管理有问题的色情使用的移动健康技术:内容分析

简介

背景

由于互联网和个人电脑设备的迅速普及，加上文化对色情的广泛接受，互联网色情在全球范围内正变得越来越正常，加速了其传播[1］．一项对波兰网站流量的分析发现，从2004年10月(276万)到2016年10月(854万)，在网上使用色情内容的人数增加了310% [2］．仅在2019年，全球最受欢迎的色情网站Pornhub的访问量就达到420亿人次[3.］．随着人们花在互联网上的时间的增加，利用互联网来获得性快感可能会变得越来越普遍。4］．

问题性色情使用(PPU)——这里定义为强迫性、失调性或过度色情使用——在《国际疾病分类》第11版中被认为是强迫性性行为障碍的一个子类。但是，是否色情成瘾传统意义上的成瘾是存在的，反对者认为强迫性色情使用是一种应对抑郁和焦虑等问题的机制。尽管如此，在流行文化和网络话语中，自我感知色情成瘾的轶事证据仍然非常普遍，许多人认为使用色情会导致抑郁和焦虑，以及其他疾病[5］．

PPU的技术干预

智能手机进入现代社会，为在全球范围内为人们提供移动治疗提供了前所未有的机会。一款可以匿名引导用户完成管理PPU或监管互联网内容所需步骤的移动应用程序，对于那些不愿向他人透露自己与PPU斗争的人来说，可能是很有价值的。这样的移动健康(mHealth)应用程序已经存在，而且与传统治疗不同，这些应用程序通常是免费的，可以立即获得，因此支持用户自主权，扩大访问范围。然而，应该指出的是，这种干预措施往往受到治疗承诺和依从性低、灵活性和适应性有限以及比亲自治疗更高的退出率的阻碍[6，7］．

在一个基于网络的禁欲期刊的定性评论中重新启动PPU论坛，Fernandez等[8)发现，论坛的许多成员都在为“似乎无法逃避的暗示”而挣扎，这些暗示引发了对色情的渴望，尤其是在互联网或电视等电子媒体上。此外，这些线索经常出现在不可预测的情况下，这使得随意浏览互联网对那些试图减少PPU的人来说是一种危险的行为。4，8-11］．在网络色情出现之前，人们只需要远离杂志等实体色情内容。12］．如今，考虑到我们连接互联网的时间太长，以及通过我们的设备可以随时接触到基于网络的色情内容，保持距离更难实现。

目前可用的移动健康疗法

尽管移动健康应用程序在PPU管理方面很受欢迎，也很有潜力[13]，但实际上还没有文献评估它们的有效性。这与许多其他类型的移动健康应用的文献缺乏一致，如非医用大麻使用、正念和创伤后应激障碍应用，所有这些应用在谷歌和苹果的应用生态系统中都有各种各样的应用[14-16］．这令人担忧，因为它使人们难以确定人们是否正在接受循证或有效的干预。科尔伯特等人[17]回顾了对19个旨在管理酒精消费的移动应用程序的研究;在这些应用程序中，只有8个在公共应用程序商店中可以买到，而这8个应用程序中只有4个在文献中被证明有助于减少酒精消费。在相关领域也观察到同样低的转化率[18］．

PPU管理治疗技术的一个例子是一个可以屏蔽色情网站的应用程序，它可以增加访问色情网站的障碍，给用户时间更好地抵制自己的欲望。然而，这些应用程序通常可以关闭或绕过，可能无法屏蔽所有的性内容，如音频或文本。在使用机器学习模型自动检测色情图像方面已经取得了进展，未来这些模型可能会被纳入这类软件[19］．然而，这些系统需要谨慎使用，因为假阳性的可能性很高，导致对性健康教程等无害内容的审查[20.，这最终可能是有害的。这样的过滤器必须足够敏感，能够捕获相当高比例的色情内容，但又不能太敏感，因为它会出现太多误报，导致用户卸载程序，从而使上网成为一种令人沮丧的体验;例如，将软件偏向于基于皮肤的检测方法可能导致在许多领域(如游泳、摔跤或内衣模特)的假阳性和非裸体性内容的假阴性[19］．随着新的性内容和意象形式的产生，这个分类问题也需要不断更新。此外，这些分类器通常不识别替代媒体，如色情文学或音频。

提供广谱内容拦截的浏览器扩展，如uBlock Origin [21]及BlockSite [22，也可以配置为屏蔽色情内容。许多这些数字自我控制工具(dsct)是免费的(或有一个免费层)，因此对广泛的消费者基础是可用的和有效的[23］．这些dsct也是即时适应干预(JITAI)的例子，在用户最需要的时候进行干预，因为他们浏览一个他们知道很诱人的网站，开始走上复发的道路[24］．基于科学的JITAI的一个例子是成瘾-全面健康增强支持系统，这是一款旨在改善酒精使用障碍的持续护理的智能手机应用程序[25］．然而，对于PPU，似乎没有基于证据的版本。

介入研究

内容屏蔽应用只是众多帮助PPU患者的工具中的一个例子。然而，很少有研究检验这些工具的有效性。尽管有一些研究检验了短期干预对减少PPU的有效性，但这些研究的规模一般较小，且集中于面对面的认知行为治疗(CBT)和接受与承诺治疗，而不是移动健康[26-29］．在撰写本文时，只有一项大规模研究调查了基于网络的干预对PPU患者的有效性[26］．的不干涉该试验是一项两组随机对照试验，研究为期6周的基于网络的PPU干预的有效性[26，30.］．干预部门利用诸如动机疗法、CBT和正念等技术，在6周内为参与者提供6个模块，使用基线和后续调查来衡量问题色情消费量表的自我报告分数，以及其他测量方法，如使用色情的频率和持续时间以及情绪跟踪[26，30.］．初步分析显示，干预组的参与者报告了较低的PPU使用水平，包括使用频率，而对照组的使用没有变化[26］．然而,不干涉干预只能评估PPU干预的潜在功能子集的有效性，因此只能提高少数具有类似功能的应用程序的可信度。此外，没有任何研究能够提供目前消费者用于PPU管理的技术的概述。

因此，本研究旨在对目前可用的用于管理PPU的智能手机应用程序的功能进行分类，以获得最普遍和最受需求的技术概述。这将有助于指导该领域未来的研究，并创造出可以利用已被科学验证的需求特征的综合优势的潜在疗法。

方法

特性分析

我们对谷歌Play Store (Android)和Apple app Store (iOS)这两个主要手机应用商店上的手机应用进行了限制性系统功能分析。可在手机或平板电脑上使用的应用程序也包括在内。该综述方法大致基于Shen等人在研究中使用的方法[31]，但这并不是对所有软件的详尽系统审查;更确切地说，这只是对当前手机应用领域可用内容的评估。

2022年2月3日，“色情成瘾”这一关键词进入了两大移动应用商店的搜索栏。结果由作者团队(NH)的一名成员根据在整个分类过程中迭代更新的编码方案进行分类(文本框1)．这个过程是在作者团队的其他成员(LD、MW和MP)的监督下执行的。当观察到独特的、不可分类的特征时，对程序进行修改，在这种情况下，扩展一个相邻的类别以包含该特征，或创建一个新类别。最终的编码方案包含16个应用程序功能类别(文本框1)．

纳入和排除标准

研究人员根据应用程序的描述、名称和截图筛选应用程序，并将其纳入研究。只有被描述为有助于减少色情使用的应用程序才被纳入审查，这包括那些关注范围更广但仍然提到色情内容的应用程序;例如，一个针对目标的应用程序网络成瘾，游戏成瘾,色情成瘾应该包括在内。如果应用程序没有提供足够的信息来分类应用程序的功能，提供色情内容或没有声称帮助参与者减少或管理色情使用，它们就会被排除。如果应用的描述和用户界面几乎相同，那么排名靠前的应用就会被记录下来，并被排除在进一步分析之外。

从应用程序的商店描述中提取了以下信息:应用程序名称、创建者、用户评分数量、平均评分得分和安装数量(仅限Android)。苹果应用商店和谷歌Play商店的可用信息有几个显著的区别(文本框2)，使得在两个商店之间汇总统计数据具有挑战性。

结果

一般特征

内容分析的数据集可以在多媒体附录1．该搜索结果在两个平台上共发现286款应用，其中17款(5.9%)应用的描述语言不是英语，因此被排除在进一步分析之外。在剩下的269款应用中，有93款(34.6%)因为没有管理PPU而被排除在外，还有6款(2.2%)因为复制了搜索排名靠前的应用而被排除在外。剩下170个相关英语应用可供分析，其中121个(71.2%)应用仅适用于Android设备，29个(17.1%)应用仅适用于iOS设备，20个(11.8%)应用同时适用于两个平台(图1)．

只有谷歌Play Store (Android)报告了应用程序的安装数量，而且只是在预定义的范围内。Android应用最频繁的安装范围是1万到5万，25.6%(31/121)的应用达到了这一水平，而2.5%(3/121)的应用安装范围在500万到1000万之间，这是最高记录。

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分解的特性

两家商店中各功能的应用程序数量(图2)．的条纹从应用数量来看，追踪上一次复发时间的功能是最常见的，42.4%(72/170)的应用提供了这一功能。的导师为用户提供教程和指导是第二常见的功能，有37.1%(63/170)的应用提供这一功能。

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此外，通过将包含该功能的每个应用程序的安装范围的最小值相加，可以计算出带有每个功能的Android应用程序的最小可能安装数量(图2)．就应用数量而言，最常见的4个特征如下:条纹，导师，账户,块)也是下载量方面最受欢迎的四个功能，尽管它们的排名略有变化。值得注意的是,块提供内容屏蔽和监控功能的应用程序只占27.1%(46/170)，但其最低安装数最高，达到1788.3万，几乎是排名第二的功能(导师用9286505安装)。

还进行了组合分析。不同功能组合的频率被绘制出来，以确定最常见的组合，包括应用频率和最小可能的安装数量。结果可以看出图320个最常见的特征组合。值得注意的是，两个最重要的特征组合都是单一特征块而且导师-仅包含这些功能的应用程序数量(28/170,16.5%和18/170,10.6%)和最低安装数量(分别为16,002,000和7,244,205)。以下3个最受欢迎的功能组合(基于最小可能的安装数量)都是独立的应用程序:BlockerX使用块，账户，日记,测验功能;Quitzilla使用统计数据，条纹，日记，徽章，报价,金融功能;《我很清醒》用了跟踪，条纹，账户，报价,金融特性。

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应用程序评分(满分5分)在两个商店之间聚合，并按功能分组。这些评级的分布总结在图4，按平均评分排序。只有获得至少5个评级的应用才会被记录下来，并且只有至少拥有5个合格应用评级的功能才会被绘制出来。这4个最常见的功能都没有出现在平均或中位数评价最高的4款应用中;条纹这两项评分都排在第五，平均评分4.34，中位数4.60。的报价而且金融励志名言和金融追踪等功能的得分中位数同样最高，分别为4.70分日记，其平均评分最高，为4.69。分散(由分散注意力的活动组成)的评分中位数最低(4.00)。块拥有最低的平均评分(4.04)和第二低的中位数评分(4.10)，尽管有最高的最低可能安装数量。导师而且账户(一个提供问责伙伴的功能)，两者在最小可能的安装数量和通用性方面得分都很高，在平均评分和中位数评分得分上要么是第八要么是第九(平均值分别是4.24和4.21，中位数分别是4.30和4.40)。这可能表明需求较高的特性需要更严格的审查，或者以高标准实现更具有挑战性。

需要注意的是，在图4只包含那些获得足够评级的应用。因此，正如市场人口所认识到的那样，人们可能会偏向于高质量的应用。

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基于安装的功能回顾

在170个包含的应用中，46个(27.1%)提供了块功能，提供内容阻塞或监视。从最小可能安装数量度量来看，该功能是最受欢迎的(得分为16,002,000)。这主要归功于BlockSite等应用程序，仅在谷歌Play Store上就有500万次下载。在这46个应用程序中，15个(32.6%)提供了与账户特性，通常提供问责伙伴。一个只有这两个功能的应用例子是Truple，它仅在谷歌Play Store上就被下载了10万次。这种功能组合是第三大常见应用，有4.1%(7/170)的应用具有这种组合。不过，在最低安装数量的排名中，这种组合仅以27万的分数排在第12位。但是，结合其他特点，最低可能的安装数增加到1 780 000。这一数据主要来自BlockerX应用，该应用在谷歌Play Store上的下载量就高达100万次。

在170个包含的应用中，63个(37.1%)提供了导师Feature，提供书面、音频或视频格式的教程或指导;例如，生活后色情教练应用程序提供>80视频课程，以帮助用户的旅程。然而，对于许多应用来说，教程不一定是应用的主要功能，而是作为完整功能集的一部分。

在170个包含的应用中，32个(18.8%)提供了锻炼功能，包括引导冥想或CBT和动机疗法模块等练习。这个特性经常与导师功能;例如，音频记录通常伴随着引导冥想指导用户通过冥想。此外，6.5%(11/170)的应用程序提供了分散功能，通常以游戏或舒缓的音乐的形式提供给有冲动的用户。

在170个包含的应用中，51个(30%)提供了访问账户以网络论坛的形式，用户可以与其他人讨论其PPU，也可以与问责伙伴进行沟通;例如，用户经常被重定向到reddit的子论坛，如r/NoFap(该论坛鼓励在90天内远离色情、手淫和性高潮;这个名字来自于俚语“fap”，指的是自慰)或r/pornfree(鼓励远离色情引起的自慰，而不是自慰本身)。

在170个包含的应用中，72个(42.4%)提供了条纹功能，允许用户跟踪自己的条纹长度:距离它们最近一次消失的时间(通常以天为单位)。此功能通常与徽章功能，给用户额外的动力达到他们的下一个目标或徽章，也与统计数据功能，它提供了关于用户的条纹历史和相关指标的统计反馈。

在170个应用程序中，28个(16.5%)提供了报价以励志名言的形式出现，通常作为一个更广泛的节目的次要特征。与此相关的是，4%(7/170)的应用程序具有恐慌特征，一般以一种形式出现惊慌失措，用户可以在自己的冲动级别升级时按下该按钮。这通常会将用户导向一个随机链接的网站，通常带有励志名言或快速锻炼的建议，比如20个俯卧撑。一个例子是由r/NoFap子reddit社区创建的紧急按钮。

在170个应用中，27个(15.9%)应用提供了日记功能，允许用户对他们的恢复过程记录自我反思的笔记。这有助于使用者识别诱因、复发途径和克服PPU的成功策略。

在170个应用中，22个(12.9%)提供了跟踪功能，允许用户记录他们的变量在每日或即时的基础上。在这22款应用中，有10款(45.5%)也提供了统计数据特征，通常作为从这些跟踪变量中得出的见解的总结，通常与条纹特性。在170款应用中，11款(6.5%)还包含了金融功能，揭示了多少钱的用户是潜在的节省他们的色情使用。

最不受欢迎的三个功能是测验，定位,宗教．只有2.9%(5/170)的应用提供了任何形式的PPU调查或测试，而0.6%(1/170)的应用提供了相关内容定位作为一个功能。该功能代表了一种复发预测服务，其目的是了解和突出显示用户可能更容易复发的位置。只有4.1%(7/170)的应用程序具有宗教功能，它是列出的所有功能中安装次数最少的，得分为21,110。在这7个应用中，6个(86%)也提供了导师特色，通常提供有用的经文，虔诚的段落或祈祷。

讨论

主要研究结果

关于PPU的学术文献似乎脱离了目前可用的技术干预。所有被审查的应用程序都没有参考文献，为该应用程序的有效性或安全性提供直接证据。然而，一些应用程序报告的轶事证据支持它们在现实世界中的有效性。此外，缺乏检验功能有效性的科学研究并不一定意味着特定的应用内部功能就没有合理性。一个特性的感知效用可以部分地从它在现实世界中的需求中推断出来，即使实现是不完美的。功能效用和现实世界需求之间的关系可能是通过该功能的应用留下的积极评价来调节的，这表明该功能的有效性，可能会鼓励这些应用安装更多的数量。尽管如此，还需要进一步的研究来巩固证据库，形成一个供公众消费的安全应用程序白名单。

实用的功能

在最低安装数量的基础上，内容屏蔽应用程序是谷歌Play Store上最受欢迎的，但其平均评级低于不提供内容屏蔽的应用程序。如此高的受欢迎程度表明，许多用户在试图与智能手机和互联网保持联系的同时，试图与色情内容的来源保持距离。网络上有很多证据支持这些应用程序，它们在相关领域也很受欢迎，比如网瘾。值得注意的是，Lyngs等人[32]对dsct进行了系统的回顾，发现最普遍的功能(在74%的工具中发现)涉及到屏蔽或消除干扰。尽管对这些应用程序的需求非常旺盛，它们的效用也很明显，但目前还没有研究调查内容屏蔽应用程序在降低PPU方面的有效性。然而，相对较低的平均评分表明，与用户对其他功能的期望相比，这些应用程序并没有他们希望的那么有效。

这些屏蔽内容的应用可能比其他功能的应用做了更多的广告，用户可能不愿意为这些应用付费，因为它们通常比其他应用更贵，因为它们需要虚拟专用网络服务等技术要求。相比之下，如前所述，创建和维护具有足够敏感性和特异性的内容过滤器非常具有挑战性，这主要是因为基于web的内容在不断发展。这项任务的难度与这些应用程序的预期质量之间的不匹配可能比其他功能的难度与质量不匹配更为显著;例如，一个提供认知行为治疗(CBT)教程的应用程序可能只需要为其用户提供最小的好处就可以让它获得高评价，因为用户不会责怪该应用程序导致复发。然而，如果一个内容屏蔽应用程序不能屏蔽一个新的色情网站，这将导致一个用户复发，这很可能会导致一个负面的评价。这也许可以解释为什么块就最低可能安装数量而言，该特性得分非常高，但与其他特性相比，中位数评分相对较低。

一个有趣的替代方案是Truple，它可以截取所有浏览行为的截图，进行分析，并将潜在的性内容标记给负责的合作伙伴。33］．理论上，这减少了卸载或绕过应用程序的诱惑，这是一些应用程序的问题块特性。然而，就像使用治疗师一样，并不是所有的用户都愿意与信任的朋友分享他们的私人浏览信息，这可能会减少该功能的使用。此外，该应用程序不阻止用户浏览网站，这表明它可能通过添加块而且报价特性。励志名言对使用移动医疗干预措施从PPU中恢复的患者具有一定的积极促进自尊和自我效能的潜力[34］．添加励志名言可以及时提醒你远离有可能演变成PPU的分散注意力的材料。

徽章似乎有潜力作为一种游戏化恢复过程和产生正强化的手段[35，并已被证明可以提高治疗管理任务的动机[36］．然而，使用进度追踪器是有争议的。尽管它们很受欢迎，但似乎对复发的使用者是有害的，因为它们可能会在打破连胜时引发额外的内疚和焦虑感，使最初导致复发的感觉持续存在。31］．不过，这些感觉可能是康复过程中必要的一部分。利用卡尼曼和特沃斯基发展的前景理论框架[37，我们可以将复发后抑郁的风险定义为一种潜在的损失，使用者必须将其与复发带来的短暂快乐作为一种收益进行比较。在此框架下，健康的使用条纹特性创造了一个正反馈循环，即随着用户条纹长度的增加，他们会体验到越来越多的损失厌恶感，并且对于过去失败的记忆会激发更大的动机去减少未来的损失。然而，也可能存在另一种正反馈循环，即旧病复发带来的罪恶感和抑郁感导致使用者转向色情作品以避免这些感觉[38］．这些问题需要进一步的研究，以确定这一功能的效用是否在患有PPU的人群中有所不同。

在很多方面，应用程序结合跟踪而且统计数据特征就像自我监测的生态瞬间评估，用户记录并分析他们的数据[39］．这样的应用程序的有效性天生就会受到其用户准确解读这些数据的能力的限制，尤其是那些没有受过足够科学训练的用户。因此，应用开发者必须在他们提供的统计分析的复杂性与用户有意义地解释这些数据的能力之间取得平衡。

Fortify应用程序(作为影响套件的一部分)允许用户随着时间的推移跟踪他们的变量，包括冲动和与健康相关的变量。然后，随着时间的推移，它会对这些变量进行分析，允许用户自我检查自己的弱点。该应用程序还包括个人日志、培训和冥想课程、社区论坛和问责伙伴。这是我们在文献中发现的唯一一个具有类似替代方案的移动应用程序不干涉研究)尚未完成，更专注于为用户提供辅导模块和练习[30.］．然而，到目前为止，它已经显示出了有希望的结果，表明变量跟踪与模块和社区消息的结合是管理PPU的有效方法[26］．

尽管有一些应用程序可以记录用户每天结束时的冲动，但我们发现没有一款应用程序可以让用户立即记录自己的冲动，并附带相关的后续建议，如停止上网或进行锻炼。如果用户定期进行冲动追踪，他们可以实时监测对各种刺激的反应，并在冲动水平增加时调整自己的行为;例如，一个用户可能发现他们的冲动在浏览一个特定的网站时迅速增加，并选择控制他们对该网站的接触。此外，一旦他们追踪自己的冲动一段时间，用户可能会更适应那些增加他们冲动的场景，并制定出逃离这些场景的策略。这可以采用自我调节的JITAI的形式，用户可以记录自己的冲动水平，并对应用程序的后续提示做出响应，以改变环境、进行锻炼或冥想。

动机准备

尽管缺乏文献基础，这项分析中的许多应用程序似乎具有与成瘾管理框架(如自我调节理论)一致的功能[40和自我效能理论[41］．然而，有一个理论可以让我们量化本综述中所见特征的博弈论有效性:由Kruglanski开发的动机准备双阈值模型[42，43］．在这个理论中，一个人追求目标状态(如满足色情欲望)的程度是他们实现这种状态的动机准备程度和他们相信这种状态可以实现的信念(期望)的函数[42］．把这个放在PPU的背景下，如果用户相信他们可以访问色情(期望)，并且他们对色情的欲望强于他们减少PPU的意愿(动机准备)，那么他们会采取与他们使用欲望成比例的步骤来使用色情。然而，如果他们不相信他们可以接触到色情作品，那么他们就不会尝试使用色情作品，不管他们想这么做。

在此模型的基础上，我们提出了两种降低PPU的潜在策略:提高人们降低PPU的动机(策略1)或增加色情作品访问的障碍(策略2)。从博弈论的角度来看，策略2优于策略1，因为如果用户没有达到预期的必要阈值，他们就不能采取行动使用色情作品，无论他们有什么动机。

如果我们试着对这些特征进行分类文本框1基于这些策略，只有两个特征，块而且定位，显然属于策略1，而其他功能都属于策略2(不包括测验，只供评核之用)。的定位这一功能有一个根本性的缺陷，用户经常把时间花在该功能认为是使用色情内容的高风险地点:他们自己的卧室。因此,块这可能是唯一一个通过删除观看色情内容的功能而有可能完全消除PPU的功能。当然，在后互联网时代，几乎不可能切断所有色情来源。然而，策略2的假设优势可能解释了本文分析中内容屏蔽应用的流行。

纵深防御，或者叫瑞士奶酪模式

考虑到这两种策略都有各自的弱点，潜在用户可以考虑将这两种策略结合起来以减少PPU;例如，他们可能会使用a块应用程序结合跟踪应用程序，同时监测他们的冲动水平，在自己和暴露之间设置障碍，并预测他们复发风险更高的时间和环境。如果锻炼而且导师添加了训练模块和CBT元素的功能，用户将有工具来增加他们的动机和降低他们的期望。

这种技术的结合就是一个例子深度防御(做的),或瑞士硬干酪风险管理模型，应用于PPU。DiD是美国国家安全局为了加强计算机安全而发明的一个概念。在DiD系统内放置多层防御，以便在发现漏洞时提供冗余保护[44］．将这个模型应用于PPU，我们可以将色情视为一种病毒目标是大脑。如果用户没有放足够的层安全那么病毒就会渗透思想和引起复发。使用一层安全性，例如块功能会提供一些保护，但会留下多个漏洞供病毒渗透，就像一片瑞士奶酪上的洞一样。然而，结合多层安全(例如，在用户的例程中添加常规的CBT)将通过删除一些来进一步降低复发的可能性孔之前的安保人员留下的。拥有独特的功能组合也有助于创造一个新颖的市场，这似乎是一些应用的成功策略。

DiD框架也可能使在竞争激烈的应用程序市场中寻求差异化的应用程序受益。从本文所进行的组合分析中，我们可以推断出在这一领域中最成功的应用都采用了两种主要策略:(1)实现一个理想的功能(如块或者(2)通过结合一套独特的功能来创造一个利基市场。第二种策略与DiD框架一致，具有避免来自众多其他应用程序的竞争的潜在优势，这是只使用其中之一的应用程序所面临的挑战块功能或导师特性。

即使将这些技术结合起来，也可能并不完全足够。与强迫行为作斗争的人倾向于寻找新的途径来放纵自己的行为，可能会找到绕过多重保护层的方法，主要是在被触发或面临压力时[23］．因此，用户设置的防御应包括始终存在的静态层和定期更新的动态层，以调整任何可能出现的盲点[44］．使用此框架，动态层的一个示例将使用跟踪特性来识别新的触发器，而静态层的一个例子是在web浏览器上使用色情屏蔽软件。大多数试图克服PPU的使用者会发现完全戒断是困难的，但通过使用DiD模型，他们可以将每次复发视为他们寻求消除PPU的弱点。

此外,跟踪，条纹,统计数据当通过对数据的自我分析发现新的弱点时，特性可以指导用户调整策略。然而，并不是所有用户都具备准确解释数据的能力。此外，软件生成的用户数据解释可能提供一些见解。不过，它所能收集到的细微差别数量将是有限的，特别是当用户数据与常规趋势不匹配时。这就是训练有素的治疗师对DiD策略的重要补充，因为他们可以提供用户和他们的软件工具都无法发现的见解。治疗师也不容易受到自我评价偏见的影响。

移动健康解决方案的弱点

用应用程序来对抗应用程序是违反直觉的。13但对于某些用户来说，这可能是形成新习惯所必需的。为PPU提供技术干预的困难之一是色情作品是用同样的技术传播的;例如，如果一个人使用手机应用程序来跟踪他的复发统计数据，他很可能使用的是他用来访问色情内容的同一设备。这可能会产生积极和消极的后果。一些应用程序用户可能会利用这种干预来培养替代性习惯。然而，对于其他用户来说，可能会发生相反的情况，他们将干预与继续使用色情内容联系起来，使其成为一把双刃剑。单独的设备(如寻呼机)总是一种选择，但与智能手机相比，这些设备的功能通常有限。为了扩大应用的覆盖面，应该使用高可访问性的技术，在色情用户的情况下，最有可能是他们的智能手机。45］．

在这篇综述中，没有任何应用程序有任何基于文献的PPU筛查工具。可以说，任何声称有助于PPU管理的应用都必须进行科学验证的评估。尽管对PPU的评估标准仍有争议[46]，缺乏测试意味着默认情况下用户有问题。可以说，对PPU的假阳性评估可能会导致道德不一致和随后的焦虑或抑郁，可能导致正反馈循环，增加一些用户的PPU。

这也强调，在合格治疗师的指导和推荐下，许多基于网络的工具是最有效的[47］．要将本研究中审查的应用程序引入治疗领域，还有很多工作要做，特别是考虑到缺乏接受过治疗PPU训练的治疗师[48，49］．治疗师或许还能就某些应用程序的意外后果发出警告;例如，本文中的几个应用程序以游戏或舒缓音乐的形式提供了分散注意力的功能。这一功能可以被视为引导冥想的替代方案，因为它提供了一种将注意力从色情内容上转移开的方法。然而，许多用户也在与网络或游戏成瘾作斗争，这意味着用户可能会将PPU替换为上瘾的游戏行为。减少PPU的最有效的应用可能是这样设计的:一旦用户实现了他们的目标，他们就不再需要应用，甚至更少使用智能手机，总体上减少了诱惑风险。这对于带有分散如果应用的设计让人上瘾，就推荐它。

限制

上述量化特性分析主要针对手机应用，排除了其他可行的软件;例如，一些浏览器扩展提供块特性，例如uBlock Origin [21]或BlockSite [22]，这可能不是专门为减少PPU而设计的，但可以达到同样的效果。其中一款名为Plucky的应用程序可以屏蔽互联网上的所有图片和视频(除了一个允许使用的网站的白名单)，并自行制作不方便卸载和编辑白名单[50］．用户可以自定义应用程序，但只有在预定义的延迟时间之后。从理论上讲，这为用户提供了克服冲动和恢复基本行为的时间。

互联网上有几个应用程序提供了不同的问责功能，包括X3Watch [51和Qustodio [52]，这些都被排除在本综述之外。许多此类应用旨在广泛减少互联网使用，其中色情内容就是一个例子。甚至r/NoFap子reddit和相关的NoFap网站都可以被认为是一种技术干预提供条纹，账户，导师，锻炼,恐慌功能(53］．总之，在网络上有许多自助资源和相关的基于软件的干预措施，其中许多可以用来补充本综述中包括的移动应用程序。

任何关于手机应用商店的统计分析(包括描述性统计)都受到信息缺乏的阻碍。两家应用商店都采用了不同的方法，包括隐藏应用内部付费和广告信息，使用大型分类来聚合和模糊流行度指标。变量在商店之间是不相同的，反映了不同客户群的偏好;例如，平均而言，苹果用户比安卓用户拥有更多的财务资源，因为苹果手机往往比同等的安卓手机更贵。54］．此外，我们无法推断这些应用在幕后做了多少推广工作。因此，这里提供的流行度指标不能很好地代表功能的实际需求和质量，只能被解释为该领域的潜在趋势。非英语应用程序也被排除在外，这为这些结果提供了另一个潜在的偏见来源。

此外，如果应用不是用于管理PPU，那么任何衡量受欢迎程度的方法都可能存在偏差;例如BlockSite，它在谷歌Play Store上至少有5,000,000次下载，并且包含块功能，也是提供给用户的阻塞干扰网站，不只是色情影片[22］．删除该应用程序和其他具有多种用途的应用程序可能会影响本研究使用的流行度指标中功能的排名。

结论

手机应用领域充斥着许多基于应用商店的高评级，正面评价和高安装数量而致力于管理PPU的应用。特别是，内容屏蔽应用程序通过删除用户设备上的色情内容，有明显的减少PPU的潜力。然而，科学文献中仍然缺乏量化这些应用程序有效性的证据。尽管这些应用程序都有其宣称的好处，但减少PPU的最有效方法可能在于结合该领域最健壮的功能，使用DiD风险管理策略。这可以通过同时使用多个应用程序来实现，但如果可能的话，这可能应该在训练有素的治疗师的指导下完成。然而，这种策略是低效和繁琐的。这方面还需要进一步的工作，既要研究这些应用程序功能的有效性，也要将证据库整合为供公众消费的安全应用程序白名单。