Exploring the Feasibility and Acceptability of Technological Interventions to Prevent Adolescents’ Exposure to Online Pornography: Qualitative Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Amid growing concern over children's access to online pornography, policy makers are looking toward new and emerging technological concepts for unexplored solutions including artificial intelligence and facial recognition. OBJECTIVE: This study sought to explore and ideate emerging technological interventions that are feasible, acceptable, and effective in preventing and controlling the exposure of young people to online pornographic material. METHODS: We conducted a series of qualitative co-design workshops with both adult (n=8; aged 32-53 years) and adolescent participants (n=4; aged 15-17 years) to ideate potential technological interventions that are feasible, acceptable, and effective at preventing and controlling the exposure of young people to online pornographic material. A story stem methodology was used to explore participants' attitudes toward two unique technological prototypes. RESULTS: Participants expressed a generally favorable view of the proposed technological concepts but remained unconvinced of their overall utility and effectiveness in preventing the intentional viewing of pornography by young people. Age-appropriate parent-child conversations remained participants' preferred approach to mitigating potential harms from pornographic material, with parents also expressing a desire for more educational resources to help them better navigate these discussions. User privacy and data security were a primary concern for participants, particularly surrounding the use and collection of biometric data. CONCLUSIONS: Internationally, policy makers are taking action to use age assurance technologies to prevent children's access to online pornography. It is important to consider the needs and opinions of parents and young people in the use and implementation of these technologies. Participants in this study were generally supportive of new and emerging technologies as useful tools in preventing the accidental exposure of young people to online pornographic material. However, participants remained less convinced of their ability to avert intentional viewing, with substantial concerns regarding technological efficacy, adaptability, and user privacy. Further, co-design and prototype refinement are needed to better understand user acceptability and comfortability of these new technological interventions, alongside additional research exploring sociocultural differences in information needs and user experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».