不正常的色情作品是否遵循類似Guttman的進展？ （2013）

研究表明，兒童色情作品集不僅包含兒童的色情圖片，而且還包含其他性質和社會上可接受的色情形式（參見Quayle＆Taylor，2002； Quayle＆Taylor，2003）。 實際上，對兒童色情製品消費者的採訪表明，由於脫敏或食慾不振，一些罪犯“通過各種色情製品，每次都使用更多極端材料”（Quayle＆Taylor，2002，p.343）。收集和發現其他形式的異常色情作品（Quayle＆Taylor，2003年）。 另外，一些消費者表示他們下載圖像的原因僅僅是因為它們可用且可訪問，從而使行為主要是強迫行為的結果，而不是兒童的特定性興趣（Basbaum，2010）。 但是，先前的分析依靠對被定罪的兒童性犯罪者和兒童色情製品使用者的案例研究。 如果採用了基礎更廣泛的代表性樣本（如此處所用），那麼研究人員可能會對兒童色情用戶的集合更加一致和完整地了解。

一些兒童色情消費者表現出一系列複雜的性興趣，這可能代表了一般性的嗜遊傾向，而不是兒童的特定性興趣。 在Endrass等人進行的一項研究中。 （2009），收集兒童色情內容的231男子的照片集也揭示了其他類型的異常色情內容。 具體來說，近60％的樣本收集了兒童色情內容和至少一種其他類型的異常色情內容，如獸交，排泄物或虐待狂，至少有三分之一的罪犯收集了三種或更多類型的異常色情內容（Endrass等.2009）。 這項研究表明，大多數互聯網兒童色情內容的消費者正在收集更廣泛的異常色情內容，這可能反映了一般性的性取向，而不是特定的偏見，如戀童癖。 換句話說，一些兒童色情消費者可能是正常人群中持不同表現出更廣泛的性興趣或好奇心的持不同政見者。

雖然存在案例研究，但很少有定量研究評估使用非衍生色情形式（如成人色情）的個人是否更容易消費不正常的色情形式（如動物和兒童色情）。 換句話說，不正常的色情作品是否遵循類似Guttman的進展（參見，荷蘭，1988），其中發病年齡是一個人是否從非叛逆者轉變為異常色情用戶的關鍵因素？ 關於發病年齡，大多數研究關注的是年輕時不想接觸色情的情緒後果（cf，Flood，2009）。 例如，Mitchel，Wolak和Finkelhor（2007）發現10的10％對17歲的年輕人描述自己因不想接觸色情內容而“非常或非常不安”。 另一方面，McKee（2007）採訪了46澳大利亞人，關於他們在年輕時接觸色情內容，他們將他們的青春期前色情作品描述為“有趣”且“興趣不大”，而他們的後青春期曝光則是“通行權”（第10頁）。 此外，研究表明，年輕時的色情使用與各種性行為之間存在關聯。 具體來說，Johansson和Hammarén（2007）發現年輕的色情用戶更有可能發生性交和一夜情，年輕的暴力色情消費者更有可能表現出性侵犯的態度和行為（cf，Flood，2009） 。

總體而言，之前的研究主要集中在青少年不受歡迎的色情內容的情感影響上。 目前的研究重點是“發病年齡” 故意使用而不是不受歡迎的暴露，非叛亂和不正常的色情內容。 由於目前的研究對來自美國的受訪者進行了抽樣調查，因此非變性和異常色情內容的定義是基於美國目前的淫穢物品法。 在美國，成人色情製品受第一修正案的保護（儘管有例外）; 但是，兒童色情和動物色情（獸交）是淫穢的，因此是非法表達形式。 因此，成人色情製品被實施為 非越軌而動物和兒童色情製品被標記為 異常 色情形式。

儘管有正式的社會控制（法律）規範色情使用，但三種類型的色情內容仍然可以在互聯網上找到。 因此，本研究探討了個人首次故意搜索，下載和交換/分享以下色情類型的年齡：成人專用，動物（獸性）和兒童色情內容。 通過檢查自我報告的年齡和色情使用變量之間的相互關係，作者希望了解非致力色情使用如何促進或預測參與更多不正常的色情形式的可能性。

三個主要目標是當前研究的重點。 這項研究的首要目的是確定發病年齡是否是從事色情製品的危險因素。 換句話說，與較晚發作的用戶相比，在較早年齡從事非偏離色情使用的個人是否更有可能從事偏離形式的色情使用？ 這項研究的第二個目標是確定女性受訪者是否正在消費互聯網兒童色情內容。 先前的研究表明，大多數兒童色情使用者是男性； 但是，這些樣本大多數來自法醫或臨床人群（參見，Babchishin，Hanson和Hermann，2011年）。 此外，基於互聯網的研究表明，婦女從事兒童色情活動的可能性可能比以前預期的要高（參見，Seigfried，Lovely和Rogers，2008； Seigfried-Spellar和Rogers，2010）。 因此，本研究專門評估了互聯網用戶樣本中女童色情內容的使用情況，而不是法醫或臨床樣本，以提供更廣泛的女童兒童色情內容（非定罪和自我報告）的概念。

最後，本研究的第三個目的是通過將受訪者摧毀為色情類別來探討色情使用的頻率：無，僅限成人，僅限動物，僅限兒童，成人動物，成人兒童，動物兒童和成人柴爾德動物。 通過這種方法論分析，可以評估自我報告的兒童色情用戶是否比其他類別的用戶更容易自我報告成人和動物色情行為。 很少有研究專門評估互聯網兒童色情用戶收集的各種類型（參見Seigfried-Spellar，出版社）。 具體來說，如果兒童色情製品的使用遵循類似Guttman的進展，那麼就不應該有“獨家消費者” 僅由 兒童色情; 相反，兒童色情用戶應報告參與其他形式的越軌和非變態色情內容。

這項研究本質上是探索性的，因為之前的研究沒有評估報告成年色情使用年齡較小的“發病年齡”的個體是否比報告後期“發病年齡”的個體更有可能從事不正常的色情內容。 期望發現成人色情作品的“發病年齡”與後來的不正常的色情作品使用之間沒有任何關係。 然而，對兒童色情使用的適度研究表明，兒童色情收藏品包括不正常和非衍生的色情圖片。 因此，假設兒童色情消費者更有可能消費僅限成人和獸交的色情內容，而不太可能成為兒童色情的唯一消費者。 最後，作者希望找到性別差異; 具體而言，男性更有可能自我報告使用兒童色情內容（例如，Babchishin等，2011）。 獨特的是，由於抽樣方法的不同，在這項基於互聯網的研究中，女童色情內容的使用率會更高。

2。 方法

2.1參與者

目前的研究使用了國際調查抽樣調查（SSI），該調查提供了一份來自美國的男性和女性受訪者的互聯網樣本，這些受訪者至少年滿18歲。 這些客戶或受訪者已經通過了SSI的質量控制和驗證系統，而不是為了識別受訪者而滾雪球，而是為了識別那些有資格參與調查的個人，以獲得任何獎勵或獎勵（ SSI，2009）。 此外，SSI會阻止同一個人多次參加調查（SSI，2009）。 最重要的是，這些客戶或受訪者更有可能對本研究的可靠性和機密性充滿信心，並且對研究過程本身感到自信和信任，這對於研究對社會敏感話題的態度和行為至關重要。

基於對“互聯網色情用戶的一般人群”的受訪者進行抽樣的願望，而不是來自臨床或法醫人群的樣本，以及需要提高受訪者對自我披露的信心，這種抽樣方法最能滿足目前的研究。 如表1所示，630受訪者完成了在線調查; 502（80％）為女性，128（20％）為男性（注意： 這種性別差異將在本文後面討論）。 總的來說，大部分樣本都是白色的（n = 519，82.4％），年齡在36-55年之間（n = 435，69％），已婚（n = 422，67％）和68％（n = 427）受訪者已經完成了一些大學或研究生的工作。

2.2措施

受訪者的網絡色情行為和發病年齡是使用在線色情調查（OPS; Seigfried，2007; Seigfried-Spellar，2011）的簡短版本來衡量的。 最初的OPS包括54問題，評估受訪者的色情行為，包括有意搜索，訪問，下載和交換色情網絡圖像。 成人色情製品被定義為“以個人為特色的色情圖片” 超过 18年齡，“兒童色情製品被定義為色情材料”，以個人為特色 下 18年代。“動物色情或獸交被定義為色情圖片”，以個人為特色 超过 18年齡 一隻動物。”

只有來自在線色情調查的15項目，其中重點關注被訪者的在線色情內容的發病年齡，這些項目都包含在本研究中。 所有15問題都使用相同的答案格式。 以下是與老年退休金計劃有關的發病年齡的說明性樣本問題：“你第一次故意訪問某個網站以查看個人的色情資料時，你多大了 下 18年齡？“受訪者對發病年齡的選擇是：不適用於我，在12歲以下，12在16歲以下，16在19歲以下，19在24以下年齡，24歲或以上，並且拒絕回應。 根據項目認可，受訪者被分類為成人，動物（獸人）和兒童色情的用戶或非用戶。

最後，受訪者的基本人口統計信息是通過在線調查問卷自我報告的，其中包括性別，年齡和婚姻狀況等項目。 人口統計調查在所有受訪者的研究開始時出現。 目前的研究廣告評估為“對成人網站的態度”，並通過在有關色情使用的社會敏感問題之前放置人口統計調查問卷，這種方法提高了本研究中自我報告性別的準確性（cf，Birnbaum，2000） 。 此外，所有調查項目都是強制選擇，但受訪者能夠根據機構審查委員會（IRB）的要求選擇“拒絕回复”任何項目。 此外，所有受訪者均按照美國心理學會（APA）制定的道德標准進行治療。

表1

人口統計信息

2.3程序

這項研究是通過基於互聯網的調查以電子方式進行的。 由於受訪者的可及性，匿名性以及人們越來越願意自我披露社會上不可接受的或有爭議的行為或態度，因此這種通過互聯網進行研究的方法越來越多地被研究人員使用（Mueller，Jacobsen和Schwarzer，2000）。 一旦受訪者訪問了網站，主頁就會解釋該研究，同時充當受訪者必須同意或拒絕參加的同意書。 如果潛在的受訪者同意，他們必須單擊“我同意”按鈕才能參與。 單擊“我同意”按鈕後，要求受訪者填寫問卷，該問卷大約需要15分鐘才能完成。

受訪者在任何時候都沒有要求提供任何識別信息（例如姓名）。 為了保護被訪者的匿名性和機密性，向受訪者提供了身份證號碼，因此對問卷的答复無法與任何特定個人聯繫或匹配。

2.4統計分析

數據收集後，使用社會科學統計軟件包（SPSS）版本19進行統計分析。 在進行任何分析之前，統計顯著性設定為.05的α水平。 Fisher-Freeman-Halton精確檢驗測試了發病年齡，性別和色情類型之間的顯著關係。 做出這一決定的原因如下：由於研究評估罕見事件（即兒童色情用途），預期的細胞頻率計數很小，它將卡方檢驗作為樣本量近似（N隨著Fisher-Freeman-Halton精確檢驗將Fisher精確檢驗擴展到 R x C. 案例（cf，Freeman＆Halton，1951）。 最後，進行了向後逐步（Wald）Logistic回歸分析，以確定成人色情內容使用的性別和“發病年齡”是否預測了非偏離和偏離性互聯網色情使用的組成員身份。 邏輯回歸適用於探索性分析，因為它們具有更強的魯棒性，且較少違反假設，例如樣本量小且不相等（Tabachnick＆Fidell，2007）。

 

3。 結果

如表2所示，5.2％（n = 33）受訪者自我報告使用互聯網兒童色情內容。 男性受訪者的16（12.5％）是兒童色情用戶，女性受訪者的17（3.4％）是兒童色情用戶。 在630受訪者中，只有8.6％（n = 54）的受訪者自我報告使用人獸交易色情內容，但近一半（n = 254，40.3％）受訪者報告使用僅限成人的色情內容。 如表3所示，受訪者根據他們對僅限成人，獸交和兒童色情的使用進一步分類。

為支持該研究的前提，沒有受訪者報告僅使用兒童色情內容。 只有1女性受訪者報告僅消費了人獸交色情內容。 此外，9.8％（n = 60）的受訪者消費了一些非叛逆和異常色情的混合物，而只有.5％報告消費 僅由 不正常的色情（獸交和兒童）。

由於描述性數據表明成人，動物和兒童色情使用之間存在關係（見表3），因此進行零級相關以確定關係的方向。 根據項目回复，為每個色情類別創建了一個二分變量：成人，動物和兒童。 對於每類色情內容，受訪者被編碼為非用戶（0）或用戶（1）。 如表4所示，成人色情與獸交使用之間存在統計學上的顯著關係， r_ϕ （635）= .36 with p <.01，以及成人色情和兒童色情使用， r_ϕ （635）= .27 with p <.01。 對於自我報告從事成人色情，動物/動物和兒童色情活動的個人，存在顯著的積極關係。 此外，男性自我報告成人使用的可能性明顯更高， r_ϕ （630）= - .28 with p <.01，動物/動物， r_ϕ （630）= - .18 with p <.01，以及兒童色情製品， r_ϕ （630）= - .17 with p <.01（請參閱表4）。

表2

按性別劃分的非越軌和越軌色情的百分比

表3

通過自我報告使用成人，動物和兒童色情製品對受訪者進行分類

接下來，受訪者被分類為：僅限成人（僅限成人）或成人和兒童/動物（成人+偏離）色情用戶。 然後比較兩組之間的“發病年齡”，以確定成人色情使用的“發病年齡”是否與以後使用異常色情有關。 基於Fisher-Freeman-Halton精確檢驗（p <.01），與僅成人色情用戶相比，成人+越軌色情用戶報告的“發病年齡”要年輕得多。 如表5所示，有29％的成年人+偏離色情內容的用戶稱其“發病年齡”在12至18歲之間，而只有成年人的受訪者只有10％。 取而代之的是，大多數（89％）成人專用色情用戶報告發病年齡為19歲或69歲以上，而成人+變性色情用戶則為5％（參見表XNUMX）。

基於零級相關和Fisher-Freeman-Halton精確檢驗的重要發現，作者進行了一個向後逐步（Wald）邏輯回歸，以確定“發病年齡”和性別是否僅是成人與成人的顯著預測因子+不正常的色情內容。 如表6所示，成人專用+成人+異常色情使用的最佳預測模型包括兩個變量，性別（W = 7.69， p <.01）和發病年齡（W = 5.16， p <.02）。 對於成人色情製品而言，“發病年齡”較年輕的人從事異常色情製品的可能性高8倍。 此外，男性成為色情內容使用者的可能性高4倍。 Hosmer和Lemeshow檢驗不顯著，χ²（4）= 6.42 p = .17，表示最終模型擬合數據。 另外，計算方差膨脹因子（VIF）和條件指數值以測試多重共線性，所有這些都表明沒有引起關注的原因（性別，VIF = 1.00；發病年齡，VIF = 1.00；條件指數<30） 。

基於這些分析，作者能夠實現他們的目標，即確定“發病年齡”和性別是否顯著預測成人與成人+異常色情用戶。 總的來說，假設期望兒童色情用戶更有可能同時消費成人和動物色情內容，而不僅僅是消費兒童色情內容。 此外，還支持男子更有可能從事兒童色情活動的假設，以及對這一基於互聯網的樣本中女性兒童色情活動使用率較高的期望。

表4

性，成人，動物和兒童色情使用的零級相關

表5

成年人與成年人和不正常的色情作品按年齡使用

表6

用於色情使用的探索性後向（Wald）邏輯回歸

然而，作者對成年人和成人+異常色情用戶之間成人色情內容的“發病年齡”之間沒有差異的預期得不到支持。 基於Fisher-Freeman-Halton精確檢驗和邏輯回歸，成人+偏差色情用戶報告說，與僅限成人的色情用戶相比，成人色情使用的“發病年齡”明顯更年輕。 換句話說，與那些只從事非暴力色情活動的人相比，不正常的色情內容用戶從事成人色情活動的年齡要小得多。

4。 討論

目前的研究是第一個評估非致殘色情使用（即僅限成人）的“發病年齡”是否與後來使用基於互聯網的大型樣本的異常色情（即人獸交，兒童）有關。 這項研究代表了先前案例研究的改進，這些研究依賴於被定罪的罪犯的樣本。 因此，目前的研究從兒童色情用戶的臨床或法醫人群轉移到“網民的一般人群”中的兒童色情用戶。此外，本研究還評估了兒童色情用戶是否收集了異常和非惡性色情內容或是否他們自我報告只消費兒童色情內容。 總體而言，非叛亂和不正常的色情用戶在“發病年齡”和性別方面存在顯著差異。

一小部分研究表明，大多數互聯網兒童色情用戶正在收集更廣泛的異常色情內容（參見Endrass等，2009）。 在目前的研究中，沒有一個受訪者自我報告唯一消費互聯網兒童色情內容。 相反，大多數兒童色情用戶也在收集其他形式的色情內容，包括非墮胎成人色情和獸交色情內容。 在32兒童色情內容中，60％（n = 19）還收集了非致命的成人和動物色情，34％（n = 11）只消耗不成人的成人色情內容，僅消費6％（n = 2）剛接觸過動物色情內容（請參見表3）。 這些發現支持了Seigfried（2007）的研究，該研究沒有發現互聯網兒童色情製品的唯一消費者。 總體而言，兒童色情用戶正在從事各種各樣的色情內容，未來的研究應評估這些信息收集是否提供有關其離線意圖（例如動手觸犯）以及個性特徵（例如暴力者收集暴力）的信息色情； Rogers＆Seigfried-Spellar，2012； Seigfried-Spellar，印刷中）。

與之前的研究一致，男性繼續更有可能從事互聯網兒童色情活動。 然而，目前的研究表明，女性可能正在消費兒童色情內容，這比之前針對法醫人群的臨床研究樣本提出的要多。 例如，Babchishin等。 （2011）對27文章進行了薈萃分析，其中包括在線犯罪者的樣本。 薈萃分析的結果表明，大多數兒童色情罪犯都是男性，而在27文章中，只有五項研究包括女性罪犯。 因此，在線犯罪者的整個樣本中少於3％是女性（Babchishin等，2011）。 然而，先前的研究包括來自一般互聯網用戶群體的樣本，而不是臨床或法醫人口，其中女性消費者對兒童色情內容的比例較高。 例如，Seigfried等人。 （2008）研究發現10的30自我報告的兒童色情用戶來自一項基於互聯網的研究，是女性。 此外，Seigfried-Spellar（2011）的研究報告稱，自我報告的兒童色情用戶中有20％是女性。 最後，17（33％）兒童色情內容消費者的52是當前研究中的女性。 未來的研究應評估為什麼來自不同抽樣人群的婦女使用兒童色情製品的流行率存在差異。

隨著性別的變化，“發病年齡”與不正常的色情使用顯著相關。 報告較年輕“發病年齡”的非暴力色情內容的受訪者比那些報告後來“發病年齡”的人更有可能從事不正常的色情內容。如表5所示，成人+異常色情用戶是12-18年齡與僅限成人的色情用戶之間自我報告“發病年齡”的可能性是兩倍。 最後，邏輯回歸表明，對於不正常的色情內容使用的最佳預測模型包括變量，性別和“發病年齡”。也就是說，與女性相比，男性更有可能從事不正常的色情內容。 此外，與年齡較小的從事成人色情活動的人相比，年輕時開始從事成人色情活動的人更可能使用不正常的色情內容。

目前研究的結果表明，互聯網色情使用可能遵循類似Guttman的進展。 換句話說，消費兒童色情內容的個人也會消費其他形式的色情內容，包括非墮落和異常。 由於這種關係是類似Guttman的進展，在使用其他形式的色情內容後，兒童色情內容的使用必定更有可能發生。 目前的研究試圖通過衡量成人色情使用的“發病年齡”是否促進了從僅限成人到異性戀色情的轉變來評估這一進展。 根據結果，這種向不正常的色情內容使用的進展可能會受到成年色情內容的“發病年齡”的影響。 正如Quayle和Taylor（2003）所建議的那樣，兒童色情使用可能與脫敏或食慾飽食有關，罪犯開始收集更多極端和不正常的色情內容。 目前的研究表明，在較年輕的時候從事成人色情活動的個人可能更容易從事其他異常形式的色情活動。 如果兒童色情內容遵循類似Guttman的進展，那麼未來的研究應該評估非致殘性色情的發病年齡與未來食慾飽食之間的關係，導致其他不正常的色情形式。

4.1限制

儘管這項研究是從“互聯網用戶的總體”中抽取的，但並不能斷言該發現代表了互聯網用戶的總體。 在對來自同一國家（美國）的受訪者進行抽樣時，限制了外部有效性，同時作者能夠加強對某些混雜因素的控制，例如兒童色情製品和動物色情製品的合法使用。 當前的方法針對居住在兒童色情和動物色情為非法的國家/地區的互聯網用戶。 例如，本研究中自我報告的互聯網兒童色情用戶正在從事非法的兒童色情行為，如果從合法使用兒童色情的國家/地區抽樣調查個人，兒童色情使用的合法性可能會令人困惑。日本，泰國；請參閱國際失踪與受虐兒童中心，2010年）。

此外，在當前的研究中，性別代表性不成比例。 根據美國人口普查局（2009a）的數據，美國50.7％的人口是女性。 僅考慮在家庭內外可以訪問互聯網的個人（N = 197,871），48.6％為女性（美國人口普查局，2009b）。 根據Survey Sampling International（個人通信，2012）的當前小組人口統計，美國互聯網小組的56％是女性。 本研究中的性別差異可能與受訪者的就業狀況有關。 在目前的研究中，男性更有可能全職和兼職，而女性更有可能成為家庭主婦，χ² （9）= 73.82， p <.00。 先前的研究引用了全職工作且“忙碌”的受訪者完成在線調查的可能性較小（Cavallaro，2012）。 因此，性別差異可能是由於就業狀況造成的，因為作為家庭主婦的女性受訪者有更多時間完成在線調查。 在控制就業狀況時，“發病年齡”和僅成人與使用成人+偏離色情內容之間仍然存在顯著的關係， r_{ab + c} = -.28， p <.01。

儘管在當前研究中，男女比例並不代表美國互聯網人口，但它確實對臨床或法醫人口之外的個人進行了抽樣。 此外，當前的研究表明，與其他研究設計（即臨床或法醫人群； Seigfried-Spellar＆Rogers，2010年）相比，該方法可能揭示出更多的互聯網兒童色情消費者。

雖然目前的研究中存在性別差異，但在控制性行為時，成人與成人+不正常的色情使用和“發病年齡”之間的關係仍然很重要， r_{ab + c} = -.30 with p <.01。 僅評估男性受訪者時，從事成人+偏差色情內容的男性報告的成人色情使用“發病年齡”要比僅從事成人色情內容的男性顯著年輕，Fisher-Freeman-Halton精確檢驗= 15.79， p <.01。 僅對女性受訪者進行評估時，從事成人+偏差色情內容的女性與使用成人色情內容的女性相比，報告的成人色情使用“發病年齡”要年輕得多，Fisher-Freeman-Halton精確檢驗= 7.36與 p <.05。

最後，最近一項使用相同的基於互聯網的研究設計，但有一個互聯網受訪者的雪球樣本的研究複製了這項研究的結果，因為自我報告成年色情使用年齡較小的個體更有可能從事異常色情（Seigfried-Spellar，2013）。

5。 結論

關於幼兒不受歡迎的色情內容影響的文獻中存在爭議; 然而，很少有研究評估年齡 故意的 使用不正當和不正當的色情內容。 儘管嘗試監視，過濾或刪除Internet上的圖像或網站，但色情的無偏差和偏差仍將可訪問，負擔得起且匿名（參見Seigfried-Spellar，Bertoline和Rogers，2012年）。 越軌色情用戶（即兒童色情）用戶的數量只會隨著當前接入互聯網的2.45億人口（35％）的持續增長而增加（國際電聯，2011年）。 這種增長只會增加理解“為什麼”某些人查看，下載和交換異常色情內容的重要性，而另一些人則不然。 這項探索性研究表明，非正常使用色情的“發病年齡”與後來的異常使用色情有關。 此外，婦女從事兒童色情製品，但男子仍然更有可能成為兒童色情製品的消費者。 正如Quayle和Taylor（2003）所建議的那樣，脫敏可能會使個人處於從不正當行為向不正當色情行為發展的風險中。 未來的研究應評估個體差異（例如，對經驗的開放性，意識，性格外向，順從性和神經質；見Seigfried-Spellar＆Rogers，2013）是否與這種類似Guttman的進展有關，從而用於越軌（即，兒童）色情作品。

參考

Babchishin，KM，Hanson，RK＆Hermann，CA（2011）。 在線性犯罪者的特徵：薈萃分析。 性虐待：研究與治療雜誌，23（1），92-123。

Basbaum，JP（2010）。 因擁有兒童色情製品而被判刑：未能區分偷窺者和偷窺者。 黑斯廷斯法律雜誌，61，1-24。

Birnbaum，MH（編輯）。 （2000）。 互聯網上的心理實驗。 加州聖地亞哥：學術出版社。

Cavallaro，K。（2012）。 揭示生活中最困難的市場研究問題：人們為什麼不加入小組討論？ 取自Survey Sampling International的網站 http://www.surveysampling.com

Endrass，J.，Urbaniok，F.，Hammermeister，LC，Benz，C.，Elbert，T.，Laubacher，A.，＆Rossegger，A.（2009）。 消費互聯網兒童色情製品以及暴力和性犯罪。 BMC精神病學, 9（43），1-7。

洪水，M。（2009）。 兒童和青少年中色情活動的危害。 虐待兒童評論，18，384-400。

Freeman，GH和Halton，JH（1951）。 注意有關意外情況的正確處理，擬合優度和其他重要問題。 Biometrika, 38，141-149。

Hollinger，RC（1988）。 計算機黑客遵循類似guttman的進展。 社會學與社會研究, 72（3）。 199-200。

國際失踪與被剝削兒童中心（2010年）。 兒童色情製品：示范立法和全球審查。 （6^th 編輯）。 從...獲得 http://www.icmec.org

國際電信聯盟。 （2011）。 2011的世界：事實和數據。 從...獲得 http://www.itu.int/ict

Johansson，T.和Hammaren，N.（2007）。 霸權陽剛與色情：年輕人對色情的態度和與色情的關係。 男子學生雜誌，15，57- 70。

McKee，A。（2007）。 說你一直在看爸爸的色情書籍我不同的成長：青年，色情和教育。 地鐵雜誌，155，118-112

Mitchell，K.，Wolak，J。和Finkelhor，D。（2007）。 青年報導有關性誘騙，騷擾以及互聯網上色情內容的不必要暴露的趨勢。 中國青少年健康，410，116-126。

Quayle，E.和Taylor，M.（2002）。 兒童色情製品和互聯網：永久性的虐待循環。 越軌行為：跨學科期刊, 23，331-361。

Quayle，E.和Taylor，M.（2003）。 對兒童有性興趣的人使用有問題的互聯網的模型。 網絡心理學和行為學，6（1），93-106。

羅傑斯（Rogers，M.）和塞格弗里德·斯派拉（Seigfried-Spellar，K.）（2011年）。 互聯網兒童色情製品：法律問題和偵查策略。 在T. Holt（編輯）中， 犯罪在線：相關，原因和背景。 北卡羅來納州達勒姆：Carolina Academic Press。

MK的Rogers和KC的Seigfried-Spellar（2012年XNUMX月）。 應用預測行為建模：行為科學在數字取證中的作用。 在美國佐治亞州亞特蘭大舉行的美國法醫學會64th年度科學會議上的演講。

Seigfried，K.，Lovely，R.和Rogers，M.（2008）。 自我報告的互聯網兒童色情內容的消費者：一種心理分析。 國際網絡犯罪學雜誌，2（1），286-297。

Seigfried-Spellar，KC（印刷中）。 測量自我報告的兒童色情內容消費者的圖像內容偏好。 在M. Rogers和K. Seigfried-Spellar（系列編）中， 計算機科學，社會信息學和電信工程研究所講義：數字取證和計算機犯罪。 紐約：施普林格. 已接受出版物2012。

Seigfried-Spellar，KC（2013，二月）。 複製Seigfried-Spellar和Rogers（2011）關於因發病年齡和性別而使用的異常色情內容的研究。 在華盛頓特區的美國法醫學院65th年度科學會議上發表演講

Seigfried-Spellar，KC（2011）。 個人差異在預測互聯網兒童色情消費者收集的圖像類型中的作用。 未公開的論文，普渡大學，西拉斐特，印第安納州。

Seigfried-Spellar，KC，Bertoline，GR和Rogers，MK（2012）。 互聯網兒童色情製品，美國量刑指南以及互聯網服務提供商的角色。 在P. Gladyshev＆M. Rogers（系列編）中， 計算機科學，社會信息學和電信工程研究所講義：卷 88。 數字取證和網絡犯罪 （pp.17-32）。

Seigfried-Spellar，K.＆Rogers，M.（2010年）。 女性互聯網兒童色情消費者的神經質低下和享樂主義高。 網絡心理學，行為和社交網絡，13（6），629-635。

Seigfried-Spellar，KC和Rogers，MK（2013）。 通過個體差異區分自我報告的互聯網兒童色情用戶。 稿件已提交出版。

Sheldon，K.＆Howitt，D.（2008年）。 戀童癖罪犯的性幻想：是否有任何模型可以令人滿意地解釋互聯網研究和接觸性罪犯的新發現？ 法律和犯罪學心理學，13，137-158。

國際調查抽樣（2009）。 在線世界的驗證。 取自Survey Sampling International的網站： http://www.surveysampling.com

Tabachnick，BG和Fidell，LS（2007年）。 使用多變量統計 （5編輯）。 馬薩諸塞州波士頓：Pearson Education，Inc。

美國人口普查局（2009a）。 州和縣的簡要事實。 來自美國人口普查局的網站： http://www.quickfacts.census.gov

美國人口普查局（2009b）。 美國的計算機和互聯網使用：10月2009。 來自美國人口普查局的網站： http://www.census.gov

Wolak，J.，Finkelhor，D，Mitchell，K.和Ybarra，M.（2008年）。 在線“捕食者”及其受害者：神話，現實及其對預防和治療的影響。 美國心理學家，63（2），111-128。

轉載自人類行為計算機29（2013）1997-2003，Kathryn C. Seigfried-Spellar，Marcus K. Rogers，“不正常的色情作品是否遵循類似Guttman的進展？”，得到了Elsevier的許可。