警察官は、白人のコミュニティメンバーよりも、黒人のコミュニティメンバーと一貫して敬意を示さない言葉を使用しています。
役人の言語使用における微妙で広範な人種格差は、警察と地域の関係を損なう可能性があると、研究者らは警告する。
「...コミュニティメンバーとの会話の多くの小さな違いが、人種格差の広がりにつながった」
スタンフォード大学の心理学教授であるジェニファー・エバーハート（Jennifer Eberhardt）教授は、「われわれの調査結果では、黒人のコミュニティメンバーとの警察の相互作用は、白人のコミュニティメンバーとの相互作用よりもいっそう苦労していることが強調されている。 米国科学アカデミー紀要.
敬意を表するスピーチにおける人種間格差に関する調査結果は、研究者が役員のレース、違反の重大性、停止の場所と結果について管理した後でさえも真実であった。
研究者は体のカメラ映像を分析するために、最初に職員の言語における尊敬のレベルを測定するための人工知能技術を開発し、カリフォルニア州オークランドの警察署で1ヶ月間行われた981交通停止記録からの記録に適用しました。
このデータは、黒人の住人よりも57％の白人住人が、謝罪や「ありがとう」のような感謝の表情など、最も敬意を表する発言を聞いたことを聞いた確率がXNUMX％であることを示しています。
黒人のコミュニティメンバーは、白人の住人よりも61率が高く、役人が「仲間」や「仲間」などの非公式のタイトルや「車に乗る」のようなコマンドなど、最も敬意を表する発言を聞いている可能性が高い。
"明確にする：誓いはなかった"と共著者Dan Jurafskyは、言語学とコンピュータサイエンスの教授である。 「これらは善良な職員だった。 しかし、コミュニティメンバーとの会話での小さな違いの多くは、人種格差が広がっています。
「このパターンを表示する技術と方法があることは、行動科学、コンピュータサイエンス、警察業界にとって大きな進歩です」と語学博士課程の学生であり、研究の筆頭著者であるRob Voigtは語っています。 「警察は、警察と地域の関係の問題を診断するだけでなく、解決策を開発するためにも、これらのツールを使用することができます。
オークランドの警察署は、全国の多くの警察署と同様、身体に装着されたカメラを使用して警察と地域の交流を監視しています。 しかし、何百時間もの映像から正確な結論を引き出すことは難しいかもしれない、とEberhardtは言います。 たとえば、「チェリーピッキング」のネガティブまたはポジティブなエピソードだけでは、警察と地域の関係が全体的に不正確になる可能性があります。
「警察は、すでに使用されている映像を注意している。 同時に、多くの部署は、彼らの行動が国民に透明であることを望んでいます。
183時間の映像
研究者は、プライバシーと透明性の両方の要求を満たすために、一回のストップで不正行為を明らかにする証拠としてではなく、一般的なパターンを示すデータとしてフッテージにアプローチする方法が必要でした。
しかし、「研究者は一人一人の座るだけで座ることはできません」とエバーハートは言います。 "それは時間がかかりすぎるだろう。 さらに、彼ら自身の偏見は相互作用の判断に影響を与える可能性があります。
そこで、研究者は、183のストップから981時間のボディカメラ映像の写しを調べました。これは、245の異なるOPD役員が4月に2014で行ったものです。
調査の第1段階では、人間の参加者は、役員とコミュニティメンバーの間の転記された会話のサブサンプルを検討しました。どちらかの人種や性別を知らずに、評価され、礼儀正しく、親切で、正式で、 。
第2段階では、これらの評価を使用して、謝罪、命令の柔軟化、聴取者の福利への懸念の表明など、スピーカーの敬意を表す計算言語モデルを開発しました。 その後、これらの単語、フレーズ、および言語パターンを役員の言葉の写しで自動的に識別するソフトウェアを作成しました。
第3段階では、研究者はこのソフトウェアを使用して、36,000の言葉による483,966役員の発言の合計を分析しました。 チームは非常に多くのデータを持っていたため、役員の人種、犯罪の重大度、役員の言葉に影響を与える可能性のある要因を統計的に説明することができました。
Jurafsky氏は、「警察と警察が協力しているコミュニティとのやりとりを理解し改善することは非常に重要ですが、その相互作用は研究が困難です。 コンピューティング言語学は、多くのスピーカーや多くのインタラクションを集約し、日々の言葉が私たちの態度や思考や感情を反映できるようにする方法を提供します。
「私たちの調査結果は、個々の役員の偏見や不正を証明するものではありません」とエバーハート氏は警告しています。 「多くの要因が、敬意を表するスピーチにおいて人種格差を引き起こす可能性がある。
声のトーン
研究チームは、現在、交通停止中にコミュニティメンバーが使用した言語を分析し、音声の音色を含む身体のカメラによって捕捉された他の言語的特徴を研究するための作業を拡張している。 また、役員およびコミュニティメンバーのスピーチの相互作用を、時間の経過とともに探求する予定です。
「この映像でできることはたくさんあります」とEberhardt氏は言います。 "我々は可能性について非常に興奮している。"
Eberhardt氏は、オークランド市とOPDが、データを調べることにオープンであることを賞賛し、全国の他の部門が同様の協力関係を招くことを希望していると述べた。
「われわれのような計算ツールの開発により、法執行機関は、非難や釈放の証拠ではなく、理解のためのデータとして身体のカメラ映像に近づくことを期待している。 一緒に、研究者と警察は、これらのツールを使用して、警察と地域の関係を改善することができます。
情報源： スタンフォード大学
関連書籍：
at InnerSelfMarketとAmazon
