估计青少年性行为与性媒体内容暴露之间的纵向关联(2009)

评论:由于调查涵盖了除Internet之外的所有媒体,因此不确定在这里为什么要这么做。 这是任何研究表明所消耗的性内容与性活动之间的相关性没有价值的问题。 为什么? 许多消耗了大量互联网色情内容的年轻人抱怨说,对真正的女孩(可能是ED)的吸引力下降,并且经常出现社交焦虑。


J Sex Res。 2009 Nov-Dec; 46(6):586-96。 doi:10.1080 / 00224490902898736。

轩尼诗M, Bleakley A., Fishbein M., 约旦A..

来源

宾夕法尼亚大学公共政策中心,费城,19104,美国。 [电子邮件保护]

抽象

宗旨

估计青少年性行为与接触性媒体内容之间的关联。

方法

使用生长曲线分析506-14年龄基线的三波纵向调查样本(N = 16)。

成果

成长轨迹对于性行为是线性的,但对于暴露于性媒体内容则不是。 暴露斜率的迹象并非一致的正面影响:西班牙裔和非裔美国人的受访者表示,在这个年龄段内,性媒体内容的曝光率下降了e.

结论

虽然性别暴露的变化与白人的性行为变化高度相关,但黑人之间这些变量的变化很少或没有关联。

引言

儿童和青少年在媒体中看到,听到和阅读的内容被认为会影响他们的社会发展和行为。 Buhi&Goodson(2007) 认为有一个强有力的理论基础可以假设媒体中的性内容塑造了青少年的信仰,态度,规范和发生性行为的意图。 关于儿童和青少年可能产生的负面媒体影响的主张往往得到研究的证实,这些调查研究了特定水平或类型的媒体曝光(实验操纵或自然发生)与结果(如关于性活动的规范性信念)之间的关联(Chia&Gunther,2006年),性交的程度和时间(奥布里,哈里森,克莱默和耶林,2003年),以及一系列其他性行为(布朗,恩格尔,帕顿,郭,肯尼维和杰克逊,2006年; L'Engle,Brown和Kenneavy,2006年; 柯林斯,2005; Somers&Tynan,2006年).

虽然这种“媒体效应”文学跨越多种媒体和多种结果(Escobar-Chaves,Tortolero,Markham,Low,Eitel和Thickstun,2005年; 沃德,2003; 沃德与弗里德曼,2006年),大多数调查媒体中的性内容和性行为的研究都集中在电视上。 青少年不仅每天平均花费6 1 / 2小时看电视(罗伯茨(Roberts),Foehr&Rideout,2005年),数据显示电视上的性别(最全面研究的媒体)正在增加(Kunkel,Cope和Colvin,1996年; Kunkel,Cope-Farrar,Biely和Donnerstein,2001年; Kunkel,Biely,Eyal,Cope-Ferrar,Donnerstein和Fandrich,2003年; Kunkel,Eyal和Finnerty,2005年,但对于随时间变化的趋势的另一种观点,请参阅 Hetsroni,2007). 虽然花在电视上的总时间似乎与青少年的性活动无关(布朗与纽科默(1991); 柯林斯,2005; 沃德,2003),一些研究表明,在电视上暴露于性内容(例如,性取向的类型;性别含量高的节目)与对性的期望,对同性性行为的看法,性宽容的态度和性启发有关 (Ashby,Arcari和Edmonson,2006年; Brown等人,2006; 柯林斯,艾略特与缪,2007年; Eggermont,2005; L'Engle,杰克逊和布朗,2006年; 帕顿(L'Engle&Brown),2005年; 托尔曼,金,学童与索索里,2007年; 沃德,2003; 沃德与弗里德曼,2006年).

例如, 布朗和新人(1991) 发现接触电视的总小时数和电视上暴露于性内容的总小时数都与性行为无关。 然而,包含性内容的电视观看时间的比例越大,青少年参与性交的可能性就越大。 柯林斯,艾略特,贝里,卡努斯,昆克尔,亨特和缪(2004) 使用12-17岁的两波纵向调查,发现在电视上观看性爱(基于23电视节目的内容分析)预测并可能加速性启蒙,而 帕敦,恩格尔和布朗(2005) 发现在电视上接触性内容与发生性行为有关,但与轻微的性活动(例如,迷恋,约会至少一次,轻度和深度接吻)或重度性活动(即乳房触摸,生殖器爱抚,口交,性交)。

Pardun,L'Engle和Brown(2005) 研究是第一个研究除电视(即电影,杂志,报纸,音乐,互联网)和青少年(即年龄12-14)发生性行为的媒体中的性内容之间的横截面关联的研究之一以及他们的实际性活动。 暴露于性内容和发生性行为(以及性行为)之间的最强关联是在电影和音乐中接触到性内容时发现的。 对同一样品进行的纵向研究 布朗等人。 (2006) 也超越了检查电视的影响。 作者使用12收集的基线数据和收集的后续数据估算了音乐,电影,电视和杂志中的性内容暴露对白人和黑人“早期青少年”(年龄14-2002)性行为的累积影响。 2004。 他们发现,性生活消费较高的白人青年比两年后从事性活动的白人青年更有可能从事性活动。 然而,对于这些白人青少年,当基线性行为,人口统计学和其他相关协变量被考虑在内时,暴露仅占青少年性行为方差的3%。 对于非裔美国人的青少年,性行为暴露对其性行为没有显着影响。 总之,有一些证据表明,在几种媒体中,性行为与性内容暴露之间存在因果关系; 然而,这种关系似乎取决于受访者的种族。 此外,青少年对性媒体内容的暴露程度如何随时间而变化尚不清楚。

研究问题

在本文中,我们使用四种不同媒体:电视,音乐,杂志和电子游戏中的性行为数据和基于受访者的性内容接触度量来估计性行为与性媒体内容暴露之间的纵向关系。 我们的数据在这一研究领域是独一无二的,因为我们追踪14-16年龄超过3年龄的青少年,因此能够使用生长曲线建模来研究暴露 - 行为关系。 我们使用增长曲线建模,因为它构成了一个灵活的数据分析策略,解决了两个相关的研究问题:计算性行为随时间变化与暴露于性媒体内容的时间变化之间的关联(Cheong,MacKinnon和Khoo,2003年),并在此纵向过程中确定性别和种族差异(如果有的话)(巴恩斯,赖夫曼,法瑞尔和丁特奇夫,2000年; Fergus,Zimmerman和Caldwell,2007年)。 考虑以下研究问题:

  1. 受访者年龄的性行为和性媒体内容的变化是什么? 该研究问题侧重于两种结果测量随时间的变化,并通过估计性行为的轨迹和按年龄暴露于性内容的情况在增长曲线环境中得到回答。
  2. 14年龄段的性媒体内容接触量是否会影响后续性行为的发展轨迹? 通过估计暴露的初始值(例如,年龄14)与性行为随时间的变化斜率之间的相关性,在生长曲线背景下回答该问题。
  3. 14年龄段的性活动量是否会影响媒体中随后接触性内容的轨迹? 通过估计性行为的初始值(例如,年龄14)与暴露于性媒体内容的随时间的变化斜率之间的相关性,在增长曲线背景下回答该问题。
  4. 随着时间的推移,性行为的变化以及与性媒体内容接触相关的变化如何? 通过将性行为的变化斜率与暴露于性媒体内容的变化斜率相关联,可以在增长曲线背景下回答这个问题。
  5. 性行为和/或种族之间的性行为和性媒体内容暴露的初始值,参数相关性和轨迹是否不同? 也就是说,参数值与性别和/或种族之间是否存在相互作用? 通过使用调查受访者的人口统计特征预测增长曲线的参数,在增长曲线背景下回答该问题。

方法

安纳伯格性与媒体研究(ASAMS)是一项为期五年的调查,研究媒体中的性别与青少年自我报告的性行为之间的关系。 它旨在调查媒体中的性内容是否影响青少年的性发展。 在ASAMS中,使用的分析变量由指南引导 行为预测的综合模型 (阿赞(Ajzen)和阿尔巴拉辛(Albarracín),2007年; Fishbein,2000),这是理性行为,计划行为,健康信念模型和社会认知理论的结合。

研究设计和参与者

数据收集是通过在2005,2006和2007的春季和夏季进行的基于Web的调查进行的。 通过印刷和广播广告,直接邮件和口口相传招募青少年受访者来完成调查。 对于黑人受访者(49%),招聘最佳 地铁 广告(地铁 是通过街角垃圾箱和费城公共交通系统分发的免费报纸,然后是口口相传(14%)或未知方法(14%)。 白人和西班牙裔受访者表现出更为平等的方法组合。 白人受访者的三种最佳方法是 地铁 广告(27%),通过之前招募的受访者(23%)和直接邮寄(14%)。 西班牙裔受访者的三种最佳方法是 地铁 广告(28%),通过早期招​​募的受访者(23%)和口口相传(13%)。

受访者资格标准包括初次调查时的年龄(14,15或16)和种族/种族(白人,非洲裔美国人或西班牙裔)。 采样策略是配额驱动的,希望所有Race * Age * Gender细胞中的样本量大致相等(3 * 3 * 2设计)。 在实践中,费城大都会地区的青少年西班牙裔受访者极难找到和招募,因此他们的细胞频率很低。 该调查于4月2005启动,测试技术和测量仪器的预测试。 未完成率(例如,未完成第一次调查的数量除以成功同意的数量)对于黑人和西班牙裔受访者(分别为17%和19%)相似,而对于白人受访者(6%)则较低。 按性别划分的不完全率没有差异(男性= 14%,女性= 13%)。

该调查可通过任何可上网的计算机访问。 参与者可以选择在大学或场外地点(例如家庭,学校或社区图书馆)进行调查。 为受访者分配了访问调查的密码,以及识别号和个人密码,以确保机密性和隐私保护。 在每次浪潮完成调查后,受访者获得了$ 25美元的补偿,平均需要一个小时才能完成调查。 完成调查所有3波浪的受访者获得了$ 25奖金。 在提交答辩者同意/父母同意书后,547青少年14到16完成了在Wave 1(2005)的调查。 虽然三波数据收集的保留率很高(初始样本的87%在所有波中成功重新接收,并且初始样本的94%至少参与了2波的3),但仍存在少量缺失值。此处使用的数据集仅限于506响应者,这些响应者至少存在于2数据收集波的3数据集中。 受访者为62%女性,42%非洲裔美国人,42%白人,13%西班牙裔美国人和3%“其他”。对于白人受访者,按年龄划分的1年份样本量(14,15和16)为67 Black受访者分别为73,73和74,分别为76,73和XNUMX。

因变量:性行为指数得分

该调查收集了一年多前的生命周期数据,以及过去几个月的12月份数据 性行为:深吻(项目:你有没有参加过深吻(有人称之为“法式接吻”)?),触摸女性伴侣的乳房(项目:如果你曾经有过女性伴侣,你是否触摸过她的乳房?),受访者的乳房被触摸(项目:您的乳房是否被伴侣触摸过?),伴侣的生殖器触摸受访者(项目: 有没有合作伙伴碰过你的私人零件?),被告人口交(项目:你有没有把你的嘴放在伴侣的私处(有些人称这种“口交”)?),被告接受口交(项目:有一个伙伴曾经张嘴)你的私处(有人称之为“口交”)?),受访者接受肛交(项目:如果你曾经有过男性伴侣,他是否曾将他的阴茎放入你的肛门(有些人称之为“肛交”) )?),受访者给予肛交(仅询问男性,项目:你有没有把你的阴茎放在伴侣的肛门(有些人称之为“肛交”)?),并且有阴道性交(项目:你有没有)曾与异性伴侣发过性交(即阴道内的阴茎)?)。

由于年龄范围有限,我们专注于 一生 项目因为许多行为很少或使用较短的召回时间为零。 我们将分析限制为异性恋行为,因此乳房触及,接收的肛交变量仅用于女性,触摸乳房和给予肛交变量仅用于男性。 我们也从接受肛交的6男性分析中删除,因为他们的包含降低了男性指数的等级性质。 这些受访者没有报告任何一生中发生的阴道性行为,因此我们的异性恋行为指数可能不适合他们。

我们使用Mokken缩放来评估二分性行为项目的可扩展性。 Mokken缩放基于难度排序,因此初始失败后的所有项目也都失败,并且在初始失败之前的所有项目都已通过(Ringdal,Ringdal,Kaasa,Bjordal,Wisløff,Sundstrøm和Hjermstad,1999年)。 如果项目使用此定义进行缩放,则项目被视为难以排序,并且研究人员确切地知道索引分数上的“2”(例如)意味着什么。 在这种情况下,具有“2”的受访者执行前两个性行为项目并且没有执行最后一个5。 这是难度排序的解释性优势:总结性指数的值表明哪些项目已通过,哪些项目失败。 以这种方式扩展性行为为研究人员提供了反映“性行为等级”的指标。

使用Loevinger评估项目集的难度排序单维度 H 系数(Ringdal等人。 1999); .5或更高的值表示强烈的规模(Mokken,1971,p。 185)。 每年,这些项目都很好: H 对于男性来说,0.75年份是1,0.70年份是2,0.77年份是3; 多年来,HN 1到3的女性分别为0.83,0.84和0.83。 研究波的平均性行为指数得分为2.71(SD = 2.23),3.62(SD = 2.26)和4.46(SD = 2.17)分别为1,2和3。 跨性别行为的顺序是:深吻,触摸乳房/乳房触摸,生殖器触摸,接受口交,阴道性交,口交,接受/给予肛交。 然而,对于2年的男性,与45年相比,接受口交(44%)和报告阴道性行为(1%)的顺序相反(1%)。 在3年,男性的订单与年份1相同。 对于女性来说,行为的顺序在所有三个数据收集年份都是一致的。 有关应用于这些数据的难度排序的更多细节可以在中找到 Hennessy,Bleakley,Fishbein和Jordan(2008).

因变量:接触媒体性内容

我们根据2类型的变量计算我们对媒体性内容的曝光度量:受访者自我报告在4媒体(电视,音乐,杂志和电子游戏)中选择的媒体影片的曝光率以及受访者对每个媒体的性内容评分媒体标题。 这些清单的构建是为了反映基线调查时青少年和/或一般公众的热门标题,并在2和3年份进行了更新。 热门图书由网站排名提供(包括: www.top5s.com/tvweek; www.boxofficemojo.com; www.imdb.com/boxoffice/rentals; www.billboard.com; www.gamerankings.com)和一个受众研究公司(TRU数据)以及我们在调查启动前一年进行的试点调查。 这些标题旨在提供媒体使用的深度和广度,尽管我们认识到他们无法捕捉所有观看,播放或阅读的青少年。 在该研究的第1年,该调查包括30电视节目,30音乐艺术家,20杂志和15电子游戏的列表。 在该研究的年度2中,该列表包括75电视片,50音乐艺术家,30杂志,40电影和40电子游戏,在该年度3研究中,该列表包括74电视节目,39音乐艺术家,32杂志,43电影和45电子游戏。 然而,对于这种分析,电影不包括在所有媒体性内容曝光措施中,以保持跨时间的可比性。

使用自我报告而不是内容分析的结果,因为在调查的所有三年期间仅收集了自我报告措施。 然而,基于受访者自己的性别内容评级(根据此处使用)和基于内容分析性别内容评级(1和2年份,没有年度3标题的内容分析)的曝光度量之间的相关性是正相关的(r = .75年份1和 r 年份77中的= .2)。 此外,基于自我报告的性内容的暴露测量与性行为指数之间的相关性与基于性别内容的内容分析评级的暴露测量与性行为指数之间的相关性非常相似:年1相关性性行为指数和基于受访者的暴露指标之间的差异为.20(p <.01),而性行为指数与基于内容分析的接触测度之间的第1年相关系数为.23(p <.01)。

在4点量表(从不,很少,有时,经常)使用有序曝光度量表示,在过去的12月份中,他们观看每个节目,听取每个艺术家,阅读每个杂志,以及播放每个视频游戏的频率。 接下来,受访者被要求根据以下性内容定义评估相同标题的性内容:“在本调查中,性内容被定义为谈论或展示:连接/制作; 性感的衣服; 裸露; 性(口交,肛门或阴道); 安全性行为(避孕套,避孕措施等); 性犯罪(强奸); 同性恋(同性恋); 或者其他任何与性有关的问题。“这一定义出现在调查的每个媒体部分,紧接着一系列问题,受访者被要求对媒体标题的性别内容进行评分。 在回答这个问题时,“你如何评价以下......的性内容”,青少年用4点评分所有媒体标题的性内容,并做出以下回答:“没有性内容”,“一点点性内容,“”一些性内容,“和”很多性内容。“另外一个回应选项,”我不知道/我不看这个节目,“也包括在内,因为受访者被要求评价性每个标题的内容,即使他们之前表示他们从未接触过该特定媒体标题。 但是,我们对性媒体内容的曝光度量仅包括他们所曝光的媒体标题的性内容。

为了计算性内容暴露量度,在每种类型的媒体中对每种标题的曝光度量和性内容评级的叉积进行求和,从而产生特定于电视,音乐,杂志和视频游戏的性别内容曝光度量。 通过总结4媒体特定度量来创建媒体性内容暴露总量。 对于当前分析中的暴露度量,将平方根变换强加于总量度以更好地逼近正态分布,然后将该变量转换为Z分数。 后一种调整是必要的,因为否则后来几年可能会有更大的价值,纯粹是因为在2和3年份评估了更多的媒体标题。 因此,对于研究的所有三个波,平均暴露分数是0,标准偏差为1(注意,这种转换并不意味着暴露评分 年龄阶层 都有相同的手段,请参阅 图1 下面)。 Pearson在1年和2年的性内容暴露之间的相关性为 r = 0.61( p <.05),并且对于第二年和第三年是 r = .68( p <.05)。 有关媒体度量中暴露于性内容的其他有效性信息,可在其他地方找到(Bleakley,Fishbein,Hennessy,约旦,Chernin和Stevens,2008年).

图1  

性行为指数和暴露评分

什么是增长曲线?

生长曲线分析是一种统计方法,用于衡量结果变量随时间的变化(Curran和Hussong,2002年; 卡尼与布拉德伯里(1995))。 它假设变化是一个连续的过程,因此估计因变量随时间变化的斜率是主要的研究问题(Curran&Muthen,1999年)。 可以包括非时间因变量(例如,性别,实验状态和种族/种族)作为用于统计调整目的的预测因子或用于研究随时间变化与这些固定特征之间的相互作用。

无条件方程

增长曲线通常有两种不同的形式:无条件和有条件。 无条件等式预测个体受访者的两个结果变量的值(例如,受访者的性行为得分或被调查者对性媒体内容的暴露)作为时间的函数。 该等式假设依赖结果变量是两个参数的函数:(1)性行为的初始值或最年轻时性媒体内容的暴露和(2)随时间变化的斜率。 在方程式中,无条件增长模型是:

成果iti0i1(时间指标)t +错误it.
(1)

“i”下标反映了个人观察,时间度量是时间尺度, ηi0 是时间公制为零时潜在拦截的值 ηi1 是回归系数,表示每个人的潜在时间斜率,“t”下标表示观察的顺序。 因此,误差项定义每个观察结果的个体(例如,“受试者内”)测量误差。 生长曲线模型的这种表述用于解决研究问题编号1到4。

条件方程

增长曲线方法的一个重要含义是因为拦截(ηi0)和斜坡(ηi1)方程的参数因人而异(请注意受访者特定的下标截距和斜率参数) 等式(1) 在上面,“普通”回归中从未发生的事情,它们可以被视为辅助方程中的因变量,预测结果的初始值和斜率。 被称为“条件增长模型”的辅助方程预测了单个方程的参数(例如,截距和斜率)(Bollen&Curran,2006年,p。 9)。 在这里,我们使用性别和种族作为预测因子来解决研究问题编号5。

对于所有分析,我们同时估计无条件和条件模型 - “并行过程”增长模型(Cheong,MacKinnon和Khoo,2003年)。 这种类型的增长模型允许估计它们之间的相关性 变化 在性行为和 变化 暴露于性媒体内容,以及每个方程的参数之间的相关性。

定义时间变量

尽管ASAMS项目收集了三年的数据,但这种纵向结构(即研究的波动)并不恰当,因为研究开始时受访者年龄的计划变异性与受访者年龄相混淆。 也就是说,在研究的三个波浪的每一个中,三个不同年龄的受访者以一种无意义的方式任意组合,因为“研究的浪潮”是数据收集过程的后勤特征: 被访者的年龄 是主要的发展预测因子(Bollen&Curran,2006年,pp.79-81; 歌手与威利特,2003年,p。 139)。 由于性行为至少与年龄呈正相关,因此混淆研究波和受访者的年龄很容易产生负面影响。 因此,为了使受访者的年龄与研究浪潮无关,我们将数据重组为“加速队列”设计(Duncan,Duncan,Strycker,Li和Alpert,1999年,第6章; Raudenbush&Chan,1992年)使受访者的年龄是感兴趣的纵向变量。 结果是五年的数据,从第一波研究中的14年龄到最后一波中的18年龄,即使没有受访者在整个数据集中有超过三个观察结果。

统计分析

使用Mplus进行结构方程建模(Muthén&Muthén,1998-2007年)用于估计无条件增长模型和条件增长模型。 因为Mplus使用高级可能性估计的高级形式(恩德斯与班达洛斯(2001)),它可以分析具有缺失值的数据集,这在这里很重要,因为当使用加速增长设计时,如果在样本中观察到的所有按时间顺序年龄的观察者没有观察到受访者,则自动生成缺失值会导致数据重组。 我们还发现,当需要同时估算多个生长曲线时,生长曲线分析的SEM方法更容易实现,就像我们在观察性媒体内容暴露变化之间的关联时的情况一样。性行为的变化。

成果

关于暴露分数和性行为指数的描述性统计

图1 使用条形图显示整个样本的性行为指数和性媒体内容得分的平均值,按性别和种族。 对于总样本,平均性行为评分随年龄增长而增加,并且趋势类似于暴露值小于14-15年龄的平均值且高于16至18年龄的平均值。 子组结果显示在底部 图1; 由于小西班牙裔(N = 64)和“其他”(N = 15)样本量,我们仅显示白人和黑人受访者的结果。 对于男性和女性以及黑人和白人,平均性别分数随着年龄的增长而增加。 虽然白人和男性受访者的性别内容得分的平均接触率也随着年龄而增加,但女性和黑人受访者的平均接触得分相对恒定。

性别得分和性内容暴露之间的皮尔逊相关性只是适度的,并且随着年龄组的变化而变化。 更具体地说,相关性随受访者的年龄而下降:对于26岁的人群,相关系数是167(N = 05,p <.12,CI = 0.40至18),而对于330岁的人群,相关系数是.XNUMX(N = XNUMX, p <.05,CI = 0.08至0.29),对于十六岁的孩子,该值为.15(N = 490, p <.05,CI = 0.08至0.25),对于10岁的儿童为.319(N = XNUMX, p > .05,CI = -0.04至0.18),而对于11岁的孩子,其为.148(N = XNUMX, p > 05,CI = -0.06至0.26)。

增长曲线结果:估算最佳拟合时间度量

分析无条件模型(未显示),其中时间度量可随时变化(比安兹(Biesanz),迪布·索萨(Deeb-Sossa),帕帕达基斯(Papadakis),博伦和库伦(Bollen&Curran),2004年)表明,年龄的线性模型是性指数结果的极佳拟合时间度量。 因此,对于该等式,时间度量被定义为 年龄减去14 或者0到4(例如,14-14 = 0; 15-14 = 1; 16-14 = 2等)。 该指标使得截距项为14岁儿童的预测性别指数得分。 由于度量标准是线性的,因此从14到16的变化是从14到15的变化的两倍,从14到18的变化是四倍。 然而,暴露的最佳拟合时间度量是非线性的,并且允许时间度量变化的分析建议的良好拟合度量是0,1,1.5,2,2.25。 这里,从14到16的变化仅是从1.5到14的变化的15倍,并且从14到18的变化仅是从2.25到14的变化的15倍。 在这种非线性情况下,如果暴露随时间的斜率是正的,则该时间度量产生随着年龄增加而变平的正斜率,但是如果暴露的斜率随时间变化是负的,则随着年龄的增加变平的负斜率是估计。

无条件增长曲线结果

表1 给出了无条件增长曲线分析的结果。 模型的合适性很好。 性指数结果显示1.82 + .89(时间)的预测方程。 1.82是14年龄的性别指数的预测值,并且.89的斜率表示整个样本的每个年龄增量几乎一个性指数单位的增加。 截距与斜率之间的负相关性表明,性别指数的初始值越高,变化的斜率越低,即年龄对性行为的增加越慢。 考虑到从0到7的索引的上限效应,这是一个合理的结果。 截距和斜率具有显着的变化,因此这些参数中的主题差异可以通过响应者特征来解释

表1  

性别得分指数和性媒体内容暴露的无条件并行过程增长模式的结果(N = 506)

暴露于性内容的无条件等式是-.041 + .025(时间),表明与年龄较大的受访者相比,14年龄儿童的接触率低于平均值,并且随着时间的推移,性行为接触量增加,但截距和斜率都没有与零明显不同。 然而,这两个参数都有显着的变化,这表明受访者随时间变化,无条件平均结果可能不一定代表某些亚组。 暴露于性媒体内容的截距和斜率之间的负相关性表明,暴露的初始值越高,随着时间的推移暴露于性内容的增加越慢。

研究问题2,3和4通过两个方程的截距/斜率相关性来回答。 预测性行为斜率的暴露初始值的相关性为-.14(p > .05),而性行为的初始值与性媒体内容暴露的斜率之间的相关性是-.21( p <.05)。 那么,对于整个样本而言,尽管暴露的初始值不能预测性行为的变化,但性行为的初始值确实可以预测暴露的变化,性行为的初始值越高,暴露于性行为的速度越慢内容随着时间的流逝。 最后,两个斜率值之间的相关性是.09,这是正的,但不能从零看出。 对于整个样本来说,暴露于性内容的变化和性行为的变化本质上是无关的。 但是,下面提供的条件分析提供了关于性行为与性媒体内容曝光之间复杂关系的非常不同的描述。

受访者特征与性行为与性媒体内容暴露之间的关联:条件增长曲线结果

通过各种方法检查性行为和性媒体暴露的增长曲线中的受访者差异。 为了全面解决研究问题5,我们首先根据受访者的性别(即男性)和种族/种族预测性指数和性媒体内容方程的参数。 结果显示在 表2。 鉴于预测因子,简单的增长方程式指的是 白人女性。 对于性行为,所有受访者的随时间变化的斜率似乎是一个常数(约.9),因为所有条件斜率效应都不显着。 只有性行为指数的平均水平(即截距方程)才能区分受访者,黑人和西班牙裔受访者的性活动水平明显高于最早年龄的白人。 与无条件结果的情况一样,性行为的截距/斜率相关性为负。

表2  

性别得分指数和性媒体内容暴露的条件并行过程增长模式的结果(N = 505)

这种在媒体中暴露于性内容的条件模型表明,作为性别和种族的函数,存在初始水平(例如,拦截)和坡度差异。 关于拦截,14的女性暴露于比男性更多的性别内容,而14的黑人和西班牙裔受访者暴露于比白人更多的性别内容。 此外,黑人和西班牙裔受访者的暴露随时间的增加(即暴露方程的斜率)显着低于白人。 男性和女性接触的变化斜率没有差异。

总而言之,条件模型结果如图所示 表2 表明白人与黑人和西班牙裔受访者在性行为和性行为暴露方面的拦截差异,以及男性与女性接触的截距差异。 此外,尽管性行为的斜率与性别或种族/民族的函数没有显着差异,但白人与黑人和西班牙裔人的暴露倾斜度存在差异。

使用条件结果,我们可以重建特定性别和种族群体的估计平均值(“固定效应”)。 由于西班牙裔的样本量很小,我们将这些示例仅限于白人和黑人受访者。 图2 根据种族划分男性和女性的性行为估计轨迹(左轴)和性媒体内容(右轴)。 对于性行为指数,我们已经知道没有一个斜坡彼此显着不同,但黑人青少年的拦截与白人青少年不同。 接触性媒体内容的结果更为复杂。 黑人青少年(任何一种性别)的年龄基本上都是平缓的,而白人的受访者(性别)随着年龄的增长呈现出积极的变化。 白人受访者在14年龄时接触性内容的初始值最低,并且随年龄增长而增加。 白人男性的这种增加尤为明显。

图2  

发展轨迹

差异斜率模式表明,对于白人和黑人受访者,暴露方程的斜率和截距与性行为方程的斜率和截距之间的所有相关性都不同。 为了关注这些暴露/性行为关联,白人和黑人受访者分别估计的无条件分析显示在 表3。 两组的性别方程斜率(每年约有一个性指数得分增加)显示非常相似的结果,但14年龄的初始平均值不同(黑人受访者的性别单位得分高于白人受访者)。 但是这两个方程的参数之间的相关性对于两组是不同的。 暴露变化与性行为变化之间的相关性虽然不具有统计学意义,但对于白人受访者来说是积极的(r =。46的, p = .064)但黑人受访者基本为零(r =。03的, p = .85)。 事实上,对于黑人受访者来说只有截距/截距相关(r = .26)在两个结果中具有显着性:这表明在14上的性别得分处于较高值与相同年龄的较高暴露值相关。 相比之下,白人受访者的所有参数都很重要或接近显着。 也就是说,在白人中,性行为暴露的初始水平越高,性行为随时间的增长就越慢。 同样,性行为的初始水平越高,随着时间的推移,性内容暴露的增长越慢。 此外,与黑人受访者类似,拦截/拦截相关性是积极而重要的(r = .42)。 当然,相关性反映了斜率的组特定模式和截距显示在图表中的两个结果。 图2:因为黑人暴露的随时间变化的斜率基本上为零,所以此斜率参数必须与性行为方程的所有参数显示低相关性。

表3  

分别针对白人和黑人受访者的性别得分指数和性媒体内容暴露的无条件并行过程增长模型的结果

讨论

我们的结果意味着性行为与性媒体内容之间的关联是一个复杂的问题。 首先,暴露的增长轨迹不是线性的。 此外,暴露斜率的迹象并非均匀正面; 黑人和西班牙裔受访者表示,在此调查的年龄范围内,性媒体内容的曝光率下降。 一组中的非线性和负斜率以及另一组中的正斜率都减弱了性行为变化斜率与暴露于性媒体内容的变化斜率之间的总体相关性。 因此,对于整个样本,性行为的变化与性媒体内容随时间的变化之间的相关性是.09。 然而,暴露的不同斜率表明,白人与黑人受访者之间的性媒体内容和性行为之间的群体特定相关性是不同的。

对于不同种族/族裔群体的青少年,媒体效果不同的想法并不是一个新概念。 来自的经验证据 布朗等人。 (2006) 表明,白人青少年受媒体中的性内容影响比黑人青少年更多。 我们的分析与他们的研究结果一致,白人受访者的暴露变化与性行为变化之间的相关性远高于黑人受访者。

对于性行为和性媒体内容的暴露,即使在我们调查的最早年龄,受访者之间也存在种族和性别差异。 结果来自 奥沙利文,郑,哈里斯和布鲁克斯·古恩(2007) 与我们的调查结果一致,这些调查结果显示,平均黑人和西班牙裔受访者(性别均为男性)的性指数单位超过14年龄的其他受访者。 此外,鉴于布莱克斯使用的媒体多于白人,黑人和白人受访者在接触性媒体内容方面的初步差异并不罕见。 西班牙裔和黑人的平均接触性媒体内容比白人和其他人高,并且在这种情况下,还存在性别影响:14年龄的女性比同龄男性更容易接触性内容。 我们知道没有其他研究使用纵向数据来跟踪不同种族/种族群体随着时间的推移对性媒体内容的暴露,因此无法确定这些结果的典型程度。

这两个发现的一个含义(以及性行为指数和媒体中性内容暴露之间的横截面相关性下降)是,目前的样本可能“太老”,无法完全捕捉暴露于性行为之间的关联媒体内容和性行为。 也就是说,在14年龄,西班牙裔和黑人受访者在性行为和性行为方面已经与白人受访者有所不同。 因为性别指数是一个零起点的累积指数,所以在某个年龄,所有受访者都处于零值,因此随着时间的推移,他们的斜率不可能是平行的。 因此,我们在此观察到的情况是,受访者的平均价值已经按年龄14分化。 对于接触性内容,我们不知道 先验 所有受访者都以相同的价值开始,但在这里我们也观察到样本中最早年龄的受访者之间存在预先存在的差异。

目前测量性媒体内容暴露的方法可以很容易地应用于年轻人群,但出于行为和道德原因,性行为量表可能也是如此。 必要的是针对年龄较小的人群校准的“性行为量表”,具有较少“性用品”的量表以及针对浪漫关系和“前性交”行为的更多项目。 例如, 雅各布森(1997) 报告了一个全国代表性的挪威13-16岁月青少年样本。 他的重点是难以扩大非性交行为“稳定”,“接吻”,“法式接吻”,“轻轻抚摸”和“沉重的抚摸”。 奥沙利文等人。 (2007) 调查了年仅12岁的青少年的社交,浪漫和性行为,并使用了“遇到伴侣的父母”,“将自己和伴侣视为夫妻”等行为报告项目,以及“交换礼物”。 奥唐奈,史蒂夫,威尔逊·西蒙斯,达什,阿格罗尼克和让·巴蒂斯特(2006) 从6收集数据th 平均年龄(中位数年龄为11)并且包括诸如“你曾经和一个男孩或女孩握手吗?”和“你有没有亲吻或拥抱男孩或女孩很长一段时间?”这样的前性交性项目。这些项目必须作为年轻受访者的“性行为指数”的一部分,特别是因为Pardun,L'Engle和Brown发现他们在六种媒体中的“性内容”曝光项目中的25%与关系相关内容问题,如浪漫的粉碎,约会,婚姻和离婚(Pardun,L'Engle和Brown,2005,P。 86)。

我们的研究结果存在局限性。 首先,由于采样策略,这些发现的普遍性仅限于参加该研究的年轻人。 然而,这些发现与更具代表性的样本的数据一致。 此外,西班牙裔和其他种族/族裔群体的小样本量导致这些群体内的估计不稳定。 另外一个结论也很重要。 这些结果表明,不太可能存在一些单一的汇总统计量,如相关性或斜率量度,它们将回答“青少年性行为与性媒体内容暴露之间的关系是什么?”这些不同的功能形式与对于两种结果,不同群体的斜率和截距差异使得任何类型的汇总措施难以防御。 为了理解暴露于性媒体内容和青少年性行为之间的复杂关系,有必要考虑年轻青少年的更大和更多样化的纵向样本。

最后,这里的分析没有解决行为和暴露的因果方向,因为性指数和性内容暴露曲线的斜率和截距之间的关联是同时的。 这一研究领域的因果方向本身就含糊不清,尽管对这些数据的其他分析表明性行为 - 暴露于性媒体关系的行为是非递归的(布莱克利,轩尼诗,菲什宾和乔丹,2008年)暴露导致行为和行为导致暴露(Slater,2007)。 调查性行为与性媒体内容暴露之间关系的同时性质是另一个需要进行更详细调查的研究问题。

致谢

该出版物是由国家儿童健康与人类发展研究所(NICHD)的Grant Number 5R01HD044136提供的。 其内容完全由作者负责,并不一定代表NICHD的官方观点。

个人简介

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迈克尔·轩尼诗 是宾夕法尼亚大学安纳伯格传播学院的项目经理。 他的主要研究兴趣是结构方程模型的整合和基于理论的行为干预的评估。

艾米布莱克利 是宾夕法尼亚大学安纳伯格传播学院的研究科学家。 她的研究兴趣包括青少年性行为,性健康和生殖健康政策,健康行为理论以及对健康行为的背景影响。

马丁菲什宾 是宾夕法尼亚大学安纳伯格传播学院着名的传播学教授Harry C. Coles,Jr。 他的研究兴趣包括现场和实验室环境中的信念,态度,意图和行为之间的关系,以及健康相关行为改变干预措施有效性的评估。

艾米乔丹 她是宾夕法尼亚大学安纳伯格公共政策中心的媒体和发展中儿童部门的负责人,负责监督儿童媒体政策的研究。 她的研究考察了教育电视任务的实施和公众接受,称为三小时规则,V-Chip立法,美国儿科学会的媒体使用建议以及该行业为儿童自我调节食品营销的努力。 约旦博士是国际通信协会最佳应用/政策研究奖和国家通信协会斯坦利L.撒克逊应用研究奖的获得者。

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