Laut einer neuen Stanford-Studie, die Computeralgorithmen verwendet, verwenden Polizisten weniger respektvolle Sprache, wenn sie mit schwarzen Fahrern sprechen als mit weißen Fahrern.
Bryan Chan / Los Angeles Times über Getty Images
Einige haben argumentiert, dass der wachsende Berg von Vorfällen, die auf tief verwurzelten Rassismus innerhalb der US-Polizei hinweisen, isolierte Ereignisse sind, die von den Medien und liberalen Aktivisten hochgespielt und rassisiert werden.
Eine neue, intensive Studie der Stanford University schlägt etwas anderes vor.
Unter Verwendung eines unparteiischen Computerprogramms, das sich mit Wortwahl und Satzstruktur befasste, stellten sie fest, dass Beamte weißen Fahrern bei Verkehrsstopps mehr Respekt entgegenbringen als schwarzen Fahrern.
"Wir kennen derzeit keine andere Abteilung, die diese Art der Herangehensweise an das Filmmaterial verfolgt", sagte Jennifer Eberhardt, die Psychologin, die die Forschung leitete, gegenüber PBS.
Das Team von Linguisten und Informatikern untersuchte 183 Stunden Körperkamera-Aufnahmen von routinemäßigen Verkehrsstopps in der vielfältigen Stadt Oakland, Kalifornien.
Diese Aufzeichnungen zeigten 981 Verkehrsstopps und 36.000 Gespräche mit 682 schwarzen und 299 weißen Fahrern - ein Verhältnis, das den nationalen Trend widerspiegelt, dass schwarze Menschen häufiger überfahren werden, obwohl sie einen geringeren Prozentsatz der Verkehrsteilnehmer ausmachen.
102 der in der Studie beobachteten Beamten waren weiß, 57 spanisch, 39 schwarz, 36 asiatisch und 11 als „andere“ gekennzeichnet. 224 der 245 Offiziere in der Stichprobengruppe waren männlich.
Diese Verwendung einer so breiten Stichprobe ermöglichte es den Forschern, „viel mehr über die Millionen von Interaktionen zu lernen, die während dieser Routinestopps auftreten, als wir aus den populären Einzelfällen können“, sagte Eberhardt.
Sie führten drei verschiedene Experimente mit dem gesammelten Material durch.
Man betrachtete eine Untergruppe von Aussagen der Beamten gegenüber den Fahrern und ließ eine unabhängige Gruppe von Personen jeweils auf einer Vier-Punkte-Skala vom niedrigsten zum höchsten Respekt rangieren.
Die Panelmitglieder - die weder die Rasse der Offiziere noch der Fahrer kannten - erhielten eine schriftliche Abschrift der Beispielaussagen (einschließlich der Aussagen des Fahrers zum Kontext) und wurden dann angewiesen, die Antwort jedes Offiziers danach zu bewerten, wie „respektvoll, höflich, freundlich, formell und unparteiisch “, war der Offizier.
Das zweite Experiment befasste sich mit derselben Teilmenge von Interaktionen, ersetzte jedoch das menschliche Panel durch einen Computeralgorithmus. Die Aussagen wurden in das Programm eingespeist, das sie analysierte, indem es nach spezifischen sprachlichen Charakterisierungen suchte.
Dinge wie sich zu entschuldigen, „Danke“ zu sagen und formelle Titel zu verwenden, waren Zeichen des Respekts.
Wenn Sie sich beim Vornamen auf den Fahrer beziehen, Fragen stellen und informelle Titel wie „Mann“ verwenden, bedeutet dies Respektlosigkeit.
Mit diesen beiden Datensätzen konnten die Forscher sehen, wie ähnlich die Respektwahrnehmung des Computers der Analyse des menschlichen Panels war.
Voigt et al., PNAS, 2017
Das Team speiste dann alle 36.000 Gespräche in den Algorithmus ein.
Das Ergebnis von Experiment eins? "Obwohl die Leute, die die Aussagen lasen, keine Ahnung vom Rennen des Fahrers hatten, fanden wir, dass sie die an schwarze Autofahrer gerichtete Offizierssprache als weniger respektvoll beurteilten als die an weiße Autofahrer gerichtete Sprache", sagte Eberhardt.
In Experiment 2 wurde gezeigt, dass der Computeralgorithmus fast perfekt mit der grundlegenden Einschätzung des Respekts durch das menschliche Gremium übereinstimmt.
Das Programm hatte auch den zusätzlichen Vorteil, dass die Daten in verschiedene Ebenen des Respekts unterteilt werden konnten (wie in der obigen Tabelle gezeigt).
Es wurde festgestellt, dass 57 Prozent der weißen Fahrer mit dem höchsten Grad an respektvoller Sprache angesprochen wurden, während 61 Prozent der schwarzen Fahrer mit dem niedrigsten Grad angesprochen wurden.
Experiment drei, in dem alle Gespräche untersucht wurden, zeigte, dass diese Trends über die Stunden und Stunden des Filmmaterials hinweg konsistent waren.
"Wir stellen fest, dass Beamte mit durchweg weniger Respekt gegenüber schwarzen und weißen Community-Mitgliedern sprechen, selbst nachdem sie die Rasse des Beamten, die Schwere des Verstoßes, den Ort des Stopps und das Ergebnis des Stopps kontrolliert haben", schloss die Studie.
Diese Ergebnisse, sagte Eberhardt, unterstützen die Notwendigkeit von Körperkameras, um Beamte zur Rechenschaft zu ziehen und die Bürger zu schützen.
Die Studie ist auch deshalb wichtig, weil sie nicht die Extreme betrachtet, sondern die kleinen Indikatoren für Vorurteile, die möglicherweise die Ursache für einige der Polizeiprobleme unserer Nation sind.
„Um es klar auszudrücken: Es gab kein Fluchen“, stellte Dan Jurafsky, Mitautor und Professor für Linguistik, klar. „Das waren gut erzogene Offiziere. Aber die vielen kleinen Unterschiede in der Art und Weise, wie sie mit Gemeindemitgliedern sprachen, führten zu weit verbreiteten Rassenunterschieden. “
Video, um mehr über rassistische Vorurteile in der Polizeibehörde von Oakland zu erfahren: