Une étude sur les arrêts de véhicules met en lumière l’importance des premiers mots de l’agent

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Eugenia Rho croit en l’importance des premières impressions, en particulier lors des arrêts de véhicules.

Professeur adjoint au Département d’informatique, Rho est l’auteur principal d’un nouveau document de recherche qui illustre comment les 45 premiers mots d’un agent des forces de l’ordre lors d’un arrêt de véhicule avec un conducteur noir peuvent souvent indiquer comment l’arrêt se terminera.

« Nous avons constaté qu’il y a une différence essentielle dans la façon dont les agents parlent aux conducteurs noirs pendant les premiers instants des arrêts qui se terminent par une arrestation, des menottes ou une fouille par rapport à ceux qui ne se terminent pas par de tels résultats », a déclaré Rho, qui dirige la Société. , AI, and Language (SAIL) laboratoire de recherche à Virginia Tech. « En termes simples, l’officier commence par une commande plutôt qu’une raison dans les arrêts intensifiés. »

Publié dans le Actes de l’Académie nationale des sciencesla recherche évaluée par des pairs a également révélé que les hommes noirs pouvaient souvent prédire le résultat d’un arrêt simplement en écoutant ces mêmes 45 mots, qui duraient généralement moins de 30 secondes.

« Il existe une signature linguistique claire dans les arrêts de véhicules intensifiés. Elle a été discernée par des codeurs formés, des modèles de langage informatique et peut-être plus important encore, par des citoyens noirs de sexe masculin », a déclaré Rho.

Rho a commencé cette recherche en tant que chercheur postdoctoral à l’Université de Stanford, travaillant aux côtés de Jennifer Eberdhardt, professeur de comportement organisationnel et de psychologie, et de Dan Jurafsky, professeur d’informatique et de linguistique.

L’équipe, qui comprenait également des chercheurs de l’Université du Michigan, a analysé les enregistrements audio et les transcriptions des caméras corporelles portées par la police de 577 arrêts de véhicules qui se sont produits au cours d’un mois dans une ville de taille moyenne et multiraciale aux États-Unis. comprenaient des interpellations qui se sont soldées par une arrestation, des menottages ou des fouilles et celles qui n’en avaient pas, mais n’incluaient aucune interpellation dans laquelle la force avait été utilisée.

L’une des raisons pour lesquelles l’équipe a décidé de se concentrer sur les pilotes noirs était qu’ils étaient représentés de manière disproportionnée dans les données, selon Rho.

« Nous avons limité l’étude aux conducteurs noirs car moins de 1% des contrôles intensifiés incluaient des conducteurs non noirs dans notre échantillon », a déclaré Rho. « Nous avons inclus à la fois les conducteurs masculins et féminins, mais les contrôles intensifiés étaient principalement des conducteurs masculins. »

Les données ont été utilisées dans deux études incluses dans l’article, l’une axée sur le langage des agents utilisé lors des premiers instants d’un contrôle routier et une seconde visant à mieux comprendre la perception des hommes noirs lorsqu’ils entendent ces mêmes mots. Une troisième section de l’article comprend une étude de cas qui examine le premier moment de l’arrêt de la circulation impliquant George Floyd en mai 2020.

Disséquer le dialogue

Dans la première étude, les chercheurs ont utilisé la linguistique informatique et l’annotation manuelle pour analyser les transcriptions en identifiant les actes de dialogue, tels que les salutations, les commandes, les questions, les raisons, etc.

« Les actes de dialogue sont comme des feuilles de route de conversation », a déclaré Rho. « Ils montrent non seulement ce que l’orateur essaie de faire, comme poser une question ou donner un ordre, mais aussi comment ce morceau de conversation s’intègre dans la discussion plus large, aidant à guider ce qui pourrait être dit ensuite. »

Lors de l’analyse des résultats, des contrôles ont été mis en place pour tenir compte des facteurs susceptibles d’avoir un impact sur la langue utilisée, tels que la raison pour laquelle le conducteur a été arrêté, le taux de criminalité de la région, etc.

« Lors des arrêts de véhicules, les agents peuvent demander une pièce d’identité, expliquer pourquoi le conducteur a été arrêté ou donner une contravention. Nous étions intéressés par la façon dont l’équilibre de ces actes de dialogue pouvait différer entre les arrêts intensifiés et non intensifiés », a déclaré Rho.

L’étude a révélé que les arrêts se terminant par une escalade étaient presque trois fois plus susceptibles de commencer par l’émission d’un ordre par l’agent au conducteur et 2 fois et demie moins susceptibles de fournir une raison pour l’arrêt.

« Nous avons constaté que les arrêts qui finissent en escalade, commencent souvent en escalade », a déclaré Rho.

Évaluation de l’expérience

Au cours de la deuxième étude, les chercheurs ont diffusé l’audio des arrêts de la circulation dans la première étude à un échantillon représentatif au niveau national de 188 citoyens noirs américains de sexe masculin, d’âge, de région, d’éducation et d’idéologie politique. Chaque participant a été invité à écouter 10 arrêts au hasard – cinq qui se sont terminés par une escalade et cinq qui n’ont pas abouti – du point de vue du conducteur, puis ont été interrogés sur leurs sentiments et leurs prédictions sur le résultat de l’arrêt.

Les participants masculins noirs semblaient utiliser le langage des agents comme guide pour savoir s’ils pensaient que l’arrêt se terminerait par le fait que le conducteur serait menotté, fouillé ou arrêté. Ils ont prédit que 84 % des interpellations impliquant un officier donnant des ordres sans raison s’aggraveraient. De plus, ils s’inquiétaient du recours à la force dans plus de 80 % des interpellations avec ordre et sans motif, contre seulement 47 % des interpellations avec motif sans ordre.

Un modèle présent dans d’autres arrêts ?

Après avoir découvert que les arrêts de véhicules intensifiés portaient une « signature linguistique » unique – l’agent donne un ordre sans indiquer la raison de l’arrêt – les chercheurs ont voulu voir si la même signature était présente dans les arrêts impliquant la force. À titre d’étude de cas, l’équipe a examiné les premiers instants entre Floyd et l’officier qui l’a approché pour la première fois lors de la rencontre très médiatisée du 25 mai 2020.

En moins de 30 secondes d’interaction de Floyd avec l’officier, l’officier a prononcé 57 mots sur neuf tours de parole, composés uniquement d’ordres physiques. Floyd, dans ses 11 tours de parole, a présenté ses excuses, a cherché les raisons de l’arrêt, a déclaré son innocence, a exprimé sa peur et a plaidé auprès de l’officier. Pourtant, chaque acte de dialogue de Floyd a rencontré une réponse singulière de l’officier: un ordre.

Meilleures pratiques, meilleures relations

À une époque où les arrêts de véhicules se terminant par le recours à la force attirent souvent l’attention nationale, Rho a déclaré que l’équipe jugeait important de mieux comprendre les interactions entre la police et les citoyens lors des arrêts de véhicules plus courants.

« Le moyen le plus courant pour le citoyen moyen de rencontrer les forces de l’ordre consiste à interpeller les véhicules », a déclaré Rho. « Nous voulions donc vraiment mieux comprendre comment nous pouvons améliorer la communication entre les agents et les citoyens lors de ces rencontres. »

Alors que les deux études révèlent des informations précieuses, Rho a déclaré qu’elle espère que l’observation n’est pas là où la portée de cet article se termine.

« Nous voulons que cette étude entame vraiment des conversations sur la façon dont nous pouvons informer la formation sur les pratiques de désescalade pour les forces de l’ordre et potentiellement une meilleure compréhension de la façon de faciliter les relations entre les communautés noires et les forces de l’ordre également », a déclaré Rho.

Plus d’information:
Rho, Eugenia H. et al, Les contrôles de police intensifiés des hommes noirs sont linguistiquement et psychologiquement distincts dans leurs premiers instants, Actes de l’Académie nationale des sciences (2023). DOI : 10.1073/pnas.2216162120

Fourni par Virginia Tech

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