身體相機顯示警察是白人司機

對於黑人社區成員而言,警察一直使用不那麼尊重的語言而不是白人社區成員,這是對人體攝像機鏡頭節目的第一次系統分析。

研究人員警告說,雖然官員語言使用中微妙而廣泛的種族差異可能會侵蝕警察與社區的關係。

“......他們與社區成員交談的許多微小差異加劇了普遍存在的種族差異。”

斯坦福大學心理學教授,該研究的合著者詹妮弗·埃伯哈特說: 訴訟中的國家科學院院士.

即使在研究人員控制了軍官的種族,違規的嚴重程度以及停止的位置和結果之後,關於尊重言語中的種族差異的調查結果仍然存在。


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為了分析人體攝像機鏡頭,研究人員首先開發了一種人工智能技術,用於測量軍官語言中的尊重程度,然後將其應用於981交通的成績單,停止在加利福尼亞州奧克蘭警察局製作一個月。

數據顯示白人居民比黑人居民更有可能聽到警察說出最尊重的話語,例如道歉和表示感謝,如“謝謝”。

黑人社區成員比白人居民更有可能聽到一名官員說最不尊重的話語,例如“dude”和“bro”之類的非正式頭銜,以及像“雙手抱著”這樣的命令。

“要明確:沒有咒罵,”共同作者,語言學和計算機科學教授Dan Jurafsky說。 “這些都是表現良好的軍官。 但他們與社區成員交談的許多微小差異加劇了普遍存在的種族差異。“

“我們現在擁有顯示這些模式的技術和方法的事實是行為科學,計算機科學和警務行業的巨大進步,”語言學博士生和該研究的第一作者Rob Voigt說。 “警察部門不僅可以使用這些工具來診斷警察 - 社區關係中的問題,還可以開發解決方案。”

與全國許多警察部門一樣,奧克蘭警察局一直使用體戴式攝像頭來監控警察與社區之間的互動。 但是,Eberhardt說,從數百小時的鏡頭中得出準確的結論可能具有挑戰性。 例如,只是“挑選”消極或積極的情節可能會導致整體警察與社區關係的不准確印象。

“警方已經警惕對他們使用的鏡頭。 與此同時,許多部門希望他們的行動對公眾透明。“

183小時的鏡頭

為了滿足隱私和透明度的要求,研究人員需要一種方法來將視頻作為顯示一般模式的數據來處理,而不是作為在任何一次停止中揭示錯誤行為的證據。

然而,“研究人員不能只是坐著看每一站,”Eberhardt說。 “這需要很長時間。 此外,他們自己的偏見可能會影響他們對互動的判斷。“

因此,研究人員檢查了183小時的981小時的身體攝像機鏡頭的成績單,這是245不同的OPD官員在4月2014進行的。

在研究的第一階段,人類參與者檢查了官員和社區成員之間轉錄對話的子樣本 - 不知道任何一方的種族或性別 - 並評價了官員的語言是多麼尊重,禮貌,友好,正式和公正。 。

在第二階段,研究人員利用這些評級來開發一個計算語言模型,說明發言者如何表達尊重,包括道歉,軟化命令,以及表達對聽眾福祉的關注。 然後,他們創建了自動識別官員語言成績單中的這些單詞,短語和語言模式的軟件。

在第三階段,研究人員使用該軟件分析剩餘的成績單 - 總共36,000官員話語與483,966單詞。 由於該團隊擁有如此多的數據,他們可以統計地說明警官的種族,進攻的嚴重程度以及可能影響警官語言的其他因素。

“了解和改善警察與他們所服務的社區之間的互動是非常重要的,但相互作用可能難以研究,”Jurafsky說。 “計算語言學提供了一種在許多發言者和許多互動中聚合的方法,以檢測日常語言能夠反映我們的態度,思想和情感的方式 - 這有時超出了我們自己的意識。”

“我們的調查結果並不能證明個別官員的偏見或不當行為,”Eberhardt警告說。 “許多因素可能會引發尊重言論中的種族差異。”

說話的語氣

研究小組目前正在擴展他們的工作,以分析社區成員在交通停留期間使用的語言,並研究人體攝像頭捕獲的其他語言特徵,包括語調。 他們還計劃隨著時間的推移探索官員和社區成員演講的相互作用。

“你可以用這個鏡頭做很多事,”Eberhardt說。 “我們對這些可能性感到非常興奮。”

Eberhardt稱讚奧克蘭市和OPD公開對其數據進行了檢查,並表示她希望全國其他部門將邀請類似的合作。

“我希望隨著像我們這樣的計算工具的發展,更多的執法機構會將他們的身體攝像機視頻作為理解的數據,而不是作為指責或免責的證據。 研究人員和警察部門可以共同利用這些工具改善警察與社區的關係。“

資源: 斯坦福大學

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