Konzumace pornografie obyvatel ČR a její vztah k demografickým proměnným: Klastrování pomocí umělé inteligence
Abstrakt
Současný stav poznání: Ve společnostech s vyspělou ekonomikou a prakticky neomezeným přístupem k internetu (jako je Česká republika) je anonymní konzumace pornografie (často i obsahující prvky sado-masochismu) běžnou součástí života. Není však známo, jaké části populace se vystavují jakému typu těchto materiálů a zda taková aktivita souvisí s jejich vzděláním, frekvencí masturbace a do jaké míry je závislá na pohlav í.
Tato analýza dosud ani nebyla možná, s ohledem na dostupnou výpočetní sílu a na ní závislé postupy statistického zpracování dat. Díky užití umělé inteligence můžeme tyto prvky analyzovat všechny najednou a skutečně tak zjišťovat souvislosti mezi nimi.
Cíle: Zjistit souvislosti mezi různými proměnnými (pohlaví, partnerský status, vzdělání) a nepartnerským sexuálním chováním (konzumaci běžných i sado - masochistických pornografických materiálů a frekvenci masturbace). Očekávali jsme, že se účastníci výzkumu rozdělí do jednotlivých segmentů s jasně definovanými vlastnostmi.
Následně jsme tyto segmenty porovnali s demografickými údaji, konkrétně velikostí místa bydliště. Výsledky: Pomocí naší analýzy jsme zjistili, že participant se rozdělí do 7 jasně definovaných segmentů. Žádný ze segmentů neobsahuje pouze jedince jednoho pohlaví, většina z nich však obsahuje velkou převahu jednoho pohlaví.
Frekvence autosexuálních praktik se významně liší v jednotlivých segmentech, stejně jako konzumace pornografických materiálů obou typů. Vzdělání, oproti našemu očekávání, není významným rozdělujícím prvkem mezi segmenty, stejně tak partnerský status.
Vysoká konzumace pornografie, společně s vysokou frekvencí masturbace, charakterizuje dva segmenty. Další dva segmenty jsou charakterizovány spíše konzervativním přístupem k sexualitě.
Závěr: Nové a pokročilé formy statistické analýzy dat dovolují identifikaci klastrů dospělých konzumentů pornografie na základě jejich auto-sexuálního chování a demografických proměnných, které by bez užití neuronových sítí nebylo možné identifikovat.