El estudio más grande jamás realizado sobre presuntos perfiles raciales durante las paradas de tráfico ha encontrado que los negros, que son detenidos con más frecuencia que los blancos durante el día, es mucho menos probable que se detenga después de la puesta del sol, cuando "un velo de tinieblas" enmascara su raza.

Ese es uno de varios ejemplos de sesgo sistemático que surgieron de un estudio de cinco años que analizó 95 millones de registros de paradas de tráfico, presentado por agentes de 21 agencias estatales de patrulla y 35 policías municipales de 2011 a 2018.

El estudio dirigido por Stanford también encontró que cuando los conductores eran detenidos, los oficiales registraron los autos de negros e hispanos con más frecuencia que de blancos. Los investigadores también examinaron un subconjunto de datos de Washington y Colorado, dos estados que legalizaron la marihuana, y descubrió que, si bien este cambio resultó en menos búsquedas en general, y por lo tanto menos búsquedas de negros e hispanos, Las minorías eran aún más propensas que los blancos a que registraran sus autos después de una parada.

"Nuestros resultados indican que las detenciones policiales y las decisiones de búsqueda adolecen de prejuicios raciales persistentes, y señalar el valor de las intervenciones políticas para mitigar estas disparidades, "escriben los investigadores en la edición del 4 de mayo de Comportamiento humano de la naturaleza .

El artículo culmina una colaboración de cinco años entre Cheryl Phillips de Stanford, un profesor de periodismo cuyos estudiantes graduados obtuvieron los datos brutos a través de solicitudes de registros públicos, y Sharad Goel, un profesor de ciencias de la gestión e ingeniería cuyo equipo de informática organizó y analizó los datos.

El equipo de Goel, que incluía a Ravi Shroff, profesor de estadística aplicada en la Universidad de Nueva York, pasó años revisando los datos, eliminar registros que estaban incompletos o de períodos de tiempo incorrectos, para crear la base de datos de 95 millones de registros que fue la base para su análisis. "No hay forma de exagerar la dificultad de esa tarea, "Dijo Goel.

La creación de esa base de datos permitió al equipo encontrar la evidencia estadística de que un "velo de oscuridad" inmunizaba parcialmente a los negros contra las paradas de tráfico. Ese término e idea ha existido desde 2006 cuando se utilizó en un estudio que comparó la raza de 8, 000 conductores en Oakland, California, que fueron suspendidos en cualquier momento del día o de la noche durante un período de seis meses. Pero los hallazgos de ese estudio no fueron concluyentes porque la muestra era demasiado pequeña para demostrar un vínculo entre la oscuridad del cielo y la carrera de los conductores detenidos.

El equipo de Stanford decidió repetir el análisis utilizando el conjunto de datos mucho más grande que habían reunido. Primero, redujeron el rango de variables que tenían que analizar eligiendo una hora específica del día, alrededor de las 7 p.m. - cuando las causas probables de una parada eran más o menos constantes. Próximo, aprovecharon el hecho de que, en los meses antes y después del horario de verano cada año, el cielo se vuelve un poco más oscuro o más claro, día a día. Debido a que tenían una base de datos tan masiva, los investigadores pudieron encontrar 113, 000 paradas de tráfico, de todas las ubicaciones en su base de datos, que ocurrió en esos días, antes o después de que los relojes avanzaran o retrocedieran, cuando el cielo se oscurecía o aclaraba alrededor de las 7 p.m. hora local.

Este conjunto de datos proporcionó una muestra estadísticamente válida con dos variables importantes:la carrera del conductor que se detuvo, y la oscuridad del cielo alrededor de las 7 p.m. El análisis no dejó dudas de que cuanto más oscuro se volvía, menos probable era que detuvieran a un conductor negro. Lo contrario era cierto cuando el cielo estaba más claro.

Más que cualquier hallazgo, El impacto más duradero de la colaboración puede ser el Proyecto de Policía Abierta de Stanford, que los investigadores comenzaron a poner sus datos a disposición de los reporteros de investigación y expertos en datos, y realizar talleres para ayudar a los reporteros a aprender cómo usar los datos para hacer historias locales. Por ejemplo, los investigadores ayudaron a los reporteros de la organización de noticias sin fines de lucro con sede en Seattle, Investigar Oeste, comprender los patrones en los datos de las historias que muestran sesgos en las búsquedas policiales de nativos americanos. Ese informe llevó a la Patrulla del Estado de Washington a revisar sus prácticas e impulsar la capacitación de los oficiales. Similar, Los investigadores ayudaron a los reporteros del Los Angeles Times a analizar datos que mostraban cómo la policía registraba a los conductores de minorías con mucha más frecuencia que a los blancos. Resultó en una historia que fue parte de una serie de investigación más grande que provocó cambios en las prácticas del Departamento de Policía de Los Ángeles.

Goel y Phillips planean continuar colaborando a través de un proyecto llamado Big Local News que explorará cómo la ciencia de datos puede arrojar luz sobre los problemas públicos. tales como decomisos de activos civiles, instancias en las que la policía está autorizada a confiscar y vender propiedad asociada con un delito. Recopilar y analizar registros de cuándo y dónde ocurren tales convulsiones, a quien, y cómo se dispone dicha propiedad ayudará a esclarecer cómo se está utilizando esta práctica. Big Local News también está trabajando en esfuerzos de colaboración para estandarizar la información de los casos disciplinarios policiales.

"Estos proyectos demuestran el poder de combinar la ciencia de datos con el periodismo para contar historias importantes, "Dijo Goel.