçüncü çevrimiçi ev sahipliği yapan Pornhub.com'un sayfa görüntüleme verileridir. Pornhub verisini, boyutunun yanı sıra verilerin kullanılabilirliği nedeniyle kullanıyoruz. Pornhub, 2013'in kamuya açık olduğu yıl boyunca kişi başına sayfa gösterimi yaptı ve bu verileri eyaletlere göre ayrı ayrı rapor etti. Pornhub verisi Edelman'ın verisine benzer niteliktedir, çünkü sağlayıcı tarafında pornografi kullanımının objektif bir ölçüsüdür. Bununla birlikte, veriler abone yerine sayfa görünümlerini kaydeder; sezgisel olarak, veriler kişi başına ağır kullanım biçimlerinin yanı sıra nüfus arasında çoğalma kalıplarını da ortaya çıkaracaktır. Veriler ayrıca hem ücretli hem de ücretsiz kullanımı dahil etme avantajına sahiptir.

Yeni veri kaynaklarının temsil edilebilirliğinin değerlendirilmesi

Büyük veri devrimi, pornografi kullanımı gibi davranışları ölçmek ve incelemek için kullanılabilecek veri kaynağı türlerini çarpıcı biçimde açmaya başlıyor. Edelman (2009) tarafından kullanılan abonelik verileri, araştırmalarında bilginlere giderek daha fazla erişilebilecek büyük veri setlerinin türünü temsil eder. Bu tür özel veri kullanımında önemli bir ilk adım, tek bir sağlayıcıdan gelen verilerin genel ilgi alanını temsil eden derecesini değerlendirmek olacaktır. Bu bölümde, bir veri setinin temsil edilebilirliğini, ulusal olarak temsil ettiği bilinen başka bir veriden gözlemlenen modellerle karşılaştırarak veya topluca doğru olanı temsil etmesi muhtemel olan diğer veri kaynaklarının bir kombinasyonu ile karşılaştırarak değerlendiren bir çerçeve sunuyoruz. temel davranış şekli.

Tablo 1'te, dört kaynağa göre pornografi kullanımında ilk on ve en alt on durumu listeledik: abonelik verileri, Pornhub, NFSS ve Google Trendleri. Mississippi, pornografinin ilk dört eyaletinde dört veri setinin hepsinde de kullanılmakta olan bir eyalettir ve Idaho, önlemlerin çoğunda sürekli olarak en düşük oranların yakınında yer almaktadır. Buna karşılık, Arkansas ve Utah gibi diğer devletler bazı önlemler boyunca ilk on, ancak diğer önlemler boyunca onuncu sırada yer almaktadır. Bu sonuçlar, hangi durumun tek bir veri kaynağına dayanarak en yüksek pornografi kullanım oranına sahip olduğunu belirlemenin biraz sorunlu olabileceğini göstermektedir.

Tablo 1. Dört Farklı Veri Kaynağına Dayalı Devletlerin Sıralama Düzeni
Genişbant İnternet Erişimi için.

Tablo 2 panel A'da, bu ölçümlerden Tablo 1'te bildirilen sıralı sıralama yerine her bir kaynaktan gerçek pornografi kullanım ölçümlerini kullanarak veri kaynaklarının her biri arasındaki korelasyonu tahmin ediyoruz. Ücretli abonelik verileri, bugüne kadar, diğer üç kaynakla en zayıf korelasyona sahiptir ve hatta NFSS anket verileriyle negatif bir korelasyon göstermektedir. Ücretli abonelik verileri, NFSS ile -0.0358, Google Trends ile 0.076 ve Pornhub ile 0.0066 arasında bir korelasyona sahiptir. Bu korelasyonların hiçbiri istatistiksel olarak anlamlı değildir; karşılık gelen t-istatistiklerinin tümü 0.6'ten daha küçüktür (bu, .3'ten daha büyük yönlü p değerlerine karşılık gelir). Buna karşılık, diğer üç sıralama göreceli olarak kayda değer korelasyonlar göstermektedir. Google Trends ve Pornhub .487, NFSS, Google Trends .655 ve Korehub ve NFSS .551 arasında bir korelasyon vardır. Bu korelasyonların tümü, Google Trendleri ve 3.78 Pornhub arasında, NFSS ve Google 5.68 Trendleri arasında ve 4.28'in Pornhub ve NFSS arasında istatistiksel olarak anlamlıdır. Bunların tümü, .0004'ten daha küçük yönlü p-değerlerine karşılık gelir.

B panelinde, her veri kaynağından oluşturulan sıralı sıralamaları kullanarak korelasyonları rapor ediyoruz. NFSS, Google trendleri ve Pornhub arasındaki korelasyonlar karşılaştırılabilir korelasyon katsayılarına sahiptir ve panel A'dakilerle karşılaştırılabilir, aynı şekilde Google trendleri ve ücretli abonelik arasındaki korelasyon da benzerdir. Panel dikkate değerdir, çünkü sıralı sıralamalar kullanıldığında, ücretli abonelik verileri Pornhub ve NFSS anket verileriyle daha iyi ilişkilendirilir, ancak korelasyonlar hala önemsizdir. İki panel benzer sonuçlar çıkarmamıza izin veriyor, ancak ücretli abonelik verileri için daha büyük katsayılar, diğer kaynakların birbirleriyle olan korelasyonlarından daha önemsiz ve özellikle daha zayıf olmalarına rağmen dikkat çekici. Sıralı sıralamalardan ziyade gerçek pornografi kullanım ölçütlerini kullanan korelasyonların sektörü en iyi temsil ettiğine inanıyoruz çünkü sadece devletlerin belirli bir sıralaması yerine pornografi kullanımındaki gerçek farkı ifade ediyor.

Tablo 2. Dört Veri Kaynağı Arasındaki İlişki.

Ölçülen farklı değişkenlere rağmen (arama hacmi, sayfa görünümleri ve pornografi izleyicilerinin oranı), ödenmeyen üç abonelik veri kaynağı arasındaki anlamlı korelasyon, eyaletler arasında pornografi kullanımında gerçek bir altta yatan varyasyon ölçüsünü ölçtüklerini; Edelman (2009) tarafından kullanılan abonelik verileriyle ilişkilendirilmeyen biri.

Tahminlerin kullanılan veri kaynağına duyarlılığı

Farklı veri kaynakları arasında eyalet pornografisi oranlarındaki farklılıkların hesaba katılmasının önemini göstermek için, daha dindar ve daha muhafazakar devletlerin Google'da cinsel içerik arama olasılığının daha yüksek olduğunu bulan yeni bir çalışmanın sonuçlarını tekrarlıyoruz (MacInnis & Hodson, 2014). Bu yazıda açıkladığımız diğer veri kaynaklarını kullanarak, bu makalenin sonuçlarının diğer pornografi kullanımı önlemleri için geçerli olup olmadığını inceliyoruz. Bu çoğaltmanın sonuçları Tablo 3'te verilmiştir. Pornografi kullanımı, dindarlık ve muhafazakarlık önlemlerini, ortalamayı çıkararak ve farklı pornografi kullanım ölçütleri arasında karşılaştırmalara izin vermek için standart sapmaya bölerek standartlaştırdık (bu yaklaşım, dönüştürmeye eşdeğerdir) her ölçü bir Z skoruna dönüştürülür).

Tablo 3. Devlet Düzeyinde Dindarlık veya Muhafazakarlık ve Her Metrik Arasındaki İlişkiler
Pornografi Kullanımı.

Orijinal çalışmada, MacInnis ve Hodson (2014), Google Trendleri ölçütümüzde kullandığımız terimlere benzer şekilde, cinsiyet, porno ve XXX gibi belirli arama terimleri için Google Trends verilerine göre ayrı ayrı sonuçlar verdi. Tablo 3'in ilk satırındaki sonuçlar, Google Trends verilerini kullanırken çoğu durumda dindarlık ve muhafazakarlık arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulduğumuzu gösteriyor. Bununla birlikte, Tablo 3'teki diğer satırlar, diğer üç veri kaynağından herhangi birini kullanırken çok daha zayıf bir istatistiksel ilişki elde ettiğimizi göstermektedir. Bu sonuçlar, MacInnis ve Hodson (2014) diğer üç veri kaynağından herhangi birini kullanmış olsaydı, muhtemelen incelemekte oldukları ilişkinin gücü hakkında yazdıklarında farklı bir sonuca varacaklarını gösteriyor.

MacInnis ve Hodson'un (2014) eyalet düzeyinde dindarlık ile eyalet düzeyinde pornografi kullanımı arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulması, bireysel düzeydeki verileri kullanan geçmiş çalışmaların düzenli olarak kiliseye giden kişilerin pornografiyi kullanma olasılığının çok daha düşük olduğunu bulması açısından ilginçtir ( Doran & Price, 2014; Patterson & Price, 2012; Stack, Wasserman ve Kearns, 2004). Grup düzeyindeki ilişkilerin bireysel düzeyde bulunanla zıt olduğu bu tür örüntü, eğitim ve din arasındaki ilişkide (Glaeser ve Sacerdote, 2008) ve gelir ile siyasi bağlılık (Glaeser ve Sacerdote, 2007).

Tartışma

Yukarıda ele alınan veri kaynaklarının her biri, çevrimiçi pornografi endüstrisinin farklı bir enine kesit görüntüsünü yakalar ve her birinin, genel olarak pornografi kullanımının genel düzeyleriyle ilgilenen araştırmacılar için önemli açıkları vardır. Örneğin, NFSS anket verileri, sosyal tercih edilebilirlik önyargısı ve deneklerin hatalı hafızası nedeniyle pornografi tüketimini düşük gösteriyor. Google Trends verileri, Google araması dışındaki araçlarla erişilen herhangi bir pornografi kullanımını yakalayamıyor. Pornhub ve ücretli abonelik verileri temsil ediciliği ile sınırlı olabilir; kullanımı sektördeki sadece tek bir firmaya göre ölçer.

Araştırmada herhangi bir kaynaktan gelen veriler kullanıldığında, sonuçların bu sonuçlara yol açan veriler bağlamında sunulması gerekir. Sorunlar, bireyler verilen bir veri kaynağını yanlışlıkla pornografi endüstrisinin tamamını temsil eden şekilde yorumladıklarında ortaya çıkar. Benzer şekilde temsili olmayan verilerin hatalı aşırı genelleştirilebileceği birçok başka ayar vardır. Araştırmacılar ve bireyler, bulgularının dış geçerliliğinin farkında olmalı, medya ve okuyucular sonuçları genelleştirmemeye özen göstermelidir.

Veri kaynaklarımızın, pornografi endüstrisini farklı tarihsel anlarda yakalamaları bakımından bir sınırlama olduğunu da biliyoruz; Google Trends (2013-2014), ücretli abonelik (2006-2008), Pornhub (2013) ve NFSS (2012). Ücretli abonelik verileri, diğer kaynaklardan yaklaşık 6-7 yıl önce toplandı. Bu zaman farkı, sonuçlarımızı etkileyebilir, ancak veri kaynaklarındaki bir bütün olarak genel eğilimler, bulgularımızın doğru olduğuna inandığımız şekildedir. Pornografinin 2006-2013'ten eyaletler arasında göreceli kullanımında büyük değişimler olması muhtemel olduğuna inandığımız bu önyargının gerçekleşmesi için gerekli olacaktır.

Bir tür faaliyetle ilgili bireyleri sıralamaya teşebbüs ederken, (eğer varsa) zıt sonuçlar için birden fazla kaynak izlenmelidir. Siparişlerin benzer olması durumunda, hassasiyetleri daha kolay bir şekilde kabul edilebilir. Farklı olmaları durumunda, konuyla ilgili daha fazla bilgi edinmek için bir fırsat ortaya çıkar. Özel durumumuzda, farklılıklar ortaya çıkma olasılığı yüksektir, çünkü kaynaklar farklı pornografi kullanımlarını yakalar.

Pornografi kullanımına ilişkin geçmiş araştırmalar, boşanma, mutluluk, işçi üretkenliği ve cinsel şiddet gibi önemli ilgi alanlarını ne ölçüde etkileyebileceğine değinmiştir (Bergen & Bogle, 2000; Doran & Price, 2014; Patterson & Price, 2012; Young & Case, 2004). Böyle bir araştırma yapılırken, veriler güvenilir ve genelleştirilebilir bir kaynaktan (veya kaynaklardan) alınmalıdır. Bu tür etkilerin sonuçları ve bulguları, bireylerin yaşı, cinsiyeti ve cinsel kimliği ışığında dikkate alınmalıdır - bu makalede dikkate alınmayan faktörler (Sevcikova ve Daneback, 2014; Stoops, 2015; Traeen ve Daneback, 2013 ; Tripodi ve diğerleri 2015). Bu tür araştırma fırsatlarında, devlet tarafından pornografi kullanımı analizde rol oynayabilir. Bu makalenin sonuçları göz önüne alındığında, böyle bir değişkenin veri kaynağı, böyle bir regresyonda yoğun bir şekilde ele alınmalı ve sonuç, veri kaynağı bağlamında yorumlanmalıdır.

Sonuç

Belirli şirketler tarafından sağlanan veriler kamu ile ilgili konularda önemli bilgiler sağlama potansiyeline sahiptir. Büyük bir zorluk, tek bir şirketin verilerinin, hatta çok büyük bir şirketin tüm popülasyonu temsil eden içgörüler sağladığını belirlemesidir. Ülkeler arasında göreceli olarak pornografi oranlarının 2006-2013'ten büyük bir değişiklik göstermediğini farz edersek, çalışmamızın sonuçları bazı durumlarda tek bir şirketten gelen bilgilerin belirli bir davranışın coğrafi kalıplarının yanıltıcı bir resmini yapabileceğini öne sürmektedir. Pornografiye çevrimiçi erişen kişilerin büyük çoğunluğu ücretli bir site kullanmak yerine yalnızca ücretsiz içeriğe erişebildiğinden, pornografi kullanımı için bu özellikle önemli olabilir (Doran, 2008).

Bu çalışmanın sonuçları, ulusal olarak temsili verileri içeren (Google Trends ve NFSS) olmak üzere pornografi kullanımına ilişkin dört farklı veri kaynağından faydalanmaktadır. Üç veri kaynağımız arasında, hepsinin pornografi kullanımında devletler arasındaki benzer bir temeli yansıttığını öne süren anlamlı bir ilişki bulduk. Buna karşılık, oldukça fazla medya ilgisi alan bir kaynak olan ücretli abonelik verileri aslında diğer kaynaklarla oldukça zayıf bir ilişki içerisinde. Ayrıca, veri kaynaklarındaki seçimlerin çalışmaların çıkardığı sonuçları etkileyebileceğini ve gelecekteki çalışmaların, belirli davranış için ideal bir önlem almanın zor olduğu sorunları incelerken veri kaynaklarına yönelik duyarlılık testlerini içerdiğini öne sürüyoruz.

Referanslar