Gemeinden im ganzen Land haben Beweise dafür gefunden, dass es wahrscheinlicher ist, dass es sich bei Autofahrern um Minderheiten handelt von der Polizei angehalten. In den letzten Jahren gab es sogar eine bundesweiter Vorstoß damit die Polizeibehörden aktiver und genauer Daten darüber sammeln, wer von Verkehrsbehinderungen betroffen ist.
Aber wenn es darum geht zu beurteilen, ob eine Polizeidienststelle oder sogar ein einzelner Beamter rassistische Profile von Fahrern erstellt, gibt es immer noch ein erhebliches Hindernis.
„Die Herausforderung bei der Analyse, ob eine bestimmte Behörde oder sogar ein einzelner Polizist an Racial Profiling beteiligt ist, besteht darin, dass man nicht wirklich weiß, wer unterwegs ist“, sagt Matthew Ross, außerordentlicher Professor für öffentliche Ordnung und Wirtschaft an der Northeastern University. „Im Grunde gibt es keinen Datensatz darüber, wer auf einer Straße fährt, geschweige denn, wer zu einer bestimmten Zeit auf einer Straße fährt und Dinge wie wie schnell sie fahren.“
Ross forscht seit mehr als einem Jahrzehnt zu Ungleichheiten im Strafjustizsystem. Durch seine Arbeit hat er dazu beigetragen, wegweisende Frühwarnsysteme zur Erkennung potenzieller rassistischer Vorurteile in Polizeidienststellen zu entwickeln, die heute landesweit als bewährte Verfahren gelten.
Aber während seiner gesamten Forschung war die Frage, wie rassistische Vorurteile gemessen werden können, kompliziert. Auch bei der Polizei Sammeln Sie Daten über Verkehrsstoppswas einige jetzt tun müssen, womit können sie es vergleichen, um festzustellen, ob ein Racial Profiling stattfindet?
„Wenn wir sehen, dass 10 % der Fahrer von Minderheiten von der Polizei angehalten werden, wissen wir eigentlich nicht, wie viele auf der Straße sind, also ist es schwer zu sagen, ob das zu viele sind“, sagt Ross.
Ross will dieses Problem mit einem neuen Projekt lösen, von dem er hofft, dass es ein standardsetzendes Tool schafft, das eine neue, ungenutzte Datenquelle nutzt, die erhebliche Auswirkungen auf Polizeidienststellen, politische Entscheidungsträger und die breite Öffentlichkeit haben wird.
Das Projekt ist eine Zusammenarbeit zwischen Northeastern und der University of Connecticut und wird die Privatsphäre wahrende telemetrische Mobilitätsdaten zusammen mit demografischen Daten der öffentlichen Volkszählung verwenden, um einen genaueren Benchmark der Rasse und ethnischen Zugehörigkeit der Fahrersegmente zu erhalten. Die für die Studie verwendeten anonymen telemetrischen Daten wurden zu Forschungszwecken und mit der informierten Zustimmung der Gerätebesitzer erhoben. Aus Datenschutzgründen konzentriert sich die Forschung nicht auf das individuelle Fahrverhalten, sondern aggregiert Trends für verschiedene Straßensegmente.
Ross sagt, dass es Forschern ermöglichen wird, ein beispielloses Maß an Informationen über die fahrende Bevölkerung zu erhalten, einschließlich bestimmter Tage und Zeiten, an denen bestimmte demografische Gruppen unterwegs sind.
„Selbst wenn Sie wissen, wer sich an einem Mittwoch um 22 Uhr auf einer bestimmten Straße aufhält, müssen Sie auch wissen, wie schnell sich Fahrzeuge bewegen“, sagt Ross. „Das Coole ist, dass Sie diese Daten tatsächlich verwenden können … um nicht nur zu messen, welche demografischen Gruppen unterwegs sind, sondern auch, ob bestimmte Kohorten mehr zu schnell fahren als andere.“
Das Ziel, so Ross, ist es, anhand dieser Daten ein genaueres Bild davon zu erstellen, welche demografischen Gruppen zu einem bestimmten Zeitpunkt unterwegs sind. Mit einem genaueren Benchmark werden die Forscher die Daten dann verwenden, um das Ausmaß der Racial Profiling durch die Staatspolizei von Connecticut in den Jahren 2021 und 2022 zu bewerten.
„Durch die Kombination von Mobilitätsdaten mit öffentlichen Volkszählungsdaten können wir eine ethnische Zusammensetzung von Straßenreisenden erstellen“, sagt Ross. „Das gibt uns dann einen direkten Test für Racial Profiling, den noch nie jemand zuvor hatte.“
In der Vergangenheit haben sich Forscher komplizierten statistischen Tests zugewandt, um den Mangel an Daten über Autofahrer zu umgehen. Diese Tests sind rigoros, aber am Ende zu stumpfsinnig für die Polizei, um sie zu verwenden und sich auf „winzige, kleine Segmente des Problems“ zu konzentrieren, sagt Ross. Derzeit verwenden Polizeidienststellen eher Volkszählungsdaten als Vergleichspunkt, was leicht zu verstehen ist, aber nicht die Genauigkeit und Strenge der statistischen Tests aufweist.
„Das hoffen wir [by] Wenn wir diese Daten verwenden, um eine Stichprobe von Straßenreisenden zu erhalten, können wir einen Vergleich erhalten, der so streng ist wie der statistische Test, aber für die Menschen viel einfacher zu verstehen und nützlicher ist“, sagt Ross.
Ross und seine Forscherkollegen sind nicht die einzigen, die dem Projekt hoffnungsvoll entgegenblicken. Mehrere Polizeibehörden von Connecticut, mit denen Ross in der Vergangenheit zusammengearbeitet hat, haben ihre Unterstützung für das Projekt zum Ausdruck gebracht, und Ross ist optimistisch, dass das Projekt auch eine breitere Wirkung haben wird.
„Es ist riesig, weil es eine Menge Staaten gibt, die vor der gleichen Herausforderung standen: ‚Wir wollen die Verkehrsstoppdaten analysieren und haben Bundesgelder dafür, aber wir können es entweder auf die wirklich einfache Art und Weise tun und Volkszählungsdaten verwenden … oder die Die andere Seite der Medaille ist, dass wir einen rigorosen Ansatz verfolgen, aber [we] am Ende nur Sandkörner analysieren'“, sagt Ross.