Les caméras de corps montrent que la police est polisseuse aux conducteurs blancs

Les caméras de corps montrent que la police est polisseuse aux conducteurs blancs

Les agents de police utilisent systématiquement un langage moins respectueux à l'égard des membres de la communauté noire que des membres de la communauté blanche, la première analyse systématique des images de vidéosurveillance corporelle.

Bien que des disparités raciales subtiles et répandues dans l'utilisation de la langue par les agents puissent éroder les relations entre la police et la communauté, préviennent les chercheurs.

"... les nombreuses petites différences dans la façon dont ils ont parlé avec les membres de la communauté ajouté aux disparités raciales omniprésentes."

"Nos découvertes soulignent que, dans l'ensemble, les interactions policières avec les membres de la communauté noire sont plus complexes que leurs interactions avec les membres de la communauté blanche", explique Jennifer Eberhardt, professeur de psychologie à l'Université Stanford et coauteure de l'étude. Actes de l'Académie nationale des sciences.

Les conclusions sur les disparités raciales dans le discours respectueux sont restées vraies même après que les chercheurs ont contrôlé pour la course de l'officier, la gravité de l'infraction, et le lieu et le résultat de l'arrêt.

Pour analyser les images de la caméra corporelle, les chercheurs ont d'abord mis au point une technique d'intelligence artificielle pour mesurer les niveaux de respect dans le langage des officiers, puis les transcriptions du trafic 981 du service de police d'Oakland en Californie en un mois.

Les données montrent que les résidents blancs étaient 57 pourcent plus susceptibles que les résidents noirs d'entendre un policier dire les propos les plus respectueux, tels que des excuses et des expressions de gratitude comme «merci».


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Les membres de la communauté noire étaient 61% plus susceptibles que les résidents blancs d'entendre un officier dire les énoncés les moins respectueux, tels que des titres informels comme «mec» et «bro» et des commandes comme «mains sur la roue».

"Pour être clair: il n'y avait pas de jurons", explique le co-auteur Dan Jurafsky, professeur de linguistique et d'informatique. "Ce sont des officiers bien élevés. Mais les nombreuses petites différences dans la façon dont ils ont parlé avec les membres de la communauté ont ajouté aux disparités raciales omniprésentes. "

"Le fait que nous ayons maintenant la technologie et les méthodes pour montrer ces modèles est une avancée énorme pour la science du comportement, l'informatique et l'industrie policière", explique Rob Voigt, doctorant en linguistique et auteur principal de l'étude. "Les services de police peuvent utiliser ces outils non seulement pour diagnostiquer des problèmes dans les relations entre la police et la communauté, mais aussi pour développer des solutions."

Le département de police d'Oakland, comme de nombreux services de police du pays, utilise des caméras portées par le corps pour surveiller les interactions entre la police et la communauté. Mais tirer des conclusions précises à partir de centaines d'heures de séquences peut être difficile, explique Eberhardt. Par exemple, des épisodes négatifs ou positifs, par exemple, peuvent mener à des impressions inexactes des relations entre la police et la communauté en général.

"La police se méfie déjà des images utilisées contre eux. Dans le même temps, de nombreux départements veulent que leurs actions soient transparentes pour le public. "

183 heures de vidéo

Pour satisfaire aux exigences de confidentialité et de transparence, les chercheurs avaient besoin d'un moyen d'approcher les images comme des données montrant des tendances générales plutôt que comme des preuves révélant des actes répréhensibles dans un seul et même arrêt.

Pourtant, «les chercheurs ne peuvent pas simplement s'asseoir et regarder chaque arrêt», explique Eberhardt. "Cela prendrait trop de temps. En outre, leurs propres biais pourraient affecter leurs jugements sur les interactions. "

Ainsi, les chercheurs ont examiné des transcriptions de 183 heures de caméra corporelle des arrêts 981, que 245 différents agents OPD menées en avril 2014.

Dans la première phase de l'étude, les participants humains ont examiné un sous-échantillon des conversations transcrites entre les agents et les membres de la communauté - sans connaître la race ni le sexe de chacun - et ont évalué le respect, la politesse, l'amabilité, le formalisme et l'impartialité .

Dans la deuxième phase, les chercheurs ont utilisé ces évaluations pour développer un modèle linguistique computationnel de la façon dont les locuteurs montrent du respect, y compris des excuses, des commandes adoucissantes, et exprimant leur préoccupation pour le bien-être des auditeurs. Ils ont ensuite créé un logiciel qui identifiait automatiquement ces mots, phrases et modèles linguistiques dans les transcriptions de la langue des agents.

Dans la troisième phase, les chercheurs ont utilisé ce logiciel pour analyser les transcriptions restantes - un total d'énoncés d'agents 36,000 avec des mots 483,966. Parce que l'équipe possédait tellement de données, elle pouvait statistiquement tenir compte de la race de l'agent, de la gravité de l'infraction et d'autres facteurs pouvant influer sur la langue des agents.

«Comprendre et améliorer les interactions entre la police et les communautés qu'ils servent est extrêmement important, mais les interactions peuvent être difficiles à étudier», explique Jurafsky. «La linguistique computationnelle offre un moyen de regrouper de nombreux intervenants et de nombreuses interactions afin de détecter la façon dont le langage quotidien peut refléter nos attitudes, nos pensées et nos émotions, parfois en dehors de notre propre conscience.

«Nos constatations ne sont pas une preuve de partialité ou d'acte répréhensible de la part de certains agents», met en garde M. Eberhardt. "De nombreux facteurs pourraient conduire à des disparités raciales dans un discours respectueux."

Ton de la voix

L'équipe de recherche étend actuellement son travail pour analyser la langue utilisée par les membres de la communauté pendant les arrêts de la circulation et pour étudier d'autres caractéristiques linguistiques capturées par les caméras corporelles, y compris le ton de la voix. Ils prévoient également d'explorer l'interaction entre le discours des officiers et des membres de la communauté au fil du temps.

"Il y a tellement de choses que vous pouvez faire avec ces images", dit Eberhardt. "Nous sommes très excités par les possibilités."

M. Eberhardt a félicité la ville d'Oakland et l'OPD d'être ouverts à l'examen de leurs données et a déclaré qu'elle espérait que d'autres départements à travers le pays inviteraient des collaborations similaires.

«J'espère qu'avec le développement d'outils de calcul comme le nôtre, plus d'organismes d'application de la loi s'approcheront de la caméra corporelle comme des données pour la compréhension, plutôt que comme une preuve de blâme ou d'exonération. Ensemble, les chercheurs et les services de police peuvent utiliser ces outils pour améliorer les relations entre la police et la communauté.

La source: L'Université de Stanford

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