大数据揭示美国白人警察和男性警察执法对少数族裔的威胁


大数据揭示美国白人警察和男性警察执法对少数族裔的威胁



大数据揭示美国白人警察和男性警察执法对少数族裔的威胁


大数据揭示美国白人警察和男性警察执法对少数族裔的威胁
()据EurekAlert!:根据芝加哥警察局(CPD,该机构近几十年来经历了实质性的多元化改变)警官日常巡逻和执法活动的数据集,研究人员报告说,黑人警官动用武力的频率要低于白人警官,而女性警官动用武力的频率要低于男性警官 。这些结果连同其它发现可以一瞥警员多元化(这是一个普遍提出的警务改革)带来的影响 。
Philip Goff在相关的《视角》中写道:“[在此]显出的差异程度就认同弱势群体的警官人数颇能预测警察行为(至少在某些城市中)提供了有力的证据 。” 。警民互动中的种族差异和引人注目的执法过当事件持续助长了对警察执法中存在滥用武力和歧视的指控 。在警察机构中实行种族和性别层面上的多样化是一项普遍提议的警务改革 。但是 , 在重要的相关问题上仍缺乏共识 , 其中包括什么样的警官群体构成会对警察的行为产生持续影响 。学者们经常断言,由于进行因果推断所需的数据稀缺,这些问题仍然无法得到解答 。Goff 写道:“因此 , 当学者们发现可以对种族和警察执法进行强有力推断的数据时 , 他们理应受到称赞 。诚然,[本文作者]应该得到褒扬 。”
作者写道:应用新近得到的芝加哥警察局(CPD)警员的日常巡逻活动数据,Bocar Ba和同事着手提供“迄今为止最可信的、有关平民在遭遇不同种族、族裔和性别警官时预期待遇的微观层面证据 。”在过去的研究中 , 数据比较的是部门内或部门间的警官 , 但没有说明警察执法的地点、时间和对象 。这使得确保仅将面对相同民众行为的警官进行比较变得困难 。为了克服这一障碍 , Ba和其团队借鉴了为期3年的公开记录请求中所收集的详细数据 。
Goff说:“这对进行强力推论而言是一个量子飞跃 。”首先 , 作者可以证明,少数族裔背景的警员会接到十分不同的巡逻任务 。根据他们的数据报告,平均而言 , 黑人警官截停、逮捕和使用武力次数均少于白人警察 。作者说,这些差异并非均衡存在于所有场景;造成差异的原因是黑人警员减少了对黑人民众的重点盯防,而黑人警察根据定义模糊的‘可疑行为’自行截停民众的次数也变少 。”与黑人警察同事一样,西语裔警察截停、逮捕及使用武力的情况也比白人警察少,但两者间的差距更小 。调查结果还显示,女警察逮捕(包括黑人民众)及使用武力也比男警察少 。
作者指出了他们研究的局限性;但他们说 , 他们的方法为其他学者在检验这些结果是否能用于其它地方和时间提供了一个广泛适用的模板 。他们断定:“多样化的影响可能既不简单也非铁板一块 。警察存在多面性;要进行有效的人员改革,可能需要超越通常用于多元化倡议的粗略人口分类,并考虑如何将警察与他们所服务民众联系起来的多种特质 。”