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Porn Studies 1, 1 (2014) 80-95
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Deep Tags: Toward a Quantitative Analysis of Online Pornography
Antoine Mazieres 1, 2, Mathieu Trachman 3, Jean-Philippe Cointet 2, Baptiste Coulmont 4, Christophe Prieur 1
(2014)

The development of the web has increased the diversity of pornographic content, and at the same time the rise of online platforms has initiated a new trend of quantitative research that makes possible the analysis of data on an unpreced- ented scale. This paper explores the application of a quantitative approach to publicly available data collected from pornographic websites. Several analyses are applied to these digital traces with a focus on keywords describing videos and their underlying categorization systems. The analysis of a large network of tags shows that the accumulation of categories does not separate scripts from each other, but instead draws a multitude of significant paths between fuzzy categories. The datasets and tools we describe have been made publicly available for further study.
1 :  Laboratoire d'informatique Algorithmique : Fondements et Applications (LIAFA)
CNRS : UMR7089 – Université Paris VII - Paris Diderot
2 :  Sciences en Société (SenS)
Institut national de la recherche agronomique (INRA) : - UR
3 :  Institut National d'Etudes Démographiques Paris (INED)
INED
4 :  Centre de recherches sociologiques et politiques de Paris (CRESPPA)
CNRS : UMR7217 – Université Paris VIII - Vincennes Saint-Denis
Cultures et sociétés urbaines (CSU)
Informatique/Web
online pornography – computational social sciences – sexual categories – network analysis
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mazieres_pornstudies_2014.pdf(334.1 KB)

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