1
Retrospectief onderzoek naar online risicogedrag; “Het verband tussen de seksuele oriëntatie en het online risicogedrag van jongeren, wordt dit verklaard door de leefstijlfactoren?”
Master Thesis Iris van Haandel U1267714 / 934296
Supervisor: Tamara Schleepen Tweede beoordelaar: Cedric Stalpers
Klinische Forensische Psychologie Psychologie Geestelijke Gezondheidszorg
Tilburg University Aantal woorden: 5422
25 juni 2021
2 Abstract
Dit onderzoek richt zich op het verband tussen seksuele oriëntatie en online risicogedrag onder jongeren van 12 tot 16 jaar. Internet is hedendaags een onmiskenbaar medium voor verschillende doeleinden. Hier zijn risico’s aan verbonden zijn zoals pesten, seksuele intimidatie en andere vormen van geweld. Uit eerdere studies blijkt dat jongeren met een niet-heteroseksuele
geaardheid een kwetsbare doelgroep zijn als het gaat om risicovol internetgebruik. In deze studie werd een positief verband tussen seksuele oriëntatie en het online risicogedrag verwacht,
verklaard door leefstijlfactoren. Jongeren (N=1146) tussen de 18 en 25 jaar hebben deelgenomen aan het onderzoek en hebben een retrospectieve vragenlijst ingevuld over de levensfase van 12 tot 16 jaar. Er is tijdens dit onderzoek gebruik gemaakt van de ISEC “Illegal Use of the Internet”
vragenlijst waarin online en offline risicogedrag van jongeren wordt gemeten. De analyses, die zijn gedaan met Process macro voor SPSS, laten de volgende resultaten zien. Zoals verwacht heeft seksuele oriëntatie een verband met online risicogedrag. Daarnaast blijkt dit deels te worden verklaard door de leefstijlfactoren. Dit betekend dat jongeren met een niet-
heteroseksuele voorkeur meer online risicogedrag laten zien, dit wordt deels verklaard door onveilige omgevingsfactoren. De resultaten zijn significant, echter is er sprake van een klein effect. Met deze uitkomsten kan er verder onderzoek gedaan worden naar oorzakelijke verbanden. Dit kan belangrijke inzichten geven in de individuele kwetsbaarheid van online slachtofferschap. Zo kunnen er interventies en beschermende factoren op zowel grootschalig als individueel niveau ingezet worden om online slachtofferschap onder jongeren te voorkomen.
Key words: seksuele oriëntatie, online risicogedrag, leefstijlfactoren, mediatie.
3 Introductie
Internet is onderdeel geworden van het dagelijks leven, uit cijfers van het CBS (2019) blijkt dat 93,5% van de jongeren (tussen 12-18 jaar) dagelijks internet gebruiken, daarvan is 98,6% in het bezit van een eigen mobiele telefoon waarop zij gebruik maken van het internet.
Van de internet gebruikende jongeren gebruikt 94,6% internet voor het communiceren met het sociale netwerk en 65,7% gebruikt internet om informatie in te winnen (CBS, 2019). Dit internetgebruik heeft veel voordelen, zo kunnen jongeren gemakkelijk contact leggen met vrienden, nieuwe contacten leggen en op een efficiënte manier informatie verkrijgen. Echter zijn er ook risico’s aan het veelvuldig gebruik van internet, zo kunnen jongeren slachtoffer worden van leeftijdsgenoten, volwassenen of bedrijven met slechte bedoelingen. Pesterijen, racisme en andere vormen van geweld komen online voor (Walrave & van Ouytsel, 2014). Deze studie richt zich op de factoren die mogelijk invloed hebben op negatieve online ervaringen van jongeren.
Aan de hand van de factoren seksuele voorkeur en de sociale steun wordt de mate van online risicogedrag onderzocht. De onderzoeksvraag van de huidige studie is: Wat is de relatie tussen seksuele oriëntatie en online risicogedrag van jongeren tussen de 12 en 16 jaar en wordt dit verklaard door de leefstijlfactoren van de jongeren?
Deze studie richt zich op de doelgroep adolescenten. Tijdens de adolescentie is het ontwikkelen van een relatief stabiele en consistente identiteit het belangrijkste doel (Erikson, 1995). Het ontwikkelen van een identiteit gebeurt zowel online als offline door zich te identificeren aan en te onderscheiden van leeftijdsgenoten (Bauwens, Pauwels, Lobet-Maris, Poullet & Walrave, 2009). Ook risicogedrag speelt een rol bij het ontwikkelen van de eigen identiteit en is tot op zekere hoogte onderdeel van een normale ontwikkeling (Van der Heiden- Attema & Bol, 2000). Het begin van de adolescentie wordt zelfs vaak gekenmerkt door de
4
toename van risicovol gedrag zoals antisociaal gedrag, alcoholgebruik en roken (Jennings &
Reingle, 2012). Leeftijdsgenoten spelen daarbij een belangrijke rol, omdat zij een belangrijk referentiepunt en een bron van invloed bij risicovol gedrag zijn (Van der Heiden-Attema & Bol, 2000). Tegenwoordig zijn de meeste adolescenten online en is sociale media, zoals Facebook, Instagram en TikTok, binnen korte tijd enorm populair geworden (Turpijn, Kneefel & Van der Veer, 2015). Adolescenten zijn hierdoor experts op het gebied van online communiceren
(Valenburg & Per, 2011). Echter gaan jongeren vaak onvoorzichtig te werk bij het produceren en gebruiken van online informatie, zoals het online prijsgeven van persoonlijke informatie of het ontmoeten van vreemden, wat een belangrijke voorspeller is voor risicovol gedrag en kan leiden tot negatieve online ervaringen (Görzig & Olafsson, 2013). Van Ouytsel et. al (2015) tonen in hun studie aan dat adolescenten geneigd zijn zich online risicovoller te gedragen. Uit de resultaten blijkt dat de jongeren zich niet altijd bewust zijn van de gevolgen van hun eigen gedrag. Dit risicovolle gedrag gedurende de adolescentie manifesteert zich zowel offline als online. Het online gedrag van adolescenten wordt niet alleen beïnvloed door het ouderlijk gezin, waar de internet toegang en mate van begeleiding onder vallen, maar ook door de wijdere sociale kring waarmee met name adolescenten zich willen identificeren (Bauwens, Pauwels, Lobet- Maris, Poullet & Walrave, 2009).
Naast het ontwikkelen van een eigen identiteit speelt de seksuele ontwikkeling een grote rol gedurende de adolescentie. Hoewel seksuele ontwikkeling levenslang zal blijven
plaatsvinden, vinden er in de adolescentie de grootste veranderingen plaats (De Graaf, 2014).
Gedurende de adolescentie worden de meeste jongeren zich bewust van hun seksuele oriëntatie (Roesler & Deisher, 1972). Er zijn verschillende seksuele voorkeuren te onderscheiden; in deze studie wordt een onderscheid gemaakt tussen heteroseksualiteit en niet-heteroseksualiteit.
5
‘Heteroseksualiteit’ betekent dat je je aangetrokken voelt tot het andere geslacht. Onder niet- heteroseksualiteit vallen alle andere vormen van seksualiteit. Hieronder valt ‘homoseksualiteit’, waarbij iemand zich aangetrokken voelt tot hetzelfde geslacht. ‘Biseksualiteit’; een seksuele voorkeur voor zowel hetzelfde als het andere geslacht (De Vries, 2010). Tot slot bestaan er nog andere, minder vaak voorkomende seksuele voorkeuren, zoals ‘queer’ wat refereert naar mensen die zich niet (willen) identificeren met normatieve kaders rondom seksualiteit en seksueel verlangen en ‘panseksueel’ waarbij een persoon zich aangetrokken voelt tot zowel hetero-, homo- en biseksuelen personen als queer personen (Maliepaard, 2018). Gámez-Gaudix et al.
(2015) laten in een studie zien dat niet-heteroseksuele personen significant vaker slachtoffer zijn van pesterijen en discriminatie op basis van geaardheid dan heteroseksuelen personen. Daarnaast laten Priebe en Svedin (2012) zien dat vergeleken met de heteroseksuele steekproef, niet-
heteroseksuelen deelnemers meer risicogedrag online vertonen zoals het versturen van seksueel getinte foto’s.
Adolescenten krijgen via het internet niet alleen toegang tot seksuele beelden maar kunnen ook informatie en steun vergaren. Onderzoek laat zien dat homo- en biseksuele jongeren meer van het medium internet gebruik maken dan heteroseksuele jongeren. Dit komt doordat deze eerste groep gebrek zou hebben aan goede offline bronnen, relatie- en sekspartners binnen hun directe omgeving minder te vinden zijn en zij het advies van (heteroseksuele) ouders en vrienden als minder behulpzaam inschatten (Friedman & Morgan, 2009). Daarnaast kunnen homo- en biseksuele jongeren met negatieve opvattingen over homoseksualiteit te maken krijgen. Ondanks dat in Nederland, ten opzichte van andere Westerste landen, homoseksualiteit redelijk geaccepteerd lijkt (Kuyper 2015), accepteren meer mensen het bijvoorbeeld wanneer heteroseksuele elkaar zoenen op straat, dan wanneer homoseksuele stellen dit doen (De Graaf et
6
al., 2012). Ondanks dat Nederland stelt positief tegenover homoseksualiteit te staan, laat zich dit in de praktijk dus niet altijd zo zien. Amerikaans onderzoek laat dan ook zien dat homoseksuelen jongeren hun ouders als minst gebruikte informatiebron beschouwen (Rose & Friedman, 2012).
Daarnaast ervaren homoseksuele jongeren bevooroordeling of ongemakkelijke reacties vanuit hun vriendenkring (McDavitt & Mutchler, 2014).
Een ander Amerikaans onderzoek laat zien dat homo- en biseksuele jongeren meer dan hun heteroseksuele leeftijdsgenoten gebruik maken van internet voor het vinden van algemene informatie of het verkrijgen van sociale steun (Ybarra, Mitchell, Palmer & Reisner, 2015). Dit houdt in dat de homo- en biseksuele jongeren actiever zijn op fora, sociale media en andere kanalen die het mogelijk maken online te contacteren met onbekenden. Uit onderzoek blijkt daarnaast dat de homo- en biseksuele groepen meer doen aan online daten dan heteroseksuele jongeren, met als gevolg dat zij eerder naaktfoto’s en seksueel getinte berichten zullen versturen.
Deze seksueel getinte informatie kan rondzwerven op het internet, wat pesten of chantage als gevolg kan hebben en vergroot de kans dat jongeren offline gaan afspreken met seksueel overschrijdend gedrag als gevolg (Klettke et al, 2014). De resultaten van de studie van Gámez- Gaudix en Incera (2021) laat zien dat personen met een niet-heteroseksuele oriëntatie hun omgeving als minder veilig ervaren. Zo voelen zij zich niet geaccepteerd door hun omgeving en hebben zij door gebrek aan sociale steun meer last van psychische problemen.
Homo- en biseksuele jongeren schatten de mate waarin zij zichzelf in staat achten problemen met hun ouders te delen en de behulpzaamheid van de reacties van anderen laag in, waardoor zij geneigd zijn weinig openheid te geven over hun seksualiteit (Schouten et al., 2007).
De afgelopen jaren hebben diverse grootschalige studies laten zien dat homoseksuele en biseksuele jongeren in Nederland een achtergestelde positie hebben ten opzichte van hun
7
leeftijdsgenoten als het gaat om welzijn, sociale relaties, en fysieke gezondheid. Aangetoond is dat de oorzaak hiervan verklaard kan worden door negatieve reacties vanuit leeftijdsgenoten, ouders, docenten en de algemene samenleving (Keuzenkamp & Kuyper, 2013). Onderzoek laat tevens zien dat internet voor homo- en biseksuele jongeren fungeert als een bron van sociale steun en informatie (Baams & Bos, 2015).
Zoals eerder benoemd zijn jongeren over het algemeen geneigd risicovol gedrag te
vertonen, gezien de relevantie van het huidige internetgebruik zal dit risicovol gedrag zich tevens online voortzetten. Homo- en biseksuele jongeren geven minder openheid over seksuele
vraagstukken en hebben een minder groot aanbod in het vinden van een seksuele partner in de offline wereld. Het gevolg hiervan is dat deze groep jongeren eerder gebruik zal maken van online contacten voor informatie of seksuele activiteiten (zowel offline als online) (Baams &
Bos, 2015). Doordat homo- en biseksuele jongeren gedurende de adolescentie meer (online) in contact komen met onbekenden en zoals eerder benoemd jongeren minder capabel zijn om de risico’s in te schatten, is het belangrijk dat een volwassene hen hierin begeleidt. Door een gebrek aan sociale steun wordt verwacht dat homo- en biseksuele jongeren ouderlijke controle niet toelaten, wat kan resulteren in negatieve ervaringen (zowel online als offline). Daarnaast spoort onvoldoende sociale steun jongeren aan enkel meer gebruik te maken van het internet. Eerdere studies laten dan ook een verband zien tussen online gedrag en de rol van (sociale) ontwikkeling van jongeren hierin (Joorabchi, Hassan & Osman, 2013). Dit maakt dat de mate en de manier waarop jongeren zich online gedragen relevant is voor interacties en ervaringen in hun verdere leven. Er is veel onderzoek gedaan naar het verband tussen offline- en online risicogedrag van jongeren (Görzig & Olafsson, 2013). Eerdere studies laten tevens zien dat de ouderlijke controle en sociale steun een beschermende factor is op het online risicogedrag van jongeren (Hardyns et
8
al., 2019). Deze studie richt zich op de verschillen tussen de seksuele oriëntatie van jongeren.
Aangezien eerder onderzoek laat zien dat niet-heteroseksuele jongeren zich minder gesteund voelen door hun omgeving (Friedman & Morgan, 2009) met als gevolg dat zij sociale steun online gaan zoeken, zorgt dit voor een zeer kwetsbare doelgroep. Dit kan grote gevolgen hebben voor de ervaringen en gebeurtenissen van een jongvolwassene op dat moment of als volwassene in de toekomst.
In deze studie wordt er onderzocht of niet-heteroseksuele jongeren meer kans lopen op risicovol gedrag en of dit verklaard wordt door de (ontbrekende) sociale steun in hun omgeving.
Deze studie is relevant omdat er met deze resultaten een betere inschatting gemaakt kan worden van het gedrag van jongeren en kunnen er mogelijk preventief interventies worden ingezet om dit (online) risicogedrag te voorkomen. De verwachting van dit onderzoek is dat jongeren met een homo- en biseksuele oriëntatie positief samenhangen met online risicogedrag, dit wordt tevens gecontroleerd onder de heteroseksuele groep jongeren. Daarbij wordt tevens onderzocht of een veilige omgeving een positieve invloed heeft op het risicogedrag van jongeren, verwacht wordt dat de levensstijlfactoren de kans op risicogedrag zullen verlagen en dus fungeren als een beschermende factor. De onderzoeksvraag van deze studie is: “Wat is het verband tussen de seksuele oriëntatie en online risicogedrag van jongeren tussen de 12 en 16 jaar en wordt dit verklaard door de leefstijlfactoren van de jongeren? ”. De eerste hypothese van dit onderzoek is:
(1) er wordt een positieve associatie verwacht tussen seksuele oriëntatie en online risicogedrag.
De tweede hypothese is: (2) het positieve verband tussen seksuele oriëntatie en online risicogedrag wordt verklaard door de mediator leefstijlfactoren.
9 Methode Participanten
De data die voor deze studie gebruikt zijn, zijn afkomstig uit een eerder onderzoek van
DeMarco et al. (2017). Er hebben in totaal 1.166 personen deelgenomen aan het onderzoek (N = 1667), verspreid over drie landen: Engeland (N = 340), Ierland (N = 529) en Italië (N = 297).
Nadat de data is gecorrigeerd op missing values bestaat de gehele steekproef uit N = 1146. De gemiddelde leeftijd van de totale populatie is 21,23 jaar oud (SD = 2.15, range 18-25). Aan het onderzoek hebben overwegend vrouwen deelgenomen (Ierland: 344 vrouwen, 185 mannen, Italië: 222 vrouwen, 75 mannen, Engeland: 271 vrouwen, 69 mannen). De meerderheid van de participanten volgt een opleiding (N = 817, 70%), waarvan werkende (N = 265, 23%) en niet werkende (N = 64, 5%) en een kleine groep die geen werk en/of studie volgt (N = 20, 2%).
Procedure
Er is een retrospectieve jongerenenquête afgenomen onder jongvolwassenen (18-25 jaar) met als doel de demografie, de levensstijl, het offline gedrag, het online gedrag en online negatieve seksuele ervaringen te onderzoeken. Het betreft een zelfrapportage vragenlijst. De jongeren hebben vragen beantwoord over hun ervaringen tussen de 12 en 16 jaar. Het doel was om een steekproefomvang van 71.500 jongeren (500 uit elk deelnemend land: Ierland, het Verenigd Koninkrijk en Italië) met verschillende achtergronden te bereiken. De enquêtes werden tussen februari 2015 en mei 2016 online afgenomen via SurveyMonkey aan jongeren in alle
bovenstaande landen. Aangezien het onderzoek werd geleid door het Center for Abuse and Trauma Studies van de Middlesex Universiteit zijn alle ethische processen aangevraagd via de leidende organisatie. Dit omvat een toestemmingsprocedure waarbij een grondige presentatie van alle tools werd gepresenteerd aan de University Ethic Board. De principes van anonimiteit en
10
vertrouwelijkheid werden uitgelegd en nageleefd. Alle gegevens zijn verzameld en opgeslagen onder de Wet Bescherming Persoonsgegevens. Na het samenvoegen en opschonen van de dataset met SPSS 21.0 werden een reeks beschrijvende en inferentiële statistieken toegepast.
Materiaal
Deze studie maakt gebruik van de ISEC “Illegal Use of the Internet” vragenlijst waarin online en offline risicogedrag van jongeren wordt gemeten. De vragenlijst is ontwikkeld door de
onderzoekers die betrokken zijn bij de studie van DeMarco et al. (2017). Uit onderzoek van Koreman (2018) blijkt dat de interne validiteit van de ISEC tussen benaderbaar en goed valt, wel wordt er benoemd dat er mogelijk verder onderzoek nodig is (RMSEA = .068). De vragenlijst bevat items die sociaal economische aspecten meten zoals leeftijd, geslacht en burgerlijke staat.
Daarnaast richtte de vragenlijst zich op de volgende zes aspecten: offline risicovol gedrag; online risicovol gedrag; online/offline slachtofferschap; online/offline agressie, seksuele aansporing, verzoeken en aandacht en leefstijlfactoren. De onderdelen die voor de huidige studie relevant zijn, is het sociaal economische aspect ‘seksuele oriëntatie’ en de aspecten ‘online risicogedrag’
en ‘leefstijlfactoren’.
Seksuele oriëntatie. De onafhankelijke variabele seksuele oriëntatie is bevraagd aan de hand van één vraag, namelijk: ‘hoe zou jij je seksuele oriëntatie omschrijven?’. De jongeren hadden vijf meerkeuze antwoordmogelijkheden waarvan zij er één mochten invullen. De b antwoordmogelijkheden waren: heteroseksueel, homoseksueel, biseksueel, onzeker, anders (specificeer). Wanneer de jongere ‘anders’ had ingevuld was er ruimte om deze optie te specificeren. In de huidige studie blijkt dat 83,3% van de jongeren heeft aangegeven dat
‘heteroseksueel’ hun seksuele voorkeur zou omschrijven. Verder zou 5,7% zichzelf omschrijven als ‘homoseksueel’, 5,8% als ‘biseksueel’ en 2,9% weet niet (zeker) wat zijn of haar seksuele
11
voorkeur is. Tot slot heeft 2,3% van de jongeren aangegeven een andere seksuele voorkeur te hebben dan aangegeven. Voor deze studie is er op basis van de prevalentie voor gekozen seksuele voorkeur onder te verdelen in twee categorieën, namelijk; ‘heteroseksueel’ (83,3%, N=952) en ‘niet-heteroseksueel’ (16,7%, N=194). Hiervoor is een dummy variabelen
aangemaakt, wat betekent 0 = heteroseksueel, 1 = niet-heteroseksueel.
Online risicogedrag. De participanten is gevraagd hoe vaak zij online risicogedrag aangaan. Dit is gemeten aan de hand van een zelfrapportage vragenlijst die bestaat uit zeven items om inzicht te krijgen in risicovol online gedrag van jongeren, de vragenlijst maakt gebruik van een 4-puntsschaal (1= vaak, 4= nooit). Voorbeelden van vragen zijn: “het toevoegen of accepteren van personen online die ik nog nooit heb ontmoet” en “het online delen van foto’s en video’s”. De scores zijn gehercodeerd, naar 4= vaak, 1= nooit. De mate van online risicogedrag is gescoord op basis van de totaalscore van de zeven items. De score is als volgt te interpreteren;
hoe hoger de score, des te meer online risicogedrag iemand heeft vertoond (range= 21, SD= 3.99, M= 14.16). De betrouwbaarheid van de items is (α = .695). Dit betekent dat de sterkte van de Cronbach’s Alpha en dus de interne validiteit aan de twijfelachtige kant is. Het verwijderen van één van de items verhoogd de interne validiteit niet.
Leefstijlfactoren. Om in kaart te brengen in welke mate de participanten zich gedurende de leeftijd van 12-16 jaar sociaal gesteund hebben gevoeld door hun omgeving is er een
zelfrapportage vragenlijst afgenomen met betrekking tot de leefstijlfactoren. Deze
leefstijlfactoren omschrijven de mate van veiligheid binnen relaties (met ouders, vrienden e.a.), op school en in de fysieke omgeving. De vragenlijst bestond uit vier items. Deze items zijn gemeten met een 3-puntsschaal (1= niet waar, 2= enigszins waar, 3= zeker waar). Voorbeelden van vragen zijn; ‘Ik had tenminste één goede vriend waar ik op terug kon vallen’ en ‘ik kon goed
12
opschieten met mijn ouders’. De scores zijn gehercodeerd (1= zeker waar, 3= niet waar)
waardoor de interpretatie als volgt luidt: hoe hoger de score des te onveiliger de leefstijlfactoren.
De mate van de leefstijlfactoren is gescoord op basis van de totaalscore van de vieritems (range=
8, SD= 1.73, M= 6.47). De betrouwbaarheid van de items is zwak (α = .492). Dit betekent dat de interne validiteit van de leefstijlfactoren matig is, de mate waarin leefstijlfactoren gemeten wordt met deze items kan in twijfel worden getrokken. De interne validiteit wordt niet sterker als er een item wordt verwijderd.
Analyse
Dit onderzoek betreft een retrospectieve jongerenenquête. Voordat de analyses werden
uitgevoerd zijn de missing values gecontroleerd. De missing values zijn gecodeerd met = 999.
Daarnaast is geslacht gecodeerd met vrouw= 0, man= 1. De data van dit onderzoek is
geanalyseerd in IBM SPSS Statistics (versie 25) met een alfa van 0.05. Om te beginnen is de eerste hypothese, “wordt de relatie tussen seksuele oriëntatie en online risicogedrag verklaard door de mediator levenstijlfactoren?”, onderzocht met behulp van een regressievergelijking. De regressievergelijking is uitgevoerd met behulp van Process macro voor SPSS, gecontroleerd voor de variabele geslacht. Voor de regressieanalyse is gebruik gemaakt van de onafhankelijke
variabele X: seksuele oriëntatie, de afhankelijke variabele Y: online risicogedrag en de mediator M: leefstijlfactoren. Ten eerste zijn er onafhankelijke T-testen uitgevoerd om de relatie tussen seksuele oriëntatie en leefstijlfactoren te controleren voor geslacht. Vervolgens is er een
regressievergelijking uitgevoerd. Deze regressievergelijking bevat de volgende stappen: (1) het verband tussen variabele X en variabele Y, (2) het verband tussen variabele X en mediator M, (3a) het verband tussen mediator M en variabele Y gecontroleerd voor variabele X en tot slot (3b) het verband tussen variabele X en variabele Y gecontroleerd door mediator M. Voorafgaand
13
aan de regressievergelijking is er een Pearson’s Correlatie geanalyseerd tussen de variabele X (heteroseksueel en niet-heteroseksueel) en de variabele Y: online risicogedrag.
Resultaten
Allereerst is er gekeken naar de beschrijvende statistieken van de variabelen geslacht, leeftijd, online risicogedrag, leefstijlfactoren en seksuele oriëntatie (omvat heteroseksueel en niet-heteroseksueel). Deze beschrijvende statistieken zijn weergegeven in tabel 1.
Tabel 1
N Range Min. Max. M SD
Geslacht (0=vrouw, 1=man) 1146 1 1 2 .28 .45
Leeftijd 1146 7 18 25 21.25 2.15
Seksuele oriëntatie (0=hetero 1=niet-hetero) 1146 1 0 1 .17 .38
Levensstijlfactoren 1146 8 4 12 6.47 1.73
Online risicovol gedrag 1146 21 7 28 14.16 3.99
Valid N (listwise) 1146
Met behulp van de frequenties wordt de prevalentie gegeven. Hieruit blijkt dat 70,1% van de jongeren online persoonlijke informatie deelt en dat 71,1% wel eens een vriendschapsverzoek van een onbekende accepteert. Daarnaast heeft 30,6% wel eens afgesproken met een onbekende leeftijdsgenoot, de jongeren die een onbekende volwassene hebben ontmoet ligt slechts op 6.1%.
Voorafgaand aan de analyses zijn de assumpties voor multiple regressie analyse gecontroleerd.
Ten eerste is aan de assumptie normaliteit voldaan, door te kijken naar een histogram die
14
normaal verdeelt blijkt te zijn. Tevens is aan lineariteit voldaan volgens de P-P Plot. Er is geen sprake van multicollineariteit (<10), aan deze assumptie is voldaan. De volgende assumptie, homoscedasticiteit, is geschonden. Er was geen willekeurige wolk in de scatterplot te zien. Op basis van de scatterplot werd gezien dat er geen outliers verwijderd hoefden te worden. Tot slot is middels de Durbin Watson test gebleken dat de assumptie dat de residuen ongecorreleerd zijn verworpen kan worden, de waarde lag niet tussen de 1 en 3 in.
Vervolgens zijn er onafhankelijke t-testen gedaan om de variabelen seksuele oriëntatie en online risicogedrag te controleren voor geslacht. De verwachting was dat mannen ten opzichte van vrouwen meer online risicogedrag vertonen. Uit de analyse blijkt dat mannen (M=15.38, SD=4.34) significant meer online risicovol gedrag vertonen dan vrouwen (M=13.68, SD=4.34, t=6.18, p=<.00). Er werd verwacht dat mannen en vrouwen gelijke variatie in seksuele oriëntatie zouden hebben. Echter zijn er significant meer mannen (M=.23, SD=.42) niet-heteroseksueel ten opzichte van vrouwen (M=.14, SD=.35, t=3.30, p=<.00).
In dit onderzoek zijn twee hypothesen opgesteld. Allereerst werd er een positief verband verwacht tussen seksuele oriëntatie en online risicogedrag. Ten tweede werd verwacht dat de relatie tussen seksuele oriëntatie en online risicogedrag verklaard wordt door de mediator leefstijlfactoren. De Pearson’s Correlatie is een maat voor de sterkte van de lineaire samenhang tussen twee variabelen. De Pearson’s Correlatie gemeten tussen seksuele oriëntatie en online risicogedrag is r = .117, p < .00. Dit betekent dat de seksuele oriëntatie en het online risicogedrag positief met elkaar gecorreleerd zijn, er is een zwak verband. Het effect is significant, wat
betekent dat er een lineaire samenhang is. Echter hoeft deze lineaire samenhang niet causaal te zijn en kan het (deels) verklaard worden door andere factoren, bijvoorbeeld een mediator die van invloed is op beide variabelen. Of het lineaire verband tussen seksuele oriëntatie en online
15
risicogedrag wordt verklaard door de mediator levensstijlfactoren werd verder onderzocht met behulp van Process macro voor SPSS. De analyse bestaat uit verschillende stadia, deze werden stapsgewijs uitgevoerd en zijn idem onderstaand beschreven. Het eerste stadium bestaat uit het uitvoeren van een regressievergelijking tussen de onafhankelijke variabele seksuele oriëntatie en de afhankelijke variabele online risicogedrag. Bij deze vergelijking werd een positief verband verwacht. Uit de analyse blijken de variabelen: seksuele voorkeur en online risicogedrag een significante correlatie te hebben met een positieve richting, namelijk F(1,1144)= 15.93, p < .001, R² = .014, b = 1.25, t(1144) = 3.99, p < .001. Het effect is klein, slecht 1,4% van de variantie in online risicogedrag kon worden verklaard door een niet-heteroseksuele voorkeur. Het tweede stadium bestaat uit een regressievergelijking tussen de onafhankelijke variabele seksuele oriëntatie en de afhankelijke variabele leefstijlfactoren, dit verband werd eveneens positief voorspeld. Deze tweede stap in de regressie laat de volgende resultaten zien: F(1,1144)= 14.78, p
< .001, R² = .013, b = .52, t(1144) = 3.85, p < .001. Dit betekent dat de variabelen seksuele oriëntatie en levensstijlfactoren een positieve significante correlatie laten zien. Er is wederom sprake van een klein effect, slechts 1,3% van de variantie in de leefstijlfactoren wordt verklaard door een niet-heteroseksuele voorkeur. In het derde en laatste stadium van de regressie wordt gekeken of seksuele oriëntatie en levensstijlfactoren samen de variabele online risicogedrag voorspellen. Om dit te kunnen analyseren zijn er twee stappen uitgevoerd. Allereerst werd er gekeken of leefstijlfactoren is geassocieerd met de variabele online risicogedrag.
Leefstijlfactoren blijkt een significante voorspeller voor online risicogedrag, F(1,1144)= 37.54, p
< .001, R² = .032, b = .41, t(1144) = 6.13, p < .001. Echter verklaart slechts 3,2% van de
variantie in online risicogedrag de levensstijlfactoren. Tot slot wordt met Process gekeken of er een verband is tussen seksuele oriëntatie en online risicogedrag en of dit verklaard wordt door
16
leefstijlfactoren. Dit wordt gecontroleerd voor geslacht. Uit de resultaten blijkt dat er zowel een positief direct verband tussen seksuele oriëntatie en online risicogedrag is, als een indirect
verband via de mediator leefstijlfactoren. F(3, 1142)= 30.35, p=.00, R2=.07. Het indirect effect is .20 met een LLCI/ULCI >.00. Het directe effect is .84, dit betekend dat 23,96% van het verband tussen seksuele oriëntatie en online risicogedrag verklaard kan worden door leefstijlfactoren (gecontroleerd voor geslacht). Samenvattend betekent dit dat: (1) seksuele oriëntatie en online risicogedrag gecorreleerd zijn, personen met een niet-heteroseksuele oriëntatie vertonen meer online risicogedrag dan personen met een heteroseksuele oriëntatie. (2) Seksuele oriëntatie en levensstijlfactoren eveneens positief gecorreleerd zijn, personen met een niet-heteroseksuele voorkeur beoordelen hen (sociale) omgeving als minder veilig dan personen met een
heteroseksuele voorkeur. (3) Levensstijlfactoren gecorreleerd zijn aan online risicogedrag, personen die hun omgeving als minder veilig ervaren vertonen meer risicovol gedrag online. (4) seksuele oriëntatie onder mediatie van de leefstijlfactoren is nog steeds positief gecorreleerd aan online risicogedrag. Hieruit kan geconcludeerd worden dat leefstijlfactoren deels het verband tussen seksuele oriëntatie en online risicogedrag verklaren. Er is sprake van een partiële
mediatie, aangezien seksuele oriëntatie en online risicogedrag onderling met elkaar gecorreleerd zijn onder mediatie van leefstijlfactoren. Van dit verband wordt 23,96% verklaard door
levensstijlfactoren en is er voor 76,04% sprake van een direct effect tussen de twee variabelen.
De resultaten zijn schematisch weergegeven in Figuur 1.
17 Noot: * p < .001
Figuur 1. Ongestandaardiseerde scores van het verband tussen seksuele oriëntatie en online risicogedrag gemedieerd door leefstijlfactoren.
De eerste hypothese, waarin wordt verwacht dat seksuele oriëntatie een positief verband heeft met online risicogedrag kan worden aangenomen. De hypothese: ‘Wat is het verband tussen de seksuele oriëntatie en online risicogedrag van jongeren tussen de 12 en 16 jaar en wordt dit verklaard door de leefstijlfactoren van de jongeren?” kan in deze studie deels worden aangenomen, aangezien er sprake is van een partiële mediatie.
Discussie
Het doel van dit onderzoek was om het verband tussen seksuele oriëntatie en online risicogedrag onder jongeren te verklaren. Uit eerdere studies van Russell et. al (2014) en Priebe en Svedin (2012) blijkt dat personen met een niet-heteroseksuele oriëntatie meer online risicogedrag laten zien. Er zijn verschillende redenen waarom seksuele geaardheid samenhangt met online
risicogedrag (Hillier et al., 2012). Redenen hiervoor zouden kunnen zijn dat niet-heteroseksuele online opzoek gaan naar hun seksuele identiteit, de beschikbaarheid van mogelijke partners is groter, het voelt veiliger om online met onbekenden te praten en er een gebrek is aan acceptatie in de offline wereld (Madigan et al., 2018). Tevens laten Gámez-Gaudix en Incera (2021) in hun studie zien dat niet-heteroseksueel georiënteerde personen hun omgeving als minder veilig ervaren. Zij voelen zich minder geaccepteerd en zouden door gebrek aan sociale steun in de fysieke wereld dit contact online op gaan zoeken. Door middel van dit onderzoek waarbij
18
gebruik gemaakt is van een retrospectief zelfrapportage vragenlijst is onderzocht of de
leefstijlfactoren van jongeren dit verband kunnen verklaren. Om dit te kunnen onderzoeken zijn de volgende hypothesen gesteld: (1) seksuele oriëntatie wordt positief geassocieerd met online risicogedrag, (2) de positieve associatie tussen seksuele oriëntatie en online risicogedrag wordt verklaard door leefstijlfactoren. Samenvattend, de resultaten van de huidige studie suggereren dat seksuele oriëntatie in verband kan worden gebracht met online risicogedrag. Dit betekent dat het hebben van een niet-heteroseksuele geaardheid een positief verband heeft met een toename van online risicogedrag ten opzichte van het hebben van een heteroseksuele geaardheid.
Vervolgens laat dit onderzoek zien dat dit verband deels wordt gemedieerd door de leefstijlfactoren.
Allereerst is er gekeken naar het verband tussen seksuele oriëntatie en online
risicogedrag. De resultaten van dit onderzoek sluiten aan bij de resultaten van Priebe en Svedin (2012) die tevens hebben aangetoond dat personen met een niet-heteroseksuele geaardheid eerder online risicogedrag zullen vertonen. De theorie van Görzig & Olafsson (2013) bevestigt deze toename bij adolescenten in het algemeen. In deze studie is ervoor gekozen seksuele oriëntatie twee categorieën onder te verdelen, namelijk: heteroseksueel en niet-heteroseksueel.
Voorgaande onderzoeken hebben de categorie ‘niet-heteroseksueel’ opgedeeld in homo- en biseksueel. De resultaten in de studie van Priebe en Svedin (2012) hebben geen significant verschil onderling laten zien. Op basis van de prevalentie is voor de huidige studie gekozen voor deze twee categorieën. Echter zou het wenselijk zijn als de prevalentie van de twee categorieën meer in balans is, de doelgroep met heteroseksuelen jongeren was nu oververtegenwoordigd (83,3%). Daarnaast is het in deze studie vanwege prevalentie niet mogelijk geweest de categorie
‘niet-heteroseksueel’ onder te verdelen in homo-, biseksueel en eventuele andere geaardheden. In
19
een vervolgstudie zou het interessant kunnen zijn om te kijken naar de verschillen binnen de categorie ‘niet-heteroseksueel’. Daarnaast was de interne validiteit van de gemeten ‘online risicogedrag’ matig. Tijdens een vervolgstudie zou er gebruik gemaakt kunnen worden van een nieuw construct om online risicogedrag te meten.
Ten tweede is er in deze studie gekeken naar de invloed van de leefstijlfactoren op het risicogedrag van jongeren met een bepaalde seksuele oriëntatie. Deze studie bevestigt de eerdere bevindingen van Gámez-Gaudix en Incera (2021) die veronderstellen dat niet-heteroseksuele jongeren onvoldoende steun ervaren van hun fysieke omgeving, waardoor zij dit online op zullen zoeken. Het onderzoek van Ybarra et al. (2015) bevestigt de behoefte van niet-heteroseksuele jongeren om informatie en steun online te zoeken. Hardyns et al (2019) ondersteunt het belang van ouderlijke controle en sociale steun wat kan fungeren als beschermende factor voor online risicogedrag. De verklaring waarom er bij niet-heteroseksuele jongeren minder sprake is van een beschermende factor laten grootschalige studies zien die aantonen dat de afgelopen jaren homo- en biseksuele jongeren in Nederland een achtergestelde positie hebben ten opzichte van
heteroseksuele leeftijdsgenoten met betrekking tot sociale relaties en welzijn (Keuzenkamp &
Kuyper, 2013). In deze studie is ervoor gekozen de sociale steun te meten aan de hand van de leefstijlfactoren. Deze leefstijlfactoren omvatten het sociale contact met ouders, leeftijdsgenoten maar ook de woonplaats en schoolervaringen. Op basis van vier items is dit construct gemeten, daarnaast was de interne validiteit laag. In een vervolgstudie zouden deze vier items apart meegenomen kunnen worden in een regressievergelijking om te kijken of er een onderliggend construct is wat de invloed op online risicogedrag kan verklaren. Mogelijk kan dit item dan fungeren als beschermende factor voor online risicogedrag. Uit het onderzoek blijkt dat leefstijlfactoren deels een verklaring voor het verband tussen seksuele oriëntatie en online
20
risicogedrag vormen. Ondanks het mediërende effect blijft er een verband bestaan tussen de variabelen seksuele oriëntatie en online risicogedrag. Mogelijk is er een onderliggend construct wat dit verband verklaart, wat met exploratief onderzoek kan worden onderzocht.
Een beperking van dit onderzoek is dat de measerment error niet volledig is uitgesloten. Measerment error is het verschil tussen de werkelijke waarde en de verkregen waarde door een meting. Herhaling van de meting zal de willekeurige fout verbeteren maar niet de systematische fout, die veroorzaakt wordt door onjuiste kalibratie van het meetinstrument.
Een systematische fout in dit onderzoek zou bijvoorbeeld sociale wenselijkheid kunnen zijn.
Participanten zouden tijdens het invullen van de vragenlijsten sociaal wenselijk kunnen hebben geantwoord. Waardoor de mate van online risicogedrag een vertekend beeld kan geven van de werkelijkheid. Er is in het meetinstrument geen sprake van tegengestelde vraagformulering wat volgens Rugg (1941) sociaal wenselijke antwoorden kan tegengaan. Er zou gebruik gemaakt kunnen worden van een meetinstrument dat tegengestelde vraagformulering includeert. In een vervolgstudie zou daarnaast sociale wenselijkheid opgenomen kunnen worden in het onderzoek om er zeker van te zijn dat de data representatief is voor de werkelijkheid.
Er zijn in dit onderzoek enkele assumpties voor multiple regressie-analyse geschonden wat gevolgen heeft gehad voor het onderzoek. De variabele online risicogedrag is niet normaal verdeeld, dat wil zeggen dat de assumptie van normaliteit is geschonden. Dat valt binnen de verwachting, omdat een groot deel van de kinderen weinig risicogedrag vertoonden. Een andere limitatie is dat het onderzoek retrospectief is uitgevoerd, wat inhoudt dat er door de jongeren wordt teruggeblikt op vroegere gebeurtenissen. Een nadeel hiervan is dat de verzamelde
informatie in de herinnering een vertekening van de werkelijkheid kan vormen. De verzamelde data is correlationeel en niet causaal, wat inhoudt dat de variabelen onderling met elkaar
21
samenhangen, maar er niet dat een oorzaak-gevolg relatie aangetoond kan worden. In vervolgonderzoek kan dit voorkomen worden door prospectief onderzoek uit te voeren naar online risicogedrag en de variabelen die daarmee samenhangen. De interne validiteit van de variabelen ‘online risicogedrag’ en ‘leefstijlfactoren’ was in dit onderzoek onvoldoende. Om er zeker van te zijn dat deze constructen worden gemeten kan er een meetinstrument gebruikt worden die een hogere mate van interne validiteit laat zien. Tevens is het wenselijk om bij het gebruik van een steekproef de verschillende seksuele oriëntaties meer evenredig te laten verdelen. In de huidige steekproef is de doelgroep van heteroseksuele jongeren
oververtegenwoordigd. In een vervolgstudie zou er op voorhand op basis van de criteria
‘seksuele geaardheid’ geselecteerd kunnen worden. Daarnaast is de diversiteit in culturele achtergrond minimaal. Een groot deel van de doelgroep is geboren in België. In deze studie zijn culturele verschillen niet meegenomen, wat een invloed kan hebben op de rol van sociale steun en acceptatie van seksuele geaardheid (Saroglou, 2019).
Tot slot zouden er in een vervolg studie intra-persoonlijke vergelijkingen gemaakt kunnen worden door experimenteel of longitudinaal onderzoek uit te voeren. Op deze manier kunnen er niet alleen uitspraken worden gedaan over de correlaties, maar ook over de
oorzakelijkheid van het verband.
Conclusie
Uit dit onderzoek kunnen de volgende conclusies getrokken worden: de seksuele oriëntatie is geassocieerd met het online risicogedrag van jongeren. Het verband tussen seksuele oriëntatie en online risicogedrag wordt deels gemedieerd door de leefstijlfactoren. Deze bevindingen kunnen een effectieve invloed hebben op het reduceren van negatieve online ervaringen en
slachtofferschap van jongeren. De grote uitdaging voor vervolgonderzoek is om gebruik te
22
maken van meetinstrumenten voor online risicogedrag en leefstijlfactoren waarvan de interne validiteit hoog is. Daarnaast zou men de steekproef zodanig kunnen selecteren dat er meer diversiteit in seksuele oriëntatie aanwezig is. Tot slot zouden er in een vervolg studie intra- persoonlijke vergelijkingen gemaakt kunnen worden door experimenteel of longitudinaal onderzoek uit te voeren. Hierdoor kunnen er niet alleen uitspraken worden gedaan over de correlaties, maar ook over de oorzakelijkheid van het verband.
23 Literatuurlijst
Baams, L., & Bos, H. (2015). De sociale context van lesbische, homoseksuele, biseksuele en transgender-jongeren in Nederland. Pedagogiek, 35(2), 107-109.
Bauwens, J., Pauwels, C., Lobet-Maris, C., Poullet, Y., & Walrave, M. (2009). Cyberteens, cyberrisks, cybertools–Tieners en ICT, risico's en opportuniteiten (TIRO). Gent.
De Graaf, H. (2014). Van alle leeftijden: de seksuele levensloop van conceptie tot overlijden.
Delft: Eburon.
De Graaf, H., Kruijer, H., Van Acker, J., & Meijer, S. (2012). Seks onder je 25e: Seksuele gezondheid van jongeren in Nederland anno 2012. Delft: Eburon.
DeMarco, J. N., Cheevers, C., Davidson, J., Bogaerts, S., Pace, U., Aiken, M. & Bifulco, A.
(2017). Digital dangers and cyber-victimisation: A study of European adolescent online risky behaviour for sexual exploitation. Clinical Neuropsychiatry, 14(1), 104-112.
De Vries, E. T., & Hornsveld, R. H. (2010). Informatie over seksualiteit.
Erikson, E. (1995). Dialogue with Erik Erikson. Jason Aronson, Incorporated.
Friedman, C. K., & Morgan, E. M. (2009). Comparing sexual-minority and heterosexual young women’s friends and parents as sources of support for sexual issues. Journal of Youth and Adolescence, 38, 920-936.
Gámez-Guadix, M., Almendros, C., Borrajo, E. & Calvete, E. (2015) Prevalence and association of sexting and online sexual victimization among Spanish adults. Sexuality Research and Social Policy, 12(2), 145-154.
24
Gámez-Guadix, M., & Incera, D. (2021). Homophobia is online: Sexual victimization and risks on the internet and mental health among bisexual, homosexual, pansexual, asexual, and queer adolescents. Computers in human behavior, 119, 106728.
Görzig, A., & Ólafsson, K. (2013). What makes a bully a cyberbully? Unravelling the
characteristics of cyberbullies across twenty-five European countries. Journal of Children and Media, 7(1), 9-27.
Hardyns, W., Ponnet, K., Pauwels, L., Walrave, M., De Kimpe, L., & Snaphaan, T. (2019).
Social Capital in Neighborhoods (SCAN): Een interdisciplinaire studie over online en offline sociaal kapitaal en risicogedrag. Panopticon, 40(3), 223-236.
Henry, N. & Powell, A. (2018). Technology-facilitated sexual violence: A literature review of empirical research. Trauma, Violence, & Abuse, 19(2), 195-208.
Hillier, L., Mitchell, K. & Ybarra, M. (2012). The internet as a safety net: Findings from a series of online focus groups with LGB and non-LGB young people in the United States.
Journal of LGBT Youth, 9(3) 225-246.
Jennings, W. G., & Reingle, J. M. (2012). On the number and shape of developmental/life-course violence, aggression, and delinquency trajectories: A state-of-the-art review. Journal of Criminal Justice, 40(6), 472-489.
Joorabchi, T. N., Hassan, M. S., & Osman, M. N. (2013). Relationship between Internet usage and positive youth development in Malaysia. SEARCH: The Journal of South East Asia Research Centre for Communication and Humanities, 5(2), 37-64.
25
Keuzenkamp, S. & Kuyper, L. (2013). Acceptatie van homoseksuelen, biseksuelen en transgenders in Nederland 2013. Den Haag: Sociaal en Cultureel Planbureau.
Klettke, B., Hallford, D. J., & Mellor, D. J. (2014). Sexting prevalence and correlates: A systematic literature review. Clinical Psychology Review, 34, 44–53.
Koreman, V. (2018). On Good Methodology: Testing the Internal Factorial Structures of the ISEC Self-Report Questionnaire. Department of Developmental Psychology, Tilburg University.
Kuyper, L. (2015). Jongeren en seksuele oriëntatie. Ervaringen van en opvattingen over lesbische, homoseksuele, biseksuele en heteroseksuele jongeren. Den Haag: Sociaal Cultureel Planbureau.
Madigan, S., Ly, A., Rash, C., Van Ouytsel, J. & Temple, J. (2018). Prevalence of multiple forms of sexting behavior among youth. JAMA Pediatrics, 172(4), 327-335.
Maliepaard, D. D. E. (2018). Biseksueel versus panseksueel versus…?. Raffia: Online magazine on gender, diversity, and feminism.
McDavitt, B., & Mutchler, M. G. (2014). Dude, you’re such a slut!” Barriers and facilitators of sexual communication among young gay men and their best friends. Journal of
Adolescent
Priebe, G. & Svedin, C. (2012). Online or off-line victimisation and psychological well-being: A comparison of sexual-minority and heterosexual youth. European Child & Adolescent Psychiatry, 21(10), 569-582.
26
Roesler, T., & Deisher, R. W. (1972). Youthful male homosexuality: Homosexual experience and the process of developing homosexual identity in males aged 16 to 22
years. Jama, 219(8), 1018-1023.Research, 29, 464-498.
Rose, I. D., & Friedman, D. B. (2012). We need health information too: A systematic review of studies examining the health information seeking and communication practices of sexual minority youth. Health Education Journal, 72, 417-430.
Rugg, D. (1941). Experiments in wording questions II. In: Public Opinion Quarterly, 5, 91-92.
Russell, S. T., Everett, B. G., Rosario, M., & Birkett, M. (2014). Indicators of victimization and sexual orientation among adolescents: analyses from Youth Risk Behavior
Surveys. American Journal of Public Health, 104(2), 255-261.
Saroglou, V. (2019). Religion and related morality across cultures.
Schouten, B. C., Van den Putte, B., Pasmans, M., & Meeuwesen, L. (2007). Parent-adolescent communication about sexuality:The role of adolescents’ beliefs, subjective norm and perceived behavioral control. Patient Education and Counseling, 66, 75-83.
Turpijn, L., Kneefel, S., & Van der Veer, N. (2015). Nationale social media onderzoek 2015. Amsterdam,The Netherlands: Newcom Research & Consultancy.
Valkenburg, P. M., & Peter, J. (2011). Online communication among adolescents: An integrated model of its attraction, opportunities, and risks. Journal of adolescent health, 48(2), 121- 127.
27
Van der Heiden-Attema, N., & Bol, M. W. (2000). Moeilijke jeugd: risico-en protectieve factoren en de ontwikkeling van delinquent gedrag in een groep risicojongeren.
Wetenschappelijk Onderzoek-en Documentatiecentrum.
Van Ouytsel, J., Walrave, M., Ponnet, K., & Heirman, W. (2015). The association between adolescent sexting, psychosocial difficulties, and risk behavior: Integrative review. The Journal of School Nursing, 31(1), 54-69.
Walrave, M., & Van Ouytsel, J. (2014). Mediawijs online: jongeren en sociale media. Lannoo Meulenhoff-Belgium.
Ybarra, M. L., Mitchell, K. J., Palmer, N. A., & Reisner, S. L. (2015). Online social support as a buffer against online and offline peer and sexual victimization among U.S. LGBT and nonLGBT youth. Child Abuse & Neglect, 39, 123-136.
