由于互联网和个人电脑设备的迅速普及，再加上文化上对色情的广泛接受，互联网色情在全球范围内正变得越来越常态化，这加速了它的传播[ 1］．一项对波兰网站流量的分析发现，在2004年10月(276万)至2016年10月(854万)期间，在网上使用色情内容的人数增加了310% [ 2］．仅在2019年，世界上最受欢迎的色情网站Pornhub的访问量就达420亿次[ 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更加普遍。 4］．

有问题的色情使用(PPU)在这里被定义为强迫性的、失调的或过度的色情使用，在《国际疾病分类》第11版中被认为是强迫性行为障碍的一个子类。但是，是否如此，还存在争议 色情成瘾经典意义上的上瘾是存在的，反对这一观点的人认为强迫性地使用色情作品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，关于自我感知色情成瘾的轶事证据仍然非常普遍，许多人认为色情使用会导致抑郁和焦虑，以及其他疾病[ 5］．

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。一款可以匿名指导用户完成管理PPU或规范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斗争的人来说可能很有价值。这样的移动健康(mHealth)应用程序已经存在，与传统治疗不同，这些应用程序通常是免费的，可以立即使用，从而支持用户自主权并扩大访问范围。然而，应该指出的是，这种干预往往受到治疗承诺和依从性低、灵活性和针对性有限以及比面对面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审查 重新启动PPU论坛，Fernandez等[ 8他们发现，论坛的许多成员都在为“似乎无法逃避的线索”而挣扎，这些线索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，这些暗示往往是不可预测的，对于那些试图降低PPU的人来说，随意上网是一种冒险行为。 4， 8- 11］．在网络色情出现之前，人们只需要远离杂志等有形的色情来源就可以了。 12］．如今，考虑到我们与互联网相连的时间，以及通过我们的设备随时可以访问网络色情内容，保持距离更难实现。

尽管移动健康应用程序在管理PPU方面很受欢迎，也很有潜力[ 13]，目前几乎没有文献评估它们的有效性。这与许多其他类别的移动健康应用程序的文献缺乏是一致的，例如非医用大麻使用、正念和创伤后应激障碍的应用程序，所有这些应用程序在谷歌和苹果的应用程序生态系统中都有大量可用的应用程序[ 14- 16］．这令人担忧，因为很难确定人们是否正在接受循证或有效的干预措施。科尔伯特等人[ 17]回顾了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用，而且这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类似的低转化率[ 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，它假设增加了访问色情内容的障碍，让用户有时间更好地抵制他们的冲动。然而，这些应用程序通常可以被关闭或绕过，可能不会屏蔽所有的性内容，比如音频或文本。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，可以捕获相当高比例的色情材料，但又不能敏感到因为有太多的误报而导致用户在互联网上浏览时感到沮丧，这可能会导致用户卸载程序;例如，软件偏向基于皮肤的检测方法可能会导致在许多领域(如游泳、摔跤或内衣模特)出现假阳性，而在非裸体性内容上出现假阴性[ 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色情文学或音频等替代媒体。

提供广谱内容拦截的浏览器扩展，例如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群体是可用的和有效的[ 23］．这些dsct也是即时适应性干预(JITAI)的例子，在用户最需要的时候进行干预，因为他们通过浏览一个他们知道很有吸引力的网站，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，这是一款智能手机应用程序，旨在改善对酒精使用障碍的持续护理[ 25］．然而，对于PPU，似乎没有基于证据的版本。

内容拦截应用程序只是众多帮助PPU患者的工具中的一个例子。然而，很少有研究考察这些工具的有效性。虽然一些研究检验了短期干预降低PPU的有效性，但这些研究通常规模较小，主要集中在面对面的认知行为疗法(CBT)和接受与承诺疗法，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 不干涉目前正在进行的试验是一项两组随机对照试验，检查了为期6周的基于网络的PPU干预的有效性[ 26， 30.］．干预组采用动机疗法、CBT和正念等技术，在6周内为参与者提供6个模块，基线和后续调查用于测量有问题的色情消费量表的自我报告分数，以及其他测量方法，如色情使用的频率和持续时间，以及情绪跟踪[ 26， 30.］．初步分析显示，干预组的参与者报告PPU使用水平较低，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，因此只能提高具有可比功能的少数应用程序的可信度。此外，没有研究可以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，以获得最流行和最受需求的技术的概述。这将有助于指导该领域未来的研究，并创造出潜在的治疗方法，利用已经过科学验证的需求特征的综合优势。

我们对谷歌Play Store (Android)和Apple app Store (iOS)这两家主要手机应用商店的应用程序进行了受限的系统功能分析。手机或平板电脑上的应用程序都包括在评测中。该综述方法松散地基于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，这是对目前手机应用领域可用内容的评估。

2022年2月3日，两大移动应用商店搜索栏出现“色情成瘾”关键词。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( 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，对过程进行修改，在这种情况下，将相邻的类别扩展到包含该特征，或者创建一个新类别。最终的编码方案包含16个应用程序功能类别( 文本框1)．

根据应用程序的描述、标题和截图，研究人员筛选了应用程序并将其纳入研究。只有被描述为有助于减少色情内容使用的应用程序才会被纳入评估，其中包括关注范围更广但仍涉及色情内容的应用程序;例如，针对目标用户设计的应用程序 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，或者没有声称可以帮助参与者减少或管理色情内容，那么这些应用程序就会被排除在外。如果应用的描述或用户界面几乎完全相同，那么与排名较高的应用明显重复的应用将被记录下来，并被排除在进一步的分析之外。

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商店的可用信息之间有几个显著的区别( 文本框2)，因此很难统计两家商店的统计数据。

内容分析的数据集可以在 多媒体附件1．搜索结果显示，这两个平台上共有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%)被排除在外，因为它们不打算管理PPU，而6款(2.2%)被排除在外，因为它们复制了搜索排名较高的应用。剩下170个相关的英语应用程序可供分析，其中121个(71.2%)仅适用于Android设备，29个(17.1%)仅适用于iOS设备，而20个(11.8%)应用程序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，并且仅在预定义的范围内。Android应用的安装频率在1万到5万之间，占25.6%(31/121)，而2.5%(3/121)的应用安装在500万到1000万之间，这是有记录以来的最高水平。

统计了两家商店中每种功能的应用程序数量( 图2)．的 条纹从应用数量来看，追踪自上次复发以来的时间的功能是最常见的，42.4%(72/170)的应用提供了该功能。的 导师功能，为用户提供教程和指导，是第二大最常见的功能，37.1%(63/170)的应用提供该功能。

此外，还可以通过将每个包含该功能的应用程序的安装范围内的最小值相加来计算具有每个功能的Android应用程序的最小可能安装数量( 图2)．从应用数量来看，最常见的四个特征是( 条纹， 导师， 账户, 块)也是下载量方面最受欢迎的四个功能，尽管排名略有变化。值得注意的是, 块提供内容拦截和监控的功能只在27.1%(46/170)的应用程序中被纳入，但其最低安装数量最高，达到1788.3万次，几乎是排名第二的功能的两倍( 导师安装9,286,505台)。

还进行了组合分析。我们绘制了不同功能组合的频率，以确定最常见的组合，包括应用频率和最小安装数量。结果可以从 图320个最常见的特征组合。值得注意的是，前两个特征组合是单个特征- 块而且 导师-在只有这些功能的应用程序数量(28/170，分别为16.5%和18/170，分别为10.6%)和最小安装数量(分别为16,002,000和7,244,205)方面。以下3个最受欢迎的功能组合(基于最小可能的安装数量)都是单独的应用程序:BlockerX使用了 块， 账户， 日记, 测验功能;奎奇拉用了 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。

两家商店的应用程序评分均为5分，并根据功能进行分组。这些评级的分布总结在 图4，按平均评级排序。每个功能只有获得至少5个评分的应用才会被记录下来，并且只有至少5个合格应用评分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分最高的4款应用中; 条纹在这两项指标上都排名第五，平均评分为4.34，中位数评分为4.60。的 报价而且 金融“励志名言”和“财务跟踪”这两项的评分中值最高，分别为4.70分 日记其中，最高的平均评分为4.69。 分散这是一项由分散注意力的活动组成的特征，评分中位数最低(4.00)。 块拥有最低的平均评级(4.04)和第二低的中位数评级(4.10)，尽管拥有最高的最低安装数量。 导师而且 账户(一个提供问责伙伴的功能)，两者在最低可能的安装数量和通用性方面得分很高，在平均值和中位数评分中排名第八或第九(平均值分别为4.24和4.21，中位数分别为4.30和4.40)。这可能表明需求较高的功能需要更严格的审查，或者以高标准实现更具挑战性。

值得注意的是，所显示的评级 图4只包含获得足够评级的应用程序，以包含在结果中。因此，正如市场人群所认识到的那样，人们可能会偏向于高质量的应用程序。

在170个应用程序中，46个(27.1%)提供了 块特性，提供内容拦截或监视。根据最小可能安装数量的度量标准，这个功能是最受欢迎的(得分为16,002,000)。这一成绩主要归功于BlockSite等应用，仅在谷歌Play Store上就有500万次下载量。在这46个应用程序中，15个(32.6%)提供了与互联网相关的内容拦截 账户特性，通常提供一个问责伙伴。只有这2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常见的，4.1%(7/170)的应用程序具有这种组合。不过，在最低安装数量的排名中，这个组合仅以27万的分数排在第12位。然而，当与其他功能结合在一起时，最低可能的安装数量增加到1,780,000。这一数据主要来自BlockerX应用，该应用仅在谷歌Play Store上就有100万次下载量。

在170个应用程序中，63个(37.1%)提供了 导师Feature，提供书面、音频或视频形式的教程或指导;例如，色情后的生活教练应用程序提供>80视频课程，以帮助用户在他们的旅程中。然而，对于许多应用程序来说，教程不一定是应用程序的主要功能，而是作为完整功能集的一部分提供。

在170个应用程序中，32个(18.8%)提供了 锻炼功能，练习，如引导冥想或模块的CBT和动机疗法。这一特性通常与 导师功能;例如，音频记录经常伴随着引导冥想引导用户通过冥想。此外，6.5%(11/170)的应用程序提供 分散功能，通常以游戏或舒缓音乐的形式提供给有冲动的用户。

在170个应用程序中，51个(30%)提供了访问 账户功能，以基于网络的论坛的形式，用户可以与其他人讨论其PPU或与问责伙伴进行沟通的能力;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天内戒除色情、自慰和性高潮;这个名字来自于俚语“fap”，指的是手淫)或r/pornfree(鼓励戒除色情引起的手淫，而不是手淫本身)。

在170个应用程序中，72个(42.4%)提供了 条纹功能，允许用户跟踪他们的 条纹长度:距离他们最近一次犯错的时间(通常以天为单位)。这个特性通常与 徽章功能，给予用户额外的动力去达到他们的下一个目标或徽章 统计数据特性，它提供了关于用户连胜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计划的次要特征。与此相关，4%(7/170)的应用程序具有 恐慌特征，一般以a的形式出现 惊慌失措，当他们的冲动程度上升时，用户可以按一下。这通常会将用户引导到一个带有随机链接的网站，通常带有励志名言或建议进行快速锻炼，比如20个俯卧撑。一个例子就是r/NoFap社区创建的紧急按钮。

在170个应用程序中，27个(15.9%)应用程序提供了 日记功能，允许用户在恢复过程中记录自我反思笔记。这有助于用户识别触发因素、复发途径和克服PPU的成功策略。

在170个应用程序中，22个(12.9%)提供了 跟踪特性，允许用户每天或瞬时记录他们的变量。在这22款应用中，有10款(45.5%)还提供了 统计数据特征，通常是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个应用程序中，11个(6.5%)还包含了 金融功能，揭示多少钱用户是潜在的节省通过减少他们的色情使用。

最不受欢迎的三个功能是 测验， 定位, 宗教．只有2.9%(5/170)的应用提供任何形式的PPU调查或测试，而0.6%(1/170)的应用提供 定位作为一个特性。该特性代表了一种复发预测服务，其目的是了解和突出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Feature，在列出的所有特性中，它的最小安装数量是最低的，得分为21,110。在这7款应用中，有6款(86%)还提供了 导师特色，通常提供有用的经文，虔诚的段落或祈祷。

关于PPU的学术文献似乎与目前可用的技术干预相分离。所有被审查的应用程序都没有引用文献，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，缺乏科学研究来检验功能的有效性并不一定意味着应用内的特定功能没有合理性。一个功能的感知效用可以部分地从它在现实世界中的需求推断出来，即使实现并不完美。功能效用和现实需求之间的关系可能是通过在具有该功能的应用程序上留下的积极评论的数量来调节的，这表明了该功能的有效性，并可能鼓励这些应用程序的更高安装数量。尽管如此，还需要进一步的研究来巩固证据基础，形成供公众消费的安全应用程序白名单。

基于最小安装数量，内容拦截应用在谷歌Play Store上最受欢迎，但其平均评级低于不提供内容拦截的应用。高人气表明，许多用户试图与色情内容保持距离，同时试图保持与智能手机和互联网的连接。互联网上有很多轶事证据支持这些应用程序，它们在网络成瘾等相关领域也很受欢迎。值得注意的是，Lyngs等人[ 32]对dsct进行了系统回顾，发现最普遍的功能(在74%的工具中发现)涉及阻止或消除干扰。然而，尽管对这些应用程序的需求强劲，而且它们的效用显而易见，但目前还没有研究调查内容拦截应用程序在减少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，这些应用程序并不像他们所希望的那样有效。

有可能这些屏蔽内容的应用比其他功能的应用广告更多，客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，因为有虚拟专用网络服务等技术要求。相反，正如前面所讨论的，创建和维护具有足够灵敏度和专一性以满足市场需求的内容过滤器具有挑战性，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的预期质量之间的不匹配可能比其他功能的难度-质量不匹配更重要;例如，一个提供CBT教程的应用程序可能只需要为用户提供最低限度的好处就可以获得较高的评价，因为用户不会责怪应用程序导致了复发。然而，如果一个内容屏蔽应用程序无法屏蔽一个新的色情网站，导致用户复发，这很可能会导致负面评价。这也许可以解释为什么 块功能在最小安装数量方面得分很高，但与其他功能相比，它的中位数评分相对较低。

一个有趣的替代方案是Truple，这是一款应用程序，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］．从理论上讲，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，就像使用治疗师的情况一样，并不是所有用户都愿意与信任的朋友分享他们的私人浏览信息，这可能会减少这一功能的使用。此外，该应用程序不阻止用户查看网站，这表明它可能会通过添加 块而且 报价特性。对于使用移动健康干预从PPU中恢复的患者来说，励志名言具有一定的潜力，可以为他们的自尊和自我效能提供积极的促进作用[ 34］．励志名言的加入可以及时提醒你远离那些有可能演变成PPU的分散注意力的材料。

徽章似乎有潜力作为游戏化恢复过程和产生积极强化的手段。 35]并已被证明可以提高治疗执行任务的动机[ 36］．然而，使用进度跟踪器是有争议的。尽管它们很受欢迎，但似乎它们对复吸者是有害的，因为它们可能会在断瘾后引发额外的内疚感和焦虑感，使最初导致复吸的感觉永久化。 31］．不过，这些感觉可能是康复过程中必要的一部分。利用Kahneman和Tversky提出的前景理论框架[ 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后的短暂快乐作为一种收益进行比较。在此框架下，健康地使用 条纹特征创造了一个正反馈循环，即用户体验到越来越多的损失厌恶随着他们的条纹长度的增加，过去失败的记忆激发了更大的动机来减少未来的损失。然而，另一种积极的反馈循环也是可能的，复发带来的内疚感和抑郁感导致使用者转向色情作品来避免这些感觉[ 38］．这些问题需要进一步研究，以确定该功能的效用是否在与PPU斗争的参与者群体中有所不同。

在很多方面，应用程序结合 跟踪而且 统计数据特征作为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用户准确解释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，应用程序开发者必须在他们提供的统计分析的复杂性和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Impact Suite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，允许用户自我检查他们的弱点。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具有可比替代方案的移动应用程序，尽管该试验(the trial) 不干涉研究)尚未完成，更专注于为用户提供指导模块和练习[ 30.］．然而，到目前为止，它已经显示出有希望的结果，表明变量跟踪与模块和社区消息传递的结合是管理PPU的有效方法[ 26］．

尽管有几款应用程序提供了在每天结束时记录个人冲动的功能，但我们发现没有一款应用程序允许用户立即记录自己的冲动，并提供相关的后续建议，比如离开互联网休息一下或进行锻炼。如果用户定期进行冲动跟踪，他们可以实时监控对各种刺激的反应，并在冲动水平增加时调整自己的行为;例如，用户可能会发现他们的冲动在浏览一个特定的网站时迅速增加，并选择调节他们对该网站的曝光。此外，一旦他们追踪自己的冲动一段时间，用户可能会更加适应增加他们冲动的场景，并制定策略来逃离这些场景。这可以采用自我调节的JITAI的形式，用户记录他们的冲动水平，并响应应用程序的后续提示，改变他们的环境，进行锻炼或冥想。

尽管缺乏文献基础，但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:Kruglanski [ 42， 43］．在这一理论中，一个人追求目标状态(如色情欲望的满足)的程度是他们实现这种状态的动机准备和他们对这种状态可以实现的信念(期望)的函数[ 42］．把它放在PPU的背景下，如果用户相信他们可以接触色情作品(期望)，并且他们对色情作品的渴望强于他们减少PPU(动机准备)的意愿，那么他们将采取步骤使用色情作品，与他们使用它的愿望成比例。然而，如果他们不相信他们可以接触色情作品，那么他们就不会尝试使用色情作品，不管他们想这样做。

在这个模型的基础上，我们提出了两种潜在的策略来降低PPU:要么提高人们减少PPU的动机(策略1)，要么增加访问色情内容的障碍(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内容，无论他们的动机如何。

如果我们试着对所呈现的特征进行分类 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，而其他特征都属于策略2(不包括 测验，只供评核之用)。的 定位该功能有一个根本性的缺陷，即用户经常会在该功能认为的色情作品高危场所——自己的卧室里消磨时间。因此, 块也许是唯一有可能完全消除PPU的功能，只需删除查看色情内容的功能。当然，在后互联网时代，几乎不可能切断色情的所有来源。然而，策略2的假设优势可能解释了本文分析中内容拦截应用程序的流行。

考虑到这两种策略都有各自的弱点，潜在用户可以考虑结合这两种策略来减少PPU;例如，他们可能会使用a 块应用程序与 跟踪App可以同时监测他们的冲动水平，在他们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 导师添加训练模块和CBT元素的功能，用户将有可用的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 纵深防御(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创建的一个概念。DiD系统内设置多层防御，以在发现漏洞时提供冗余保护[ 44］．将这一模型应用于PPU，人们可以将色情视为一种 病毒目标是大脑。如果用户没有放上足够的层数 安全那病毒就会 渗透精神和引起旧病复发。使用一层安全措施，例如 块该功能会提供一些保护，但也会留下多个漏洞供病毒渗透，就像瑞士奶酪片上的洞一样。然而，结合多层的安全措施(例如，在用户的日常生活中添加常规的CBT)将通过消除一些风险来进一步降低复发的可能性 孔被之前的层层安保所遗漏。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框架也可能使那些寻求在竞争激烈的应用程序市场中脱颖而出的应用程序受益。从本文所进行的组合分析中，我们可以推断出这一领域中最成功的应用所执行的两种主要策略:(1)要么实现一个理想的功能(例如 块或者(2)通过结合一系列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，具有潜在的优势，可以避免来自众多其他应用程序的竞争，这是仅使用DiD框架的应用程序面临的挑战 块功能或 导师特性。

即使结合起来，这些技术可能也不完全足够。与强迫行为作斗争的人倾向于寻找新的途径来沉溺于他们的行为，可能会找到绕过多层保护层的方法，主要是在触发或在压力下[ 23］．因此，用户设置的防御应该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 跟踪特征来识别新的触发器，而静态层的一个例子是在web浏览器上使用色情拦截软件。大多数试图克服PPU的用户会发现完全戒除是困难的，但通过使用DiD模型，他们可以将每次复发视为消除PPU的一个弱点。

此外， 跟踪， 条纹, 统计数据当用户通过对数据的自我分析发现新的弱点时，特征可以指导用户调整策略。然而，并不是所有用户都能准确地解释他们的数据。此外，软件生成的用户数据解释可能会提供一些见解。不过，它所能收集到的细微差别还是有限的，尤其是当用户的数据不符合常规趋势时。这就是训练有素的治疗师将被证明是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。治疗师也不会那么容易受到自我评价偏见的影响。

使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，色情作品是通过相同的技术传递的;例如，如果一个人使用移动应用程序来跟踪自己的复发统计数据，他很可能会使用同样的设备来访问色情内容。这可能有积极和消极的后果。一些应用程序用户可能能够利用这种干预来培养替代习惯。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联系起来，使其成为一把双刃剑。一个单独的设备(如寻呼机)总是一个选择，但这些设备通常与智能手机相比功能有限。为了增加应用程序的覆盖面，应该使用高度可访问的技术，对于色情用户来说，这最有可能是他们的智能手机。 45］．

在这篇综述中，没有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管理的应用程序都应该强制进行经过科学验证的评估。虽然关于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。有人认为，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，潜在地导致一个正反馈循环，增加一些用户的PPU。

这也强调了许多基于网络的工具在由合格的治疗师指导和推荐时是最有效的[ 47］．要将本研究中审查的应用程序引入治疗领域，还需要做很多工作，特别是考虑到缺乏训练有素的治疗PPU的治疗师[ 48， 49］．治疗师还可以警告某些应用程序可能带来意想不到的后果;例如，本文中的几款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作品中转移开的方法。然而，许多用户也与网络或游戏成瘾作斗争，这意味着用户可能会认为用上瘾的游戏行为取代PPU是有风险的。降低PPU最有效的应用可能是这样设计的:一旦用户实现了目标，他们就不再需要应用，甚至更少使用智能手机，从而降低诱惑风险。的应用程序可能更难做到这一点 分散如果应用具有让人上瘾的设计，就进行推荐。

上述定量特征分析主要针对移动应用，排除了其他可行的软件;例如，一些浏览器扩展提供 块特征，如uBlock来源[ 21]或BlockSite [ 22]，这可能不是专门为降低PPU而设计的，但可以达到相同的效果。其中一款名为“勇敢”(Plucky)的应用程序可以屏蔽互联网上的所有图片和视频(除了允许使用的网站白名单之外)，并自行制作 不方便既可以卸载也可以编辑白名单[ 50］．用户可以自定义应用程序，但必须经过预定义的延迟时间。从理论上讲，这为用户提供了时间来克服他们的冲动并恢复基本行为。

互联网上有一些应用程序可以提供不同的问责功能，包括X3Watch [ 51和Qustodio [ 52]，这些都被排除在本次综述之外。其中许多应用程序旨在广泛减少互联网使用，色情内容就是其中一个用例。甚至r/NoFap子reddit和相关的NoFap网站也可以被认为是一种技术 干预某种程度上，提供 条纹， 账户， 导师， 锻炼, 恐慌功能( 53］．总之，网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。这两个应用商店都使用了各种方法，包括隐藏应用内付费和广告信息，以及使用大型类别来聚合和模糊受欢迎程度指标。商店之间的变量不相同，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有更多的财力，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，这里提供的受欢迎程度指标并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差来源。

此外，当应用被用于管理PPU以外的目的时，任何受欢迎程度的衡量都可能存在偏见;例如，在谷歌Play Store上至少有500万次下载量的BlockSite 块特性，也是提供给用户的 屏蔽分散注意力的网站，而不只是色情的[ 22］．删除此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。

手机应用领域充斥着许多有利于用户管理PPU的应用(游戏邦注:这些应用具有较高的应用商店评分、正面评价以及较高的安装次数)。特别是，内容拦截应用程序可以通过删除用户设备上的色情内容来降低PPU。然而，在科学文献中仍然缺乏大量的证据来量化这些应用程序的有效性。尽管这些应用程序都有其所谓的好处，但减少PPU的最有效方法可能是结合该领域最强大的功能，使用风险管理的DiD策略。这可以通过同时使用多个应用程序来实现，尽管这应该在训练有素的治疗师的指导下进行，如果可能的话。然而，这样的策略是低效和繁琐的。这一领域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，也要将证据基础整合成供公众消费的安全应用程序白名单。