Rassenvoreingenommenheit ist bei der Polizeiarbeit kein „falscher Alarm“.

Laut einer Studie der University of Michigan werden schwarze Fahrer bei Verkehrskontrollen häufiger durchsucht, ohne Schmuggelware zu finden, als weiße Fahrer.

Die Wissenschaftler Maggie Meyer und Richard Gonzalez vom Institut für Sozialforschung analysierten Daten von 98 Millionen Verkehrskontrollen und zeigten, dass unschuldige schwarze Fahrer in etwa 3,4 bis 4,5 % der Fälle durchsucht wurden, während unschuldige weiße Fahrer in etwa 1,9 bis 2,7 % der Fälle durchsucht wurden % der ganzen Zeit. Die Ergebnisse sind veröffentlicht im Zeitschrift für quantitative Kriminologie.

„Wir zeigen, dass es diese allgegenwärtige Voreingenommenheit in mehreren Bundesstaaten und Landkreisen aus unterschiedlichen Gründen für Kontrollen und Durchsuchungen gibt, die wir verstehen müssen“, sagte Meyer, ein Doktorand der Psychologie. „Wir sind nicht die Ersten, die rassistische Voreingenommenheit in der Polizeiarbeit feststellen, und wir werden auch nicht die Letzten sein, aber hoffentlich gibt uns dies einen klaren Anlass zum Eingreifen.“

Meyer und Gonzalez, Direktor des Forschungszentrums für Gruppendynamik am ISR und Professor für Psychologie, verwendeten Daten aus dem Stanford Open Policing Project, einer Datenbank mit Verkehrskontrollen von Strafverfolgungsbehörden im ganzen Land. Sie untersuchten Verkehrskontrollen in 14 Landespolizeibehörden und 11 örtlichen Strafverfolgungsbehörden zwischen 1999 und 2017.

Meyer sagt, dass beispielsweise in Durham County, North Carolina, die Fehlalarmrate bei schwarzen Fahrern zwischen 6 und 8 % liegt, während die Fehlalarmrate bei weißen Fahrern bei 3 bis 4 % liegt. Dies entspricht 11.000 schwarzen Fahrern im Vergleich zu etwa 2.500 weißen Fahrern, die unschuldig durchsucht werden.

„Wir wissen, dass es dort, wo die beiden Werte am nächsten sind, höchstens diesen Unterschied von 2 % gibt. Hier können wir anfangen, diese Behauptungen der Voreingenommenheit aufzustellen“, sagte Meyer. „Das wirklich Aussagekräftige an diesen Daten ist, dass diese Ergebnisse nicht massiv sind – sie liegen nicht bei 30, 40 %, sondern bei 2, 3, 4, 5 %. Aber bei 98 Millionen Verkehrskontrollen in 14 Bundesstaaten ist das immer noch der Fall.“ eine sehr große und bedeutende Anzahl unschuldiger Fahrer, die durchsucht werden.“

Die Entscheidungen der Beamten führen zu Kompromissen zwischen der Wahrscheinlichkeit von Schmuggelware in der Bevölkerung, der Wahrscheinlichkeit, Schmuggelware unter denjenigen zu finden, die der Beamte zur Durchsuchung auswählt, und den Kosten, die durch Fehler entstehen, z. B. wenn jemand nicht mit Schmuggelware durchsucht wird und jemand ohne Schmuggelware unnötig durchsucht wird, Gonzalez sagt.

Die Forscher verfügten über drei Informationen zu diesen Verkehrskontrollen: die Gesamtzahl der Verkehrskontrollen während des Zeitraums in einem bestimmten Landkreis oder Bundesstaat, ob der Beamte sein Auto durchsuchte und ob er Schmuggelware fand. Sie wissen nicht, ob Fahrer, die nicht durchsucht wurden, Schmuggelware bei sich hatten.

Um dieses Unbekannte zu berücksichtigen, entwickelten die Forscher den sogenannten Overlapping Condition Test. Sie basieren diesen Test auf einem Standard-Beschreibungstool in der Statistik, das als 2×2-Tabelle bezeichnet wird. Mithilfe dieser Tabelle können Forscher gemeinsam eine Entscheidung und ein Ergebnis bewerten. Dazu nutzen Forscher Trefferquoten und Fehlalarmquoten.

In diesem Zusammenhang ist die Trefferquote ein Maß für die Genauigkeit der Beamten, das von der Schmuggelquote aller angehaltenen Fahrer abhängt, auch wenn diese nicht durchsucht wurden. Die Fehlalarmquote bezieht sich auf den Anteil der Fahrer, die Beamte durchsuchen, aber keine Schmuggelware finden, und sie hängt von der Gesamtzahl der unschuldigen Fahrer ab, die angehalten wurden – auch wenn sie nicht durchsucht wurden.

In diese 2×2-Tabelle trugen die Forscher diese bekannten Informationen ein: ob der Beamte eine Durchsuchung durchführte und ob der Beamte bei der Durchsuchung Schmuggelware fand. Die Forscher untersuchten den möglichen Wert der fehlenden Informationen – ob die Fahrer, die nicht durchsucht wurden, Schmuggelware hatten oder nicht.

„Es ist vergleichbar mit Präsidentschaftswahlen mit dem Wahlkollegium. Eine Wahl kann ausgerufen werden, weil ein Kandidat bereits genug Wählerstimmen hat, um zu gewinnen, auch wenn wir nicht alle gezählt wurden“, sagte Gonzalez. „Auch wenn noch Informationen fehlen, steht das Ergebnis der Wahl fest. Selbst wenn die nicht ausgezählten Stimmen für den anderen Kandidaten gingen, hat ein Kandidat es bereits in der Tasche.“

Die Forscher sagen, dass ihre Methode als Informationsquelle für die Politik genutzt werden kann, um das Problem zu entschärfen.

„Wir können weitermachen. Wir können sagen: ‚Hey, es gibt ein Problem. Wir müssen über die Politik nachdenken‘“, sagte Gonzalez. „Wir müssen herausfinden, warum Beamte mehr unschuldige Schwarze als unschuldige Weiße durchsuchen.“ Wir müssen nicht warten, bis wir die tatsächlichen Werte der fehlenden Informationen kennen, denn es spielt keine Rolle, um welche Werte es sich handelt. Die Voreingenommenheit ist da.“

Mehr Informationen:
Margaret A. Meyer et al., Detecting Bias in Traffic Searches: Examining False Searches of Innocent Drivers, Zeitschrift für quantitative Kriminologie (2024). DOI: 10.1007/s10940-024-09585-4

Zur Verfügung gestellt von der University of Michigan

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