数字时代的性行为解构：基于个体中心的线上线下活动分析

在数字时代背景下，性行为的线上与线下边界日益模糊。本研究采用潜在类别分析(LCA)对639名意大利OSA（在线性行为）使用者进行分组，识别出"独处型"(32%)、"线下主导型"(45%)和"高参与型"(23%)三类人群，并发现社交压力、应对/逃避和幻想动机可显著区分三类人群。研究揭示了不同性行为模式与性成瘾风险、特质情绪智力(trait EI)及生活满意度(SWL)的关联，为数字时代的性健康干预提供了重要依据。

　　

随着互联网成为性探索和满足的关键媒介，在线性行为(Online Sexual Activities, OSA)的普及率已达33%-75%。然而现有研究存在三大局限：传统分类(如Cooper的"强迫型-娱乐型-风险型"模型)未能整合线上线下行为；动机差异与行为模式的关联尚不明确；缺乏对OSA使用者心理特征的实证分析。意大利博洛尼亚大学的Federica Ambrosini团队在《Computers in Human Behavior Reports》发表的研究，通过创新方法揭示了数字时代性行为的复杂图景。

研究采用横断面设计，通过滚雪球抽样招募639名18-77岁意大利活跃OSA使用者(女性61.7%)。关键技术包括：1) 潜在类别分析(LCA)对12项性行为指标分类；2) 探索性/验证性因子分析(EFA/CFA)构建18项OSA动机量表；3) R3STEP方法分析社会人口学预测因素；4) BCH程序评估性成瘾(BYSAS量表)、特质情绪智力(TEIQue-SF量表)和生活满意度(SWLS量表)的组间差异。

3.1 潜在类别特征

LCA识别出三类人群："独处型"以高频自慰(82%)和在线搜索色情内容(96.5%)为特征；"线下主导型"偏好现实性行为(48.4%高频)，OSA参与度最低；"高参与型"在线上线下均表现活跃，23%会直播情色活动，35%分享自产色情内容。

3.4 动机差异

社会压力动机使加入"线下主导型"的概率提高3.24倍(相比"独处型")，而幻想动机降低70%。"高参与型"更可能因社交压力(OR=4.47)和多重伴侣(>10人OR=6.94)驱动，LGBTQ+群体在该类占比显著更高(OR=3.63)。

3.5 心理特征

"高参与型"性成瘾得分最高(10.98±0.40)，显著高于"独处型"(9.08±0.33)和"线下主导型"(5.89±0.26)。后者特质情绪智力(4.94±0.04)和生活满意度(22.82±0.32)最优，印证了情绪调节能力对性健康的保护作用。

这项研究首次通过个体中心方法整合了Cooper和Delmonico的经典理论，发现"高参与型"对应"强迫型用户"，其低特质情绪智力(trait EI)和高性成瘾风险提示情绪调节缺陷是关键机制。实践意义在于：对"独处型"应关注其情感缺失问题，而"高参与型"需针对性开展情绪管理训练。研究创新性地将补偿性互联网使用理论(CIUT)应用于性行为领域，证实OSA的补偿性使用与心理困扰密切相关。未来研究可扩大样本验证类别稳定性，并探索文化差异对性行为模式的影响。