Body Cameras Show Police Apakah Politer To White Drivers

Petugas polisi secara konsisten menggunakan bahasa yang kurang sopan dengan anggota masyarakat kulit hitam daripada anggota masyarakat kulit putih, analisis sistematis pertama terhadap rekaman body camera.

Meskipun disparitas ras yang halus dan meluas dalam penggunaan bahasa petugas polisi dapat mengikis hubungan polisi-masyarakat, para periset memperingatkan.

"... banyak perbedaan kecil dalam bagaimana mereka berbicara dengan anggota masyarakat menambahkan perbedaan disparitas rasial."

"Temuan kami menyoroti bahwa, secara keseluruhan, interaksi polisi dengan anggota masyarakat kulit hitam lebih parah daripada interaksi mereka dengan anggota masyarakat kulit putih," kata Jennifer Eberhardt, profesor psikologi di Stanford University dan rekan penulis studi di Prosiding National Academy of Sciences.

Temuan tentang perbedaan ras dalam pidato hormat tetap berlaku bahkan setelah peneliti mengendalikan perlombaan petugas, tingkat keparahan pelanggaran, dan lokasi dan hasil pemberhentian.


grafis berlangganan batin


Untuk menganalisis cuplikan kamera tubuh, periset pertama kali mengembangkan teknik kecerdasan buatan untuk mengukur tingkat rasa hormat pada bahasa petugas yang kemudian mereka gunakan pada transkrip dari lalu lintas 981 yang berhenti di Departemen Kepolisian Oakland, California yang dibuat dalam satu bulan.

Data menunjukkan bahwa penduduk kulit putih adalah 57 persen lebih mungkin daripada penduduk kulit hitam untuk mendengar seorang petugas polisi mengatakan ucapan yang paling terhormat, seperti permintaan maaf dan ungkapan terima kasih seperti "terima kasih."

Anggota komunitas kulit hitam adalah 61 persen lebih mungkin daripada penduduk kulit putih yang mendengar seorang perwira mengatakan ucapan yang paling tidak hormat, seperti judul informal seperti "dude" dan "bro" dan perintah seperti "tangan di kemudi."

"Untuk menjadi jelas: Tidak ada sumpah serapah," kata rekan penulis Dan Jurafsky, profesor linguistik dan ilmu komputer. "Ini adalah perwira berperilaku baik. Tapi banyak perbedaan kecil dalam bagaimana mereka berbicara dengan anggota masyarakat menambahkan perbedaan disparitas rasial. "

"Fakta bahwa sekarang kita memiliki teknologi dan metode untuk menunjukkan pola ini adalah kemajuan besar untuk ilmu perilaku, ilmu komputer, dan industri kepolisian," kata Rob Voigt, seorang siswa doktor linguistik dan penulis utama studi tersebut. "Departemen kepolisian dapat menggunakan alat ini tidak hanya untuk mendiagnosis masalah dalam hubungan polisi-masyarakat tapi juga untuk mengembangkan solusi."

Departemen Kepolisian Oakland, seperti banyak departemen kepolisian di seluruh negeri, telah menggunakan kamera usang untuk memantau interaksi polisi-masyarakat. Tapi menarik kesimpulan yang akurat dari ratusan jam rekaman bisa menjadi tantangan, kata Eberhardt. Hanya episode "ceri-picking" negatif atau positif, misalnya, dapat menyebabkan kesan yang tidak akurat mengenai hubungan polisi-masyarakat secara keseluruhan.

"Polisi sudah waspada terhadap rekaman yang digunakan untuk melawan mereka. Pada saat yang sama, banyak departemen menginginkan tindakan mereka transparan kepada publik. "

183 jam rekaman

Untuk memenuhi tuntutan privasi dan transparansi, para periset memerlukan cara untuk mendekati rekaman sebagai data yang menunjukkan pola umum, dan bukan sebagai bukti yang mengungkapkan kesalahan dalam satu pemberhentian tunggal.

Namun "peneliti tidak bisa hanya duduk dan menonton setiap pemberhentian tunggal," kata Eberhardt. "Butuh waktu terlalu lama. Selain itu, bias mereka sendiri bisa mempengaruhi penilaian mereka terhadap interaksi. "

Jadi, periset memeriksa transkrip dari 183 jam cuplikan body camera dari perhentian 981, dimana 245 berbeda dengan petugas OPD yang dilakukan pada bulan April 2014.

Pada tahap pertama penelitian, peserta manusia memeriksa contoh percakapan yang ditranskripsi antara petugas dan anggota masyarakat - tanpa mengetahui ras atau jenis kelamin - dan menilai bagaimana sopan, sopan, ramah, formal, dan tidak memihak bahasa petugas .

Pada tahap kedua, para peneliti menggunakan penilaian ini untuk mengembangkan model linguistik komputasi tentang bagaimana pembicara menunjukkan rasa hormat, termasuk meminta maaf, melembutkan perintah, dan mengungkapkan kepedulian terhadap kesejahteraan pendengar. Mereka kemudian membuat perangkat lunak yang secara otomatis mengidentifikasi kata-kata, ungkapan dan pola linguistik ini dalam transkrip bahasa petugas.

Pada tahap ketiga, periset menggunakan perangkat lunak ini untuk menganalisis sisa transkrip - total ucapan petugas 36,000 dengan kata-kata 483,966. Karena tim memiliki begitu banyak data, mereka dapat secara statistik memperhitungkan perlombaan petugas, tingkat keparahan pelanggaran, dan faktor lain yang dapat mempengaruhi bahasa petugas.

"Memahami dan memperbaiki interaksi antara polisi dan komunitas yang mereka layani sangat penting, namun interaksi bisa sulit dipelajari," kata Jurafsky. "Linguistik komputasional menawarkan cara untuk mengumpulkan banyak pembicara dan banyak interaksi untuk mendeteksi cara bahasa sehari-hari dapat mencerminkan sikap, pikiran dan emosi kita - yang terkadang di luar kesadaran kita sendiri."

"Temuan kami bukanlah bukti bias atau kesalahan dari petugas perorangan," Eberhardt memperingatkan. "Banyak faktor yang bisa mendorong perbedaan ras dalam ucapan hormat."

Nada suara

Tim peneliti saat ini memperluas pekerjaan mereka untuk menganalisis bahasa yang digunakan oleh anggota masyarakat selama pemberhentian lalu lintas dan mempelajari fitur linguistik lainnya yang ditangkap oleh kamera tubuh, termasuk nada suara. Mereka juga berencana untuk mengeksplorasi interaksi antara ucapan petugas dan anggota masyarakat karena terbentang dari waktu ke waktu.

"Ada banyak hal yang dapat Anda lakukan dengan rekaman ini," kata Eberhardt. "Kami sangat gembira dengan kemungkinannya."

Eberhardt memuji Kota Oakland dan OPD karena terbuka untuk memeriksa data mereka, dan mengatakan bahwa dia berharap agar departemen lain di seluruh negeri akan mengundang kolaborasi serupa.

"Saya berharap bahwa, dengan pengembangan alat komputasi seperti kita, lebih banyak agen penegakan hukum akan mendekati rekaman kamera tubuh mereka sebagai data untuk memahami, dan bukan sebagai bukti untuk menyalahkan atau membebaskan. Bersama-sama, periset dan departemen kepolisian dapat menggunakan alat ini untuk memperbaiki hubungan polisi-masyarakat. "

Sumber: Stanford University

Buku terkait:

at Pasar InnerSelf dan Amazon