Donald Trump ha agitado las palabras "detente y registra" como una pancarta para curar los delitos violentos en las ciudades estadounidenses.

Eso significa que es hora de echar un vistazo a una de las principales críticas a esta práctica policial:el perfil racial.

La Unión Estadounidense de Libertades Civiles define la discriminación por perfil racial como "la práctica discriminatoria de los agentes del orden de atacar a personas por sospechas de delitos basados ​​en la raza de las personas, etnia, religión u origen nacional ". Esto incluye que la policía utilice la raza para determinar qué conductores detener por infracciones de tránsito de rutina o qué peatones buscar en busca de contrabando ilegal.

La pregunta inevitable es qué porcentaje de minorías debería detener la policía, estadísticamente. Pero los métodos predeterminados para decidir quién es culpable de la discriminación por perfil racial no son estadísticamente sólidos. Estamos trabajando con la Oficina de Investigación y Análisis del Departamento de Policía del Condado de St. Louis para crear una métrica más sólida.

Evaluación comparativa basada en censos

En general, Hay dos tipos de pruebas que se utilizan para identificar patrones de discriminación racial.

El primero, "evaluación comparativa, "simplemente implica comparar el porcentaje de paradas para personas de una raza específica con el porcentaje de esa minoría en esa área geográfica.

La evaluación comparativa se utilizó en un informe de 1999 citado con frecuencia por el fiscal general de Nueva York sobre las prácticas de detención y registro del Departamento de Policía de la ciudad de Nueva York. Los agentes patrullaban dentro y alrededor de los edificios residenciales privados y detenían a las personas que creían que estaban invadiendo. En 1999, El 25,6 por ciento de la población de la ciudad era negra, sin embargo, comprendía el 50,6 por ciento de todas las personas detenidas. En un caso judicial federal de 2013, el juez dictaminó que la detención y el registro se habían utilizado de manera inconstitucional.

Sin embargo, en evaluación comparativa, las cifras se basan en datos del censo, lo que puede dar una visión muy engañosa. Por ejemplo, tomar ciudad y país, Misuri, una ciudad con solo un 12,2 por ciento de población no blanca. Más del 20 por ciento de las paradas de tráfico del año pasado involucraron a minorías. Sin embargo, Town and Country tiene dos carreteras interestatales importantes que la atraviesan. ¿Cómo se capturan en el punto de referencia las decenas de miles de automovilistas que conducen en esas carreteras interestatales?

Los datos del censo no tienen en cuenta a los no residentes. Para todas las áreas de patrulla del Departamento de Policía del Condado de St. Louis, sólo el 44,6 por ciento de los conductores detenidos por la policía vivían en el condado de St. Louis. Esto por sí solo muestra que los datos del censo no son una fuente viable para determinar el perfil racial.

Y lo que es más, A menudo se ordena a los agentes que patrullen las zonas de "alto nivel de delincuencia". Estadísticamente hablando, estas son áreas predominantemente minoritarias. Entonces, inevitablemente, Habrá más paradas en las áreas designadas de alto crimen. Como los datos se suelen observar en una ciudad, nivel de condado o distrito, la demografía de estas áreas de alta criminalidad está oculta.

Tasa de aciertos

Otro tipo de prueba analiza la "tasa de aciertos" de detener y registrar, es decir, el porcentaje de búsquedas que realmente conducen al descubrimiento de armas, drogas u otro contrabando.

En algunos estados, como Carolina del Norte, mientras que se buscó un porcentaje más alto de una minoría, en realidad, había menos posibilidades de que los agentes descubrieran contrabando ilegal. Esto se mostró como evidencia de discriminación racial.

Un problema aquí es que la mayoría de las tasas de aciertos involucran todas las búsquedas, independientemente del tipo. Esto incluye registros después de arrestos en busca de órdenes de arresto pendientes. Eso significa que la tasa de aciertos final puede ser engañosa, incluidas las búsquedas realizadas como parte del procesamiento de rutina.

En 2016, investigadores de Stanford publicaron un nuevo tipo de prueba que analiza cuatro variables:raza del conductor, departamento de oficial haciendo la parada, si la parada resultó en un registro y si se encontró contrabando ilegal. Esta métrica está diseñada para brindar una "instantánea del umbral de sospecha del oficial antes de buscar a una persona de una raza determinada".

Sin embargo, como los autores discuten notablemente, No hay forma de concluir definitivamente que las disparidades mostradas por esta métrica necesariamente provengan de prejuicios raciales. Y lo que es más, Stanford's metric is too complicated for every precinct in the U.S. to use due to lack of detailed data and the complex analysis required.

A proposed metric

Given the drawbacks of current methods used to detect racial profiling, the U.S. needs a new way to detect racial profiling among police officers. We suggest something that is simple, understandable and easily applied across the country:a method called intrapopulation comparison.

Say one precinct has 100 police officers. Some officers stop fewer minorities, some stop more, while most officers are somewhere in the middle. Each officer is assigned a score, showing how far he or she individually deviates from the average. If the officer deviates too far, he or she is flagged and that case is looked at more carefully.

This concept was first introduced in the early 2000s. Why aren't more precincts using this method? Most likely the same reason most practices stay in place past their prime:habit. We're currently collecting data and studying how this metric might work for the St. Louis County Police Department.

Intrapopulation comparison allows us to flag individual officers, while addressing the issues that come with benchmarks or hit rates, like commuters and census data. The officers are compared with other officers in similar situations. The basis for identifying an officer in this system is that he or she is statistically different from the peer group.

A glaring issue with this approach is that an entire precinct could be racially biased. Pero, inevitably, there will be major outliers.

Racial profiling is a critical issue for law enforcement and the nation. Police departments have to demonstrate that they serve citizens in an impartial manner. We believe that this metric is simple and understandable, and it serves as an early warning system that will get closer to the root of the problem – individual officers who racially profile.

Este artículo se ha vuelto a publicar de The Conversation con una licencia de Creative Commons. Lea el artículo original.