色情对商业中不道德行为的影响（2019）

抽象

色情制品不再仅限于一小群人或一个人的隐私。 相反，它已渗透到现代文化中，包括工作环境。 鉴于色情内容的普遍性，我们研究了观看色情内容如何影响工作中的不道德行为。 使用来自样本的调查数据，在人口统计学方面接近具有全国代表性的样本，我们发现观看色情内容与预期的不道德行为之间存在正相关关系。 然后我们进行实验以提供因果证据。 该实验证实，调查消费色情内容会导致个人不那么道德。 我们发现这种关系是由于观看色情内容导致其他人非人化的道德脱离。 综合起来，我们的结果表明，选择消费色情内容会导致个人的道德行为不那么明显。 由于不道德的员工行为与许多负面的组织结果有关，包括欺诈，串通和其他自私行为，我们的结果对大多数社会组织都有影响。

商业道德杂志 （2019）：1 18。

Mecham，Nathan W.，Melissa F. Lewis-Western和David A. Wood。

关键词： 色情 伦理 不道德的行为 非人化 

介绍

色情不是一项新的活动，但在过去20年中，色情的使用已大大增加（例如Price等。 ）。 因此，即使在商业环境中，曾经主要限于青少年男孩和一小部分成年人的活动也变得更加普遍。 据估计，40万美元 经常 访问色情网站（Ropelato ）。 2018调查发现，近60％的受访者在工作时观看色情内容，每月观看色情内容一半，10％每天观看色情内容（麦当劳） ）。 实际上，所有互联网色情内容流量中有70％发生在上午9点至下午5点之间，这是大多数人可能都在工作的时间（康林 ; 契约之眼 ）。 彭博社最近的一篇文章得出的结论是“在办公室看色情片非常普遍”（Suddath ）。 除了统计数据之外，还有许多关于工作中色情消费的传闻。1 例如：

在过去5年中，SEC OIG（监察长办公室）证实，有33名SEC员工和/或承包商通过查看色情，露骨或性暗示内容而违反了委员会的规则和政策，以及政府范围内的道德行为标准使用政府计算机资源和官方时间（CNN ).

两年来，新英格兰金融公司的一位高管每天早上上班，向他的秘书打招呼，然后关上了他后面那间宽敞，开窗的办公室的门。 像发条一样，他拉开百叶窗，将电脑屏幕向他倾斜，这样一来，任何人突然闯进去，他们都无法分辨自己在做什么。 在接下来的2小时内，有时甚至是6小时内，他着手浏览互联网，寻找他能找到的最淫秽的色情网站（康林 ).

新闻4 I-Team利用“信息自由法”获得了十几个联邦机构的调查记录，收集了近期员工滥用计算机的案例。 该抽样调查显示，自50以来，至少有12案件在2015机构查看过大规模或犯罪色情内容，其中包括一些员工承认花费大量工作时间浏览色情内容的案件（NBC） ).

今年早些时候，美国环境保护署的一名雇员几乎被抓到裤子掉下来了。 EPA监察长办公室的一名特工出现在高级员工办公室，以了解为什么他将色情图片存储在网络服务器上。 特工走进那个看着色情片的家伙-你猜对了。 受到压力时，该员工承认，自2年以来，每个工作日他一直在观看性感网站6到2010小时（星期六） ).

这些统计数据和轶事故事强调，工作中的色情消费是一个重要问题。 虽然由于工作中的色情消费浪费了时间和资源，管理者应该感到震惊（有些人估计美国公司每年损失高达XXUMX亿2），如果色情消费对其他工作场所的行为产生负面影响，那么色情消费可能会更成问题。 具体而言，色情消费可能会影响员工的不道德行为倾向。 因此，我们调查了观看色情和不道德行为之间的因果关系。

我们根据先前的研究开发了一个关于色情内容如何增加不道德行为的模型。 之前的研究表明，色情消费有两种可能增加不道德行为的途径。 首先，研究发现，观看色情内容会增加延迟折扣（律师 ; Negash等人。 ; Van den Bergh等人。 ; 威尔逊和戴利 ）。 具有更大倾向于大幅折扣未来结果的个人愿意为较小的直接利益放弃更大的未来利益。 更大的延迟折扣与减少自我控制和增加冲动，短视行为有关（Fawcett等。 ），这增加了不道德的行为（李等人。 ）。 因此，预计色情消费延迟折扣增加会增加不道德行为。

其次，先前的研究发现，道德脱离会增加不道德的行为（例如，Detert等人。 ; Gabbiadini等。 ）。 班杜拉（道德脱离模型包括八种机制3 促进道德脱离。 我们专注于一个非人化4- 因为之前的研究认为色情消费会增加观众对他人非人性化的倾向（Fagan ; 彼得和法肯堡 ; 施耐德 ）。 也就是说，如果色情消费增加了道德脱离，那么非人化就是可能的机制。 因此，我们预计色情消费会增加不道德的行为，如果它增加员工的非人性化倾向。 总之，我们希望观看色情内容与不道德的行为正相关，并且这种效果可以通过延迟折扣，非人化或两者的增加来体现。

为了研究色情消费与不道德行为之间的关系，我们使用两种互补的方法，即调查和实验，它们具有不同的有效性和弱点。 该调查使我们能够测试在实验室环境之外是否存在效应。 该实验提供了关于潜在机制的因果证据和证据（即延迟折扣和非人化）。 总之，不同方法的一致结果提供了强有力的证据，证明这些影响既是因果关系又是可推广的。

首先，我们使用反映美国国民人口统计数据的样本进行调查。 在这个1083美国成年人样本中，我们发现样本的44％报告他们从不查看色情内容，24％报告很少查看，22％偶尔会查看它，6％和4％分别经常和非常频繁地查看它。 我们创造了一个假设的情况，要求参与者不诚实地滥用公司的个人利益政策（即，他们为获取金钱利益而撒谎的可能性）是多么可能。 我们发现色情消费与不道德行为的意愿之间存在显着的，单调递增的关系（即，为了货币收益而撒谎）。 这种关系对于控制受访者的各种人口统计特征是有效的。

其次，为了提供证据证明我们的结果是因果关系而不仅仅是联想本质，并且考察延迟折扣和非人化作为可能的中介变量的作用，我们进行了一项实验。 对于我们的实验，我们聘请参与者完成一项任务，并测量色情消费是否影响了他们推卸工作的意愿和谎言所做的工作 - 两种常见的不道德的工作场所行为（Rodriguez） ）。 为了保护参与者并收集测试我们假设所必需的数据，我们不会直接向参与者公开色情内容，而是让参与者在一个实验条件下回忆并详细描述他们最后一次观看色情内容。 这种激活的色情图像出现在那些选择观看色情内容并允许那些不选择观看色情内容以避免不必要的曝光的人心目中。 然后，我们指示参与者他们的工作是观看所有10-min视频。 该视频很无聊，因此为参与者提供了跳过视频的动力。 我们后来询问参与者是否观看了整个视频，并通过录制他们是否实际观看视频来衡量谁在说谎。

实验结果显示，参与者推卸工作（不看视频），并且在他们回忆起他们最后一次色情活动的时候，在21％的时间里做了工作，只有8％的时候回忆起非色情情况。 因此，观看色情内容的人数增加了2.6倍 - 这是一个相当大且经济上显着的影响。 此外，我们测试了两个可能的调解员关于色情对不道德的行为延迟折扣和非人化的影响。 我们的调解分析结果仅显示非人化作为统计学上显着的中介。 色情使用增加了观众对他人的非人性化，这反过来又增加了观众逃避工作和为个人利益撒谎的意愿。

本文以多种方式为文献做出贡献。 这是我们意识到的第一项研究，它显示了色情对不道德行为的有害影响。 此外，我们可以通过增加其他人的非人性来识别至少一种色情造成不道德行为的机制。 之前的研究认为，色情消费会增加非人化，但我们并未意识到这一点的任何因果证据。 因此，我们的实验结果支持了色情和非人化之间普遍被吹捧但未经测试的联系。 这些结果对于组织绩效的几个方面也很重要。 首先，Moore等。 （）提供证据证明员工通过非人化和其他脱离机制在道德上脱离的倾向导致不道德的组织行为，包括欺诈倾向增加和其他不那么恶劣的自私行为。 同样，Welsh等人。 （）提供证据表明，小规模的道德违规行为为导致欺诈和其他公司丑闻的更大违法行为铺平了道路。5 因此，员工色情消费的增加可能会增加公司级欺诈风险以及妨碍实现组织目标的其他自私行为的风险。

其次，由于色情制品的消费会导致他人不人道化，因此随着员工色情制品消费量的增加，性骚扰或敌对工作环境的发生率可能会增加。 这对组织是有害的，因为骚扰既给公司带来了直接成本（例如，从支付给美国平等就业机会委员会（EEOC）的支出和原告的费用，也包括律师费），而在生产率和员工流失率方面都产生了间接成本。 美国EEOC于2016年发布的一份报告得出结论，骚扰导致生产力损失的间接成本不仅涉及直接受影响的人员，而且还涉及所有工人，其真正成本包括生产力损失，营业额增加和公司声誉受损。

最后，我们的结果非常重要，因为除了不道德的行为之外，它们还暗示了其他潜在的色情内容成本。 由于色情制品会增加员工对他人非人性化的倾向，因此除了不道德的行为之外，还可能导致其他负面结果。 例如，非人化导致了合法化（Bar-Tal ），当个人或团体被非法化以防止他们获得晋升时，可以看到; 侵略（Greitemeyer和McLatchie ; 鲁德曼和梅舍尔 ），可能由经理辱骂员工表现出来; 并且不愿意帮助他人（Andrighetto等人。 ; Cuddy等人。 ），这可能会产生不利影响，特别是在团队项目中。 鉴于我们在本研究中发现的色情内容的负面影响以及其他人已经发现（Malamuth和Ceniti ; 威洛比等人。 ），对于商业，政治和其他领导者来说，考虑色情对组织结果的实现所带来的重大风险并做出相应的反应非常重要。

文学评论

色情是一个广泛的术语，包含许多不同的方面。 由于其广泛的性质，我们遵循Negash等人。 （并将色情内容定义为查看任何色情内容。6 在过去的25年中，互联网增加了色情内容的访问，负担能力和匿名性（Cooper等。 ）。 心理学家将这些变迁称为“三A”引擎，并指出它们是色情消费变化背后的推动力，因为人们现在可以从家里或工作中获取色情内容，不愿透露姓名，并且成本低（或没有）（例如，Cooper） ; Cooper和Griffin-Shelley ）。 毫不奇怪，色情材料的消费量已经增加，并且随着每一代新生代的增加而逐渐增加（Price等人。 ; 赖特 ）。 许多评论报告广泛使用色情内容。 例如，有些人注意到，近乎30,000的用户每秒都会在互联网上观看色情内容（CNBC ; Ropelato 并且，色情网站比Netflix，亚马逊和Twitter组合获得更多的访问者（赫芬顿邮报 ; Negash等人。 ）。 更保守的估计表明，与色情相关的互联网搜索占全球互联网流量的约13％（Ogas and Gaddam） ）。 虽然很难准确估计色情消费的趋势，但人们可以自信地得出结论，色情消费很普遍，近年来其使用量有所增加（例如，Ogas和Gaddam） ; Price等。 ; 赖特 ).

色情消费似乎并不孤立于社会的一小部分。 最近对色情消费的研究表明，27和18之间至少有89％的美国人看过色情内容（Wright等人。 并且年轻人的消费率可能要高得多。 卡罗尔等人。 （）报告87％的年轻成年男性和31％的年轻成年女性披露了某种程度的色情消费。 色情内容的高消费及其使用率的增加引起了学术界的浓厚兴趣，许多研究发现观看色情内容会产生有害影响。7

虽然先前的研究记录了色情消费的个人和关系后果，但文献提供的关于色情消费如何更广泛地影响组织和社会的证据，包括它如何影响企业。 我们不知道任何直接测试色情消费如何影响不道德行为的研究。 休息（）将不道德的行为定义为违反广泛接受的（社会）道德规范的任何组织成员行为。 这种不道德行为的定义已经在各种情境中使用（并且被描述为描述性的）（Kaptein ; Kish-Gephart等。 ; Treviño等。 ）; 因此，我们将其作为我们对不道德行为的定义。 在这项研究中，我们研究色情消费是否会影响决策者的不道德行为倾向。 更具体地说，我们检查观看色情内容是否会增加个人参与不道德行为的倾向，我们以两种方式操作：（1）不诚实地滥用公司政策，（2）推卸责任并撒谎。 这些是相关的不道德的工作场所行为; 最近一项关于不道德的工作场所行为的调查报告称，五种最常见的违规行为包括（1）滥用公司时间，（2）滥用行为，（3）员工盗窃，（4）撒谎和（5）违反公司互联网政策（罗德里格斯 ).

我们研究了之前的研究，以确定消费色情时可能加剧的机制（1），（2）可能会增加不道德的行为。 之前的研究表明，至少有两种非相互排斥的色情消费机制可以影响不道德的行为：它可能（1）鼓励延迟贴现，（2）加剧他人的非人化（从而增加道德脱离）。8 之前的研究认为，这些机制在观看色情内容时会激活或加剧，但正如以下各节所讨论的，关于色情制品对每种机制的实际影响的证据是微妙的。 延迟折扣和非人化也与不道德行为的变化有关。 因此，我们研究色情消费与不道德行为之间的关系，并探讨延迟贴现和非人化是否可以调节这种关系。 在接下来的部分中，我们将讨论这些机制中的每一个，然后介绍我们的正式假设。

延迟贴现

延迟折扣是对未来结果的折扣，或者更倾向于今天的结果而不是更有价值的未来结果（律师 ; Negash等人。 ; 拉赫林和格林 ）。 愿意接受更有价值的未来奖励但不那么有价值的直接奖励的个人具有较低的贴现率（即，结果随着时间的推移失去较少的价值），而喜欢立即满足而不是更大的未来奖励的个人被描述为具有更高的贴现率。 例如，具有高延迟贴现率的人宁愿从现在开始每周收到$ 1 $ 10，而延迟折扣率较低的人则会等待一周以获得更大的金额。

具有高折扣率的个人被描述为“不耐烦，冲动，短视或缺乏自我控制”（Fawcett等人。 ，p。 128）。 更高水平的延迟折扣与诸如成瘾，冲动决策，药物滥用，冒险性行为，肥胖，网络成瘾，犯罪行为和过度赌博等行为有关（Buzzell等。 ; Chesson等人。 ; Crean等人。 ; 戴维斯等人。 ; Dixon等。 ; 李等人。 ; MacKillop ; 罗默等人。 ; Saville等人。 ）。 也就是说，延迟折扣是包括不道德行为在内的短视行为的强有力预测因素。 李等人。 （）还发现犯罪率的增加与延迟折扣的增加有关，这表明延迟折扣较大的个人不仅表现不道德，而且表现不道德也会增加延迟折扣。 研究还将色情消费与延迟贴现的增加联系起来，使用实验室实验和从现场收集的数据（律师 ; Negash等人。 ; Van den Bergh等人。 ; 威尔逊和戴利 ).

总的来说，该研究表明，色情消费与更大的延迟贴现相关，更大的延迟贴现与不道德的行为有关。 这表明，由于延迟折扣的增加，色情消费将导致不道德行为的增加。 与短期利益相比，员工倾向于更大幅度地贴现未来结果的倾向有可能影响员工做出的许多不道德的决定。 例如，会计师决定“按摩”财务报表数字以立即看起来很好，通常是为了获得更高的奖金或增加其股权薪酬的价值，而牺牲长期公司价值（Bergstresser和Philippon） ; 科恩等人。 ; 格雷厄姆等人。 ; Holderness等。 ）。 管理人员通常必须权衡与遵守昂贵的环境法规相关的长期利益与短期收益与不合规的关系。 同样，管理人员可能从内幕交易中获得短期回报，这会给经理（甚至公司）带来长期成本。 因此，员工消费色情制品延迟折扣的增加可能会对众多组织决策产生负面影响。 同样，较高的贴现率和冲动性可能导致不道德的顾客行为，如入店行窃。

非人化

道德自我调节是个人用来确保其行为符合道德标准的一种机制（Bandura ）。 然而，自我调节过程可以被激活或忽略（班杜拉 ; Detert等人。 ）。 道德脱离是用来描述未能激活（或忽略）道德自我调节的术语。 未能通过道德脱离激活道德自律会增加不道德的行为（例如，班杜拉 , ; Detert等人。 ; Gabbiadini等。 ）。 班杜拉（道德脱离的模式包括导致道德脱离的八种机制，其中一种是非人化。9

非人性化是看待和对待其他对象（例如作为对象或作为达到目的的手段而不是人类）的心理过程（Papadaki ; 索尔 ).10 在最流行的色情材料中出现了高水平的非人化行为（Bridges等人。 克拉森和彼得 ; 麦基 因此，人们普遍认为色情会增加非人化。 因此，我们将非人化作为从色情消费中脱离道德的可能途径。 此外，研究表明，非人化是一种受情境因素影响的“日常社会现象”（Haslam ，937）并且不需要“in”和“out”组，但可以作为个体现象出现（Haslam et al。 ).

虽然人们普遍认为，色情制品中的非人性化行为会增加色情观众对人，特别是女性非人化的倾向，（Fagan） ; 施耐德 ），大多数证据只是相关的，而不是偶然的。 例如，彼得和法肯堡（找到色情文化与女性非人化之间的联系; 然而，作者指出，这种关系可能会发生，因为色情制品会鼓励非人化，或者因为低观察女性的观众更容易消费色情内容。 使问题进一步复杂化的是混合相关证据。 麦基（）发现色情消费者对女性的态度与消费的色情内容之间没有任何关系。 使用调查证据，Hald和Malamuth（）报告色情对男性对女性的看法有积极影响。

沃德（）是一个例外，它使用实验设计来检查媒体中描述的刻板印象与青少年的态度之间的因果关系以及媒体内容中描述的那些假设。 她发现媒体非人化女性与观众认为女性是性对象之间的偶然关系。 沃德和弗里德曼（）找到类似的证据。 两项研究的结果均来自媒体 不能 被归类为色情内容（例如，来自Friends和Seinfeld等电视节目的剪辑），但人们可能会认为这些结果也会获得色情媒体，并且这种关系甚至可能更强。

总之，虽然色情内容往往包括非人化行为，但色情与非人化之间关系的相关证据参差不齐，反映普通刻板印象的媒体与观众对女性态度之间关系的实验证据并未对色情媒体进行审查。 因此，色情是否会增加非人化程度存在一些不确定性。 通过这项研究，我们希望通过提供关于观看色情和非人化之间因果关系的实验证据来增加关于色情的文献，反过来，观看色情内容造成的非人化是否会增加不道德的行为。

非人化的不道德行为的增加有可能在许多商业环境中体现出来。 例如，增加倾向于获取收益并仅将其他人视为达到目的的手段，可能会对组织内的团队效率和合作产生极大的不利影响（Moore et al。 ）。 为实现重要的公司目标（例如，开发新产品，进入新市场，提高客户满意度），通常需要跨职能专业领域的合作和信任。 因此，由于员工的非人化程度增加而导致的信任和合作大幅减少，可能会对公司层面的结果产生负面影响。 此外，近年来，各组织对旨在留住和培养有才能的妇女的方案进行了大量投资。11 当员工，特别是担任领导职务的员工消费色情内容时，这些投资可能会受到严重破坏。 相关的，员工倾向于使同事丧失人性可能会增加性骚扰或恶劣工作环境的发生率，这两者都会降低公司的生产力并导致代价高昂的诉讼。

最后，非人化也会影响客户 - 公司关系。 将客户视为对象而非尊重其作为个人的先天价值的员工可能会降低客户保留率，甚至可能产生负面的在线或媒体关注。 另一方面，客户可以通过将公司视为非人类实体而非个人集合来使公司非人化。 例如，欺诈性回报的客户可以通过认为他们只是降低公司的利润而不伤害任何人来使公司员工失去人性。 通过将公司视为对象而不是个人集合，客户将公司置于他们自己和公司员工之间，公司员工最终受到客户不道德行为的影响。 这种观点降低了客户对受客户行为影响的人的心理接近程度，并可能增加不道德的客户行为（琼斯） ).12

假设

前面的讨论引出了我们关于观看色情和不道德行为之间关系的第一个假设，以及关于色情造成不道德行为的机制的第二个两部分假设。 正式陈述：

  • H1： 消费色情内容增加了不道德的行为。

  • H2a： 消费色情会增加延迟折扣，从而增加了不道德的行为。

  • H2b： 消费色情会增加非人化，这会增加不道德的行为。

数字 1 说明了我们的预测，即消费色情内容会增加延迟折扣和非人化（链接1），而色情引起的延迟折扣和非人化会增加不道德的行为（链接2）。 该图还说明了可能发生的选择效应; 更有可能使他人丧失人性的人也更容易看到色情内容（链接3）。 我们的实验设计允许我们在控制链接1的同时测试链接2和3; 随机分配导致较少道德的人被平等代表13 在两个实验条件下，从而使我们能够控制人们之间的差异，使他们倾向于打折未来事件并使他人丧失人性。14

图。1

不道德行为模型。 这个数字说明了我们的预测（链接1和2）以及如果更有可能使其他人变得非人性化的人更有可能查看色情内容（链接3），可能会产生的选择效果。 我们的实验设计允许我们测试链接1和2，因为随机分配导致在两种实验条件下均等地表示不太道德的人。 因此，选择效果无法解释我们的结果。 虽然链接3很有意思，但我们不会探索它，因为它超出了我们的分析范围。 尽管如此，为了完整起见，我们将其纳入我们的不道德行为模型中

调查设计和结果

我们使用两种互补的方法收集证据。 首先，我们使用旨在反映具有全国代表性的样本的调查，以提供H1的关联测试，并提供强大的外部有效性，以便我们的结果推广到大量人口。 该调查研究了色情消费与不道德行为之间的一般关系是否在人群中显而易见。 但是，我们理解，这种方法的局限性在于，结果可能归因于相关的遗漏变量或消费色情制品选择的内生性以及不道德行为的选择。 因此，我们使用第二种方法，即随机实验，不受这些限制，并允许我们检查延迟折扣和/或非人化是否是中介变量。 也就是说，随机实验提供了更强的内部效度，并有助于测试我们的中介假设。 调查结果将在下一节中介绍，实验结果如下。

调查设计

参与者成员

我们支付了Qualtrics招募一组1000成人参与者 - 他们返回了1083可用的回复。 Qualtrics使用配额过滤器生成反映美国全国人口统计数据的样本。15 在人口统计学方面，48.5％的样本是男性，平均年龄是47。 大约43％的样本拥有学士学位或更高，而24％只获得了高中或更低学历。 选择一个近乎具有全国代表性的样本可以让我们推断这些结果应该推广到美国成年人口。

任务和措施

调查首先询问参与者人口统计问题，然后参与者阅读以下情景：

您最近在当地商店购买了一把昂贵的椅子，并且有严格的退货政策。 退货政策允许您在制造过程中出现缺陷时退货，但如果您因误用而导致产品损坏则退货。 虽然您知道商店有严格的政策，但您也知道他们执行政策的唯一方法是询问客户是否滥用了产品。 将椅子带回家后，您通过自己的误用将其损坏，使其不再起作用。

在阅读了这一情况之后，与会者表示他们退回产品的可能性有多大并声称它在制造方面存在缺陷，因此他们可以收到一把新椅子。 响应记录在5点刻度上，包括肯定不会返回（1），可能不会返回（2），可能会返回（3），可能会返回（4），并且肯定会返回（5）。 然后参与者表明他们多久观看一次色情材料。 我们为参与者定义了色情材料，作为“视频，杂志，互联网网站，图像，书籍等描述人们发生性行为，显示裸露的照片或有性行为的人，或者展示描述人们性行为的电影或音频”。参与者以5点标度回复，标记为：never（1），很少（2），偶尔（3），频繁（4）或非常频繁（5）。 我们研究基于客户的情况，因为与员工一样，客户是业务中的重要利益相关者（Ferrell ; Henriques和Sadorsky ).

统计调查结果公布

数字 2 和表 1 目前的结果检查了调查参与者不诚实地返回主席和色情消费的意愿之间的相关性。 统计上显着的正（负）关系表明，色情消费与不诚实行为的增加（减少）有关。 数字 2 说明了色情消费频率与不道德行为之间的正相关关系。 表 1，A组提供人们报告观看色情内容的频率分布。 我们发现44％的样本从不查看色情内容，24％很少查看它，22％偶尔会查看它，6％和4％分别经常和非常频繁地查看色情内容。16 因此，全国代表性样本的56％表明至少有一些倾向于色情消费的倾向。 此外，我们看到自我报告的色情消费与不道德地将商品退回商店的意愿之间存在单调递增的关系。 使用对比的ANOVA显示三个不同的组（结果未列表）。 从不查看色情内容的参与者在统计上不太可能是不道德的，而不是所有其他参与者。 报告频繁观看色情内容的参与者比其他所有群体都更加不道德。 很少，偶尔和经常查看色情内容的参与者比不经常查看色情内容的参与者更有可能退回该项目，但返回该项目的可能性明显低于报告色情内容的参与者非常频繁。

图。2

使用调查数据自我报告色情内容对不道德行为的影响。 该图说明了从具有全国代表性的样本（即调查数据）中获得的结果。 该图显示在左侧 y-axis是不诚实地将商品退回商店和商店的可能性 x-axis参与者自我报告使用色情内容。 正确的 y-axis和该行显示每个类别中报告色情内容消费的参与者人数

表格1

调查数据分析

A组：平均不愿意按色情观察频率退回项目的意愿

色情观看的频率

N

%

不诚实的退货

SD

1，决不

478

44

1.78

1.15

2，很少

263

24

2.07

1.15

3，偶尔

233

22

2.12

1.13

4频繁

63

6

2.16

1.18

5-非常频繁

46

4

2.96

1.71

小组B：回归结果，不诚实地退回项目的因变量意愿

变量

SE

沃尔德 χ2

p 折扣值

PornViewing

0.19

0.06

11.70

<0.001

年龄

- 0.01

0.00

9.72

0.002

男性

0.04

0.13

0.11

0.738

教育

- 0.05

0.04

1.56

0.212

侵略

- 0.30

0.05

33.38

<0.001

N = 1083; 普塞多。 R2 = 0.092

该表显示了具有全国代表性的样本的结果。 小组A报告平均分数 不诚实的退货 通过自我报告的色情消费习惯频率，而B小组报告的有序逻辑回归的结果 不诚实的退货 关于色情消费的频率（PornViewing）和控制变量。 使用有序逻辑回归是因为因变量反映了序数而不是间隔数据。 因变量（不诚实的退货）是在5点刻度上测量的，绝对不会返回（1），可能不会返回（2），可能会返回（3），可能会返回（4），并且肯定会返回（5）。 变量定义如下： PornViewing 是个人观看色情内容的频率，以5点量表衡量。 年龄 是以年为单位的个人年龄。 男性 是一个二分变量，如果个体是男性，则采用1的值，否则采用0的值。 教育 是一个衡量教育水平的分类变量，包括低于高中学历（1），高中/ GED（2），一些大学（3），2-大学学位（4），4-大学学位（5） ，硕士学位（6），博士学位（7）和专业学位（8）。 侵略 是使用巴斯 - 佩里侵略问卷的简短形式（12问题）测量的特质攻击。 值越高表示攻击性越强

接下来，我们检查参与者不诚实地返回主席的意愿与色情消费之间的关系，该回归模型包括几个控制变量，以降低我们的结果可归因于相关遗漏变量的可能性。 具体来说，我们包括年龄，因为之前的研究表明年轻人更容易消费色情内容（Buzzell ; 哈尔德 ），性别男性比女性更容易看到色情内容（Buzzell ; Cooper等。 ; 哈尔德 ），教育程度较低的受教育者比受过更多教育的人消费更多的色情内容（Richters等。 ，杨 ）和侵略，因为之前的研究表明，更具侵略性的人可能更容易消费色情内容（Malamuth等。 ）。 我们在表B的B组中报告了该分析的结果 1。 我们发现，即使控制了这些变量，色情消费也与不道德的行为正相关。 我们进行了额外的分析，没有发现任何控制变量与自我报告的色情消费相互作用以证实不道德行为的证据。 因此，我们的调查证据测试H1表明，观看色情内容与不道德的行为正相关。

实验设计和结果

实验设计

参与者成员

我们雇用了200名参与者参加了使用亚马逊在线劳动力市场Mechanical Turk（MTurk）进行的实验。 一百九十九成功完成了任务。 就人口统计学而言，54％的样本为男性，平均年龄为35岁，除为MTurk工作以外，还有91％的样本被雇用。 我们使用MTurk劳动力市场有几个原因。 首先，它为我们的实验提供了真实的环境。 参与者被聘用并完成了合理预期将在MTurk上执行的任务并获得了报酬。 其次，虽然MTurk参与者并没有明确地代表样本，但对传统实验中美国参与者的大量随机样本的反应相似（Berinsky等。 ; 保拉奇和钱德勒 ）。 第三，研究表明，MTurk用户对作弊的激励作出反应，但不比大学生更容易作弊，而且在自我报告人口统计数据时他们是真实的（Goodman et al。 ; 苏瑞等人。 ).17

任务和措施

我们告知参与者，我们正在雇用他们参与一项关于记忆特异性如何影响媒体感知的研究。 我们大胆地指出，参与者可以获得全程观看视频的报酬。 然后参与者执行了一项记忆任务，要求他们回忆两个事件并详细描述它们。 第一次召回经历要求所有参与者详细描述他们的上一个生日。 然后将参与者随机分配为控制条件或色情条件。 对于第二次召回体验，分配到控制条件的人描述了他们最后的锻炼经历，包括他们的衣服，进行的锻炼和设置。 相反，色情情况的参与者被要求描述他们观看色情内容的最后经历，包括观看媒体，内容和时间长度。

我们故意选择不让参与者接触色情材料，原因有几个。 首先，我们不想在研究之前告诉参与者它可能含有色情材料，因为这可能会产生选择效果和/或需求效应。 其次，如果我们没有告诉参与者该研究可能包含色情材料，那么迫使参与者查看一些令人反感的材料（甚至可能导致参与者受到伤害）是不道德的。 第三，我们的方法允许参与者表明不使用色情内容并且不会对他们造成伤害，同时在消费色情内容的参与者心中激活色情图像。 因此，我们实现了在参与者心中激活色情图像并避免不受欢迎的色情内容的预期效果。

在描述了他们的记忆后，我们要求所有参与者观看一部10-min电影剪辑 蓝色 作者：德里克·贾曼（Derek Jarman）。 该视频由蓝色背景和一个单调的语音讲话以及整个10分钟的字幕组成。 该剪辑故意无聊且冗长，以激励参与者跳过电影。 观看视频后，参与者简要描述了他们对影片剪辑的反应。18

在实验的视频部分之后，参与者提供了对测量延迟折扣和非人化的响应，以便测试调解效果（测量顺序是随机的）。19 使用Kirby和Maraković建议的方法测量延迟折扣（） （请见附录 1“问题部分）。 向参与者呈现不同的情况，并被指示选择他们喜欢的奖励，这可以是立即奖励或更大的延迟奖励。 此比例的输出表示参与者从选择立即奖励切换到选择延迟奖励的折扣率。 使用Leyens等人使用的方法测量非人化。 （）参与者指定他们认为其他人能够具有次要情绪的程度（见附录 2“问题部分）。20 认为其他人不具备次要情绪的参与者被归类为具有更大的非人性化倾向。

最后，参与者被问及他们是否完整地观看了电影剪辑。 因为我们能够记录每个参与者观看影片剪辑的时间长度，所以我们确定了观看整个视频的参与者和未观看整个视频的参与者。 为了测量说谎，我们确定了那些没有观看整个视频但回答了他们的视频的参与者。 也就是说，我们创建二分变量，指示参与者是撒谎还是不撒谎。 在任何情况下，参与者都不会跳过部分影片剪辑并诚实地报告他们没有观看整个剪辑。 因此，在我们的实验中，每次参与者推卸时，同时使用推卸和撒谎所做的工作。

然后参与者报告了他们观看色情材料的频率。 使用与调查中使用的定义相同的定义向参与者描述色情材料。 与会者还被问到有关人格和宗教信仰的问题。

实验结果

我们使用图1中的实验报告测试我们假设的结果。 3 和表 2。 数字 3 提供了结果的直观表示，并显示色情召回条件中的受访者推迟和谎称工作表现超过回忆非色情材料的受访者。 表 2 显示21％被要求回忆观看色情内容的参与者没有观看视频并且对他们所做的工作撒谎，而只有8％的参与者回忆起非色情事件。 这种差异在统计上是显着的并且幅度很大，因为它是推卸/躺着的163％增加。 因此，这些实验结果支持调查结果，并提供更强的因果证据，即观看色情内容会导致个人不那么道德。

图。3

使用实验数据回忆色情内容对不道德行为和可能的调解员的影响。 该图说明了实验数据的结果。 该图显示了在回忆色情内容时推卸和撒谎的参与者百分比。 它还显示了两种可能的介体的平均值，非人化和两种实验条件下的延迟折扣

表格2

实验数据分析

变量

没有色情回忆

色情回忆

测试差异

平均值

SD

平均值

SD

谢淑丽/谎言

0.08

0.28

0.21

0.41

χ2 = 6.08， p = 0.007

延迟折扣

0.02

0.03

0.02

0.02

t = 1.10， p = 0.274

非人化

1.73

0.95

2.45

1.75

t = – 3.64， p <0.001

199参与者完成了任务。 No Pornography Recall条件有97参与者，色情召回条件有102参与者。 两组之间进行比较： 没有色情回忆 小组没有回忆起他们最近观看色情内容的经历 色情回忆 小组回忆起他们最近观看色情内容的时间。 变量定义如下： 谢淑丽/谎言 是一个二分变量，如果参与者跳过视频（即，推卸工作）并以其他方式看待视频和1，则采用0的值。 延迟折扣 是基于柯比和马拉科维奇的问题（）。 参与者表示他们是否会立即奖励或延迟奖励21的不同情景。 然后对响应进行编码，以便更高的值表示更大的延迟折扣。 非人化 是Leyens等人开发的非人化规模。 （）。 我们对四种次要情绪的7点量表响应进行了平均，并对其进行编码 更高 价值观表明更多的非人化

当比较可能的介质跨越条件时，我们观察到在这两种情况下只有非人化才具有统计学意义（见图2）。 3 和表 2).21 也就是说，召回色情内容的群体比不召回色情内容的群体更有可能使其他人失去人性。 召回色情内容的团体没有经历更多延迟折扣。22

为了正式测试H2，我们使用Andrew Hayes的SAS宏进程进行调解分析。 在表中 3，我们报告了两种不同模型的测试结果，并发现我们观察到色情作品在推卸工作和撒谎上的显着间接影响的唯一模型是非人化。23 因此，我们得出结论，色情内容增加不道德行为的原因在于，观看色情内容会导致观众对其他人进行非人性化，从而导致观众更愿意推卸工作和谎言以获取收益。

表3

分析实验数据的可能中介关系

虽然我们随机地将参与者分配到条件，但偶然可能的条件在可能影响结果的重要维度上有所不同。 因此，我们测试我们的条件是否因人口统计变量或可能影响结果的其他变量而不同。 具体而言，我们测试了性别，年龄，婚姻状况，教育程度，就业状况（工作与否），收入水平，自我报告使用色情内容以及自我报告的宗教信仰等方面的条件是否相似。 我们发现随机化是成功的，除了自我报告的宗教信仰之外，在条件之间没有统计学上的显着差异 - 具体而言，召回的色情内容比对照条件具有更多宗教信仰的条件（这应该偏向于找不到结果;结果没有列表） 。 因此，我们进行ANCOVA来比较我们的结果是否能够包括我们对宗教信仰的测量。 我们发现结果对于将宗教性作为协变量包含在内是强有力的。 此外，我们还测试我们的结果是否对包含其他人口统计变量作为协变量具有鲁棒性（结果未列表）; 我们发现我们的结果很稳健。

最后，分配到色情条件的参与者可能不会查看色情材料。 如果不遵守色情内容的个人在我们假设的情况下不太可能撒谎，那么这将偏向于找不到结果。 然而，我们检查参与者的描述或他们的色情消费，我们发现18受访者（样本的17.7％）报告从未在他们的描述中查看色情内容，14受访者（13.7％的样本）报告无意中观看色情内容，其余70受访者（样本的68.6％）详细描述了观看色情内容。24 我们以三种方式重新分析我们的分析：（1），不包括那些报告从不收看色情内容的人，（2），不包括那些报告无意中收看色情内容的人，以及（3）不包括那些报告从未或无意中收看色情内容的人。 在所有三个分析中，我们的结果在质量上与报告的结果相似。25

其他描述性分析

我们从调查和实验中收集自我报告的色情消费数据。 在本节中，我们提供了与更多自我报告的色情内容消费相关的因素的描述性分析。 这种分析可能对未来的研究人员有用，他们希望更多地了解色情内容的使用和效果。 表 4 用A组报告结果，用调查数据报告回归结果，B组用实验数据报告回归结果。 我们没有在数据收集工作中询问相同的人口统计问题; 因此，模型根据数据可用性而不同。

表格4

对自我报告的色情内容进行探索性分析，用于调查和实验数据

变量

SE

t 折扣值

p 折扣值

小组A：与调查数据有序的逻辑回归，因变量自我报告的色情消费

 男性

1.55

0.13

149.93

<0.001

 年龄

- 0.04

0.00

98.78

<0.001

 教育

0.06

0.04

2.70

0.100

 共和政体

- 0.26

0.15

3.08

0.079

 民主党人

0.07

0.14

0.23

0.633

N = 1083; 伪 R2 = 0.191

B组：有序逻辑回归与实验数据，因变量自我报告的色情消费

 男性

1.31

0.29

20.50

<0.001

 年龄

- 0.02

0.01

1.33

0.249

 已婚

- 0.47

0.29

2.51

0.113

 教育

- 0.25

0.12

4.31

0.038

 收入

0.00

0.00

6.09

0.014

 采用

0.93

0.48

3.75

0.053

 笃信

- 0.52

0.14

14.89

<0.001

N = 195; 伪 R2 = 0.269

该表报告了用于探索性分析的有序逻辑回归的结果。 使用有序逻辑回归是因为因变量反映了序数而不是间隔数据。 变量定义如下： 年龄 是以年为单位的个人年龄。 男性 是一个二分变量，如果个体是男性，则采用1的值，否则采用0的值。 教育 是一个衡量教育水平的分类变量，包括低于高中学历（1），高中/ GED（2），一些大学（3），2-大学学位（4），4-大学学位（5） ，硕士学位（6），博士学位（7）和专业学位（8）。 共和政体 如果个人属于共和党，则采用1的值为二分变量，否则为0的值。 民主党人 如果个人属于民主党，则采用1的值为二分变量，否则为0的值。 已婚 是一个二分变量，如果个人已婚，则取1的值，否则取0的值。 收入 是衡量自我报告收入水平的变量。 采用 是一个二分变量，如果使用个体则采用1的值，否则采用0的值。 笃信 是两个问题的平均值：“你多久参加一次教堂或其他宗教会议？”和“你经常在私人宗教活动中花时间，如祷告，冥想或圣经学习？”更高的价值观表明更多的宗教信仰

调查数据（A组）的结果显示，男性比女性更容易消费色情内容，但色情消费随着年龄的增长而下降，共和党人不像那些不属于两个主要政党之一的人那样看待色情内容。 （F-测试还显示共和党人比民主党人更少看待色情内容）。 实验数据（B组）的结果表明，男性，富有的个体和就业者更容易看到色情内容，但受过教育的人和宗教人士不太可能看到色情内容。 毫不奇怪，我们的研究结果与以前的研究结果一致，这些研究认为年轻人，就业人士和男性更有可能观看色情内容（Buzzell） ; Cooper等。 ; 哈尔德 ）。 我们的结果显示宗教人士不太可能观看色情内容与Short等人的观点一致。 （），这表明宗教人士不太可能或目前看到色情内容，并且与Baltazar等人有些一致。 （），这表明宗教信仰与男性观看色情内容的时间减少相关。 我们的结果也与Richters等人一致。 （）和杨（这表明教育与观看色情内容有负相关关系。 但是，我们关于收入的结果与Buzzell不一致（）谁发现观看色情和家庭收入之间存在负面关系。26

结论

在这项研究中，我们发现观看色情内容会影响不道德行为的证据。 通过实验，我们建立了观看色情和增加不道德行为之间的因果关系，并表明这种关系是由非人化调解的。 通过调查，我们将我们的研究结果推广到具有全国代表性的样本，并发现色情消费与不道德行为之间的关系在代表性样本中是显而易见的。

该实验提供了具有强大内部效度的证据，而调查结果增加了对我们结果的外部有效性的信心。 从实验和调查证据中可以看出这种关系的事实表明色情消费与不道德行为之间存在强烈的正相关关系，这对商业世界具有重要意义。 在实验中，回忆色情的条件发生在道德困境和决定之前。 这意味着，在工作中查看色情内容并且当时面临道德决策的员工更有可能采取不道德行为。

由于色情内容增加了不道德的行为，其效果源于人们越来越倾向于去除人性，我们的结果对许多商业和组织决策都有影响。 例如，增加倾向于获取收益并仅将其他人视为达到目的的手段可能会对团队效率和合作产生极大的不利影响。 此外，将客户视为对象而不是尊重对象可能会降低客户满意度。 此外，当员工，尤其是担任领导职务的员工消费色情内容并更积极地从事非人性化行为时，组织保留和培养有才能的女性的能力可能会受到损害。 最后，员工倾向于使同事丧失人性可能会增加性骚扰或恶劣工作环境的发生率，这两者都会降低公司的生产力并导致代价高昂的诉讼。

最后，除了不道德的行为之外，非人化还与其他消极行为有关，包括越来越倾向于将他人合法化（Bar-Tal） ），增加攻击性（Greitemeyer和Mclatchie ; 鲁德曼和梅舍尔 ），并且降低了与他人合作的意愿（Andrighetto et al。 ; Cuddy等人。 ）。 因此，不道德的行为可能是员工消费色情的众多后果之一; 我们将未来的工作留给更充分地调查这些潜在后果的任务。

鉴于我们在本研究中发现色情消费的负面影响，商业领袖应该做些什么？ 虽然本研究未提供基于证据的建议，但我们强调了几种可能的行动，并鼓励未来的研究人员提供基于证据的建议。 公司可以实施预防性和检测性控制来改善这一问题（Christ et al。 , ）。 预防性控制可能包括互联网过滤器和阻止设备，以防止个人访问公司机器或公司Wi-Fi上的色情材料。 这会减少访问，但不会消除访问权限，因为员工仍然可以使用个人手机访问色情内容。 公司可以实施禁止工作中色情消费的政策，然后如果发现违反这些政策的员工，侦探控制可以强制执行培训要求或处罚。 最后，公司可能会雇佣那些不太可能查看色情内容的员工。

我们认识到这项研究受到某些限制。 具体来说，在我们的实验中，没有向参与者明确显示色情内容。 我们通过为参与者提供观看色情内容的记忆来解决这个问题。 未来的研究可能会选择通过更直接的操作来解决这个问题。 我们实验的另一个限制是我们不能确定召回练习对不道德的行为没有影响。 我们的研究结果表明，色情制品通过增加非人化来影响不道德的行为; 我们没有理由认为召回行动会影响非人化。 尽管如此，这种可能性仍然存在。 关于我们的调查，我们认识到仅使用单一项目量表来衡量不道德的行为并不理想。 但是，我们希望与实验结果同时进行的调查结果能够提供令人信服的证据，证明色情内容对不道德行为的影响。 另一个悬而未决的问题集中在色情作品的不道德影响持续多久。 我们留待将来研究有效持久性和长度的有趣问题。

我们还注意到，我们对色情内容的定义非常广泛。 未来的研究可能会解决特定类型的色情内容如何影响不同类型的不道德行为。 未来研究的另一个富有成效的途径是研究色情消费如何影响其他工作场所的行为，例如工作中的攻击性行为。 我们还鼓励未来的研究，以解决可以减少观看色情内容对不道德行为的负面影响的因素。 未来的研究还可以解决观看色情内容对其他决策的影响，例如风险评估或财务决策，或者某些职业鼓励的态度，如怀疑论，加剧或削弱色情和不道德决定之间的关系。 我们在研究中无法捕捉的另一个方面是工作场所规范（例如道德行为准则和组织文化）对这种关系的影响。 未来的研究可以解决工作场所规范如何影响观看色情和不道德行为之间的关系。 最后，我们没有检查从不太道德行为到观看色情和增量不道德行为的可能联系，因为这种反馈循环超出了我们研究的范围，但这可能是未来研究的一个富有成效的途径。

脚注

  1. 1.

    我们给出的例子集中在政府部门，因为政策的违反通常是公开的，而企业往往能够向公众隐瞒终止和其他负面事件的确切原因。

  2. 2.
  3. 3.

    其他机制是道德辩护，委婉标签，有利比较，责任转移，责任扩散，无视后果和责任归属。

  4. 4.

    非人化是观察和对待他人的心理过程，如对象或作为达到目的的手段而非人类（Papadaki） ; 索尔 ).

  5. 5.

    与影响组织结果的个人不道德行为一致，2017 SEC执法报告部门表示，在3.7和这些执法行动中评估了超过2017亿的罚款，73％仅归因于公司内的少数人。 个人犯欺诈行为和个人不道德行为会增加欺诈风险（https://www.sec.gov/files/enforcement-annual-report-2017.pdf).

  6. 6.

    如我们在论文的方法部分中稍后所述，我们将参与者的色情内容定义为“色情内容是视频，杂志，互联网网站，图片，书籍等，这些内容描述了发生性行为的人，裸露裸体的图片或发生性行为的人，或放映描述性生活的电影或音频。”

  7. 7.

    我们会引起感兴趣的读者关于色情研究的总结（见Manning ，Owens等。 和Short等人。 ）。 之前的研究表明，色情消费降低了自尊（Willoughby et al。 ），增加抑郁水平（Willoughby et al。 ），创造不切实际的性期望（McKee ），并增加侵略（Malamuth和Ceniti ）。 此外，色情内容会降低关系质量并增加不忠（Maddox et al。 并降低女性的自尊（Stewart和Szymanski ).

  8. 8.

    参见律师（例如），Negash等。 （），彼得和法肯堡（），Van den Bergh等人。 （），威尔逊和戴利（).

  9. 9.

    其他七种机制是道德辩护，委婉标签，有利比较，责任转移，责任扩散，无视后果和责任归属。

  10. 10.

    经常使用与非人类化密切相关的其他几个术语，包括对象化，退化和控制（McKee ).

  11. 11.

    例如，在2015谷歌，英特尔和苹果已经为多元化招聘拨出了100万新西兰元，其中包括招聘女性（Guynn） ）。 此外，截至2017，70公司已经公开宣布了增加女工人数的目标（黄 ).

  12. 12.

    心理接近是指一个人与一个物体或一个人（Trope和Liberman）的接近程度 ）。 在琼斯'（道德强度模型，它具体指道德行为者对道德决策影响者的感受。 琼斯（认为接近和道德强度之间存在正相关关系，并且随着道德强度的增加，道德行为将更频繁地发生。 之前的研究表明，接近和不道德的行为之间存在负面关系（Watley和May ; 山药和雷诺兹 ).

  13. 13.

    虽然我们没有道德规范的预处理措施，但我们发现这两个条件在年龄，婚姻状况，教育，就业状况（工作与否），收入水平和自我报告的色情使用方面没有差异。 因此，我们没有理由相信在两种情况下随机分配较少道德的人并不成功。

  14. 14.

    虽然链接3很有意思，但我们不会探索它，因为它超出了我们的分析范围。 尽管如此，为了完整起见，我们将其纳入我们的不道德行为模型，并鼓励未来的研究进一步探讨这一联系。

  15. 15.

    专家组完成了本研究的数据和另一项无关的研究，该研究侧重于政治信仰。 政治信仰实验首先进行。 我们根据其他实验中的不同操作测试了我们研究中的差异，发现它对我们的任何测量都没有影响。

  16. 16.

    Regnerus等。 （）报告可比的百分比。 此外，在未经验证的分析中，我们按性别检查统计数据，并注意到44％的男性经常查看色情内容（即偶尔，经常或非常频繁地查看）。 我们样本中女性的相应统计数据是20％。 Regnerus等人的性别划分统计数据。 （）与我们的统计数据相当（即46％的男性和16％的女性经常在他们的研究中查看色情内容）。

  17. 17.

    我们注意到，我们对MTurk进行了一项研究，并报告了获得完整数据的所有参与者的结果。 参与者平均花费22.7分钟才能完成任务，并为参加活动支付2.00美元。

  18. 18.

    我们注意到这项任务在另一项研究中成功地衡量了道德决策（例如，见Gubler等。 ).

  19. 19.

    我们对因变量有两个衡量标准，即参与者是否推卸工作（即没有观看完整的视频）以及他们是否撒谎。 我们在因变量的第一次测量之后但在第二次测量之前收集过程测量。 因变量的两个度量是100％相关的（即，所有跳过观看视频的参与者也对观看视频撒谎）。 因此，我们询问流程衡量的点似乎并未对参与者的道德行为产生任何影响。

  20. 20.

    我们计算了用于计算非人化度量的四种次要情绪的Cronbach's alpha，它具有0.908的“优秀”得分（Kline ).

  21. 21.

    我们使用Gubler等人的非人化量表。 （）。 虽然他们的研究没有报道，但作者告诉我们，Gubler等人的非人化的平均值。 （）是2.12，它类似于我们对2.10的研究中的平均值。 尽管2.10的平均量较低，但是存在显着的变化，并且平均值显着大于标度的底部，表明地板效应不是问题。 较低的平均值表明大多数人认为其他人“非常可能”不会经历次要情绪。 比这个变量的平均值更重要的是条件之间存在差异，这表明我们的操纵导致了非人化的增加。

  22. 22.

    延迟折扣标度的值表示参与者从选择即时奖励转为延迟奖励的折扣率（Kirby和Maraković） ）。 因此，较高的值表示希望获得更直接的奖励。 我们注意到，我们报告的平均折扣率（0.02）高于Kirby和Maraković的平均折扣率（）（0.007）。 这种差异可能是由于代际差异造成的，因为我们的研究是在Kirby和Maraković（).

  23. 23.

    在模型拟合非人化模型方面，进行了调整 R2 Lay on Recall Pornography的回归值是0.026，说谎的非人化是0.075，而躺在召回的色情和非人化是0.082。

  24. 24.

    报告不观看色情内容的人包括“我不观看色情内容”或“我不观看色情内容”。 看着它与我的信念相冲突。” 在其他人观看色情内容时看到的例子包括“在Facebook上有一个看起来像色情内容的视频。 我很震惊，不相信这是色情，所以我点击了它。 这是来自受欢迎网站的色情片，显示他们发生了性关系。 我只看了几秒钟，是因为我不看色情内容”或“上次查看色情内容是偶然的，当时我看到色情内容发布到仪表板上。 我无意看到它，而且材料没有吸引力。 我滚动过去。” 描述色情内容的例子包括：“几天前，我在PC上打开了一个文件夹，其中存放着裸照。 我发现浏览不同年龄的正常外貌女性的裸体很色情。 我花了大约10分钟”或“我看了漫画色情片大约一个小时。 我研究了异性恋，怪物性，涉及已知卡通人物和女同性恋的性行为。 它们不是视频或图片，而是在线漫画。 我在手机上看着他们。”

  25. 25.

    我们还测试不看色情内容的色情召回条件的参与者是否比没有色情召回条件的参与者更容易撒谎。 结果显示这两组之间没有显着差异（p 值> 0.10）。

  26. 26.

    与Buzzell相比，我们的结果存在差异（）关于教育和收入的信息可能会受到我们在Buzzell（).

致谢

我们感谢Scott Emett，Kip Holderness和佛罗里达大西洋大学的研讨会参与者提供了有用的意见和建议。

遵守道德标准

利益冲突

三位作者均声明他们没有利益冲突。

道德批准

在涉及人类参与者的研究中进行的所有程序均符合机构和/或国家研究委员会的道德标准以及1964赫尔辛基宣言及其后来的修订或类似的道德标准。

知情同意

从研究中包括的所有个体参与者获得知情同意。

参考资料

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