从 2012 年到 2015 年，研究小组收集了芝加哥 290 万份警察巡逻记录。该团队对来自近 7,000 名警察的数据进行分析后发现，与在同一社区巡逻的白人警察相比，黑人警察逮捕平民的可能性更小（ 序列号： 2/11/21）。警察每班平均逮捕 8 人，黑人警察逮捕的人数比白人警察少 24%。但另一项分析排除了没有发生逮捕的班次，却扭转了结果。这使得黑人警察逮捕的人数比白人警察多 12%。
警务专家表示，未能考虑到未发生的事件——警察允许乱穿马路的人通过、选择不逮捕（通常是因为持有少量毒品等小问题）或从不开枪——是有问题的。宾夕法尼亚大学诺克斯院长。他在谈到芝加哥的研究时说：“你不能得出少数族裔官员执法力度减少的结论，而是可能错误地得出他们执法力度加大的结论。”发生这种转变的原因是，与白人警察相比，黑人警察更经常外出巡逻而不逮捕任何人。
这种性质的非事件通常被排除在警务数据中。诺克斯说，尽管大量证据表明美国警察歧视黑人，但许多警察部门只收集警察和平民之间少量互动的数据。手机视频，例如埃里克·加纳被掐脖子和乔治·弗洛伊德呼吸困难的视频，往往只有在遭遇失控时才会出现。这使得衡量警务中的种族偏见或提出有针对性的解决方案来减少这种偏见变得困难。
然而，研究警务的研究人员如何解释非事件呢？诺克斯和他的团队费力地收集芝加哥数据并不总是可行的。即使是这项严格的研究，报告于 科学 今年早些时候的数据仍然存在差距：该团队有关于警察何时拦截、逮捕或对平民使用武力的数据，但没有关于不符合该部门记录要求的轻微互动的数据。
诺克斯在 11 月 4 日的一篇文章中写道，当研究团队从表面上接受这些有问题的数据集时， 科学， 他们常常得出相互矛盾的结论。文献中的分歧使得公职人员和媒体能够挑选支持他们观点的研究，无论是支持还是反对隐性偏见培训以克服无意识的刻板印象，还是优先招募少数族裔官员。
一长串事件
诺克斯在发表了一项有争议且现已撤回的研究后撰写了这篇文章，该研究发表于 2019 年的《 美国国家科学院院刊。 该研究的作者写道：“白人警官射杀少数族裔平民的可能性并不比非白人警官更大。”他们的结论是，旨在增加警察多样性的政策对遏制警察杀人中的种族差异无济于事。
诺克斯说，这项研究获得了巨大的关注，尤其是在保守派媒体和政界人士中。“这是人们用来否认警务中存在偏见的首选手段之一。”
但诺克斯表示，作者的研究结果在数学上毫无根据。诺克斯与普林斯顿大学警务专家乔纳森·蒙莫洛 (Jonathan Mummolo) 一起在《科学》杂志上发表了一篇文章，揭穿了这项研究。 中等的 。大约 800 名学者和研究人员在这篇文章上签名。诺克斯说，该团队未能考虑警察遭遇的总数，然后衡量这些遭遇中有多少比例导致了致命的暴力。
诺克斯说，但这种狭隘的关注致命的警察枪击事件（这种罕见事件通常发生在一长串事件的高潮时）忽略了事件链早期的所有潜在偏见。一系列事件中的第一个潜在偏见始于官员决定接近平民或让他们通过。诺克斯承认，需要进行单独的研究来解释社会层面的差异，例如在黑人（通常是贫困的）社区中存在更多警察，以及长期存在的歧视性做法，这些做法降低了这些社区的教育和其他服务的质量。
“即使你看不到之前发生的所有事情，承认它们的存在也是必要的，”诺克斯说。
考虑这个现实生活中的例子。2015 年 7 月 10 日，德克萨斯州警布莱恩·恩西尼亚 (Brian Encinia) 因未发出变道信号而将黑人妇女桑德拉·布兰德 (Sandra Bland) 拦下。双方的争执变得越来越激烈，最终恩西尼亚以涉嫌袭击罪逮捕了布兰德。与此同时，布兰德声称恩西尼亚把她扔到了地上。这两件事都发生在镜头外。布兰德随后在县监狱死亡，引起了公众的强烈抗议。
仅关注布兰德的被捕，而不是之前发生的所有事情，无法提供有关布兰德如何因如此轻微的罪行而入狱，或如何防止未来出现这种结果的信息。但由于恩西尼亚的行车记录仪记录了整个对话，因此对语气和语言感兴趣的警务研究人员可以确定导致她被捕的关键步骤。例如，研究人员报告称 法律与社会评论 2017 年，恩西尼亚的语言一开始很礼貌，但随着布兰德拒绝遵守他的命令而变得越来越激动。他曾经正式的命令，比如“下车”变得非正式和不专业：“我要把你从这里拉出来。”
纽约市圣弗朗西斯学院的犯罪学家贝伦·洛瑞 - 金伯格表示，“猛拉”一词表明恩西尼亚正在失去对局势的控制。先前的研究表明，当警察从正式语言转向非正式语言时，暴力就会随之而来。
内布拉斯加大学奥马哈分校的犯罪学家贾斯汀·尼克斯表示，虽然这是单个事件的案例研究，但该研究提供了“情况如何升级的一个很好的例子”。
修复有缺陷的数据
诺克斯说，有缺陷的警方数据不需要被丢弃。他的团队开发了一种算法来解释警察与平民互动中所有点的数据差距。该算法会权衡一连串事件中每个点上各种可能的歧视程度——例如，也许种族并没有影响恩西尼亚让布兰德靠边停车的决定，因为他看不到她的脸，或者种族可能发挥了很大的作用，因为大多数人该地区的司机都是白人。诺克斯说，这些事件的总和得出的值范围表明了在任何给定情况下可能存在的歧视程度。
诺克斯说，该计划的运作遵循一个非常普遍的原则。“你看到的数据是什么？”以及“哪些数据是你看不到的？”
思考整个事件链还指出了如何收集更好的统计数据。
考虑一下 Nix 和新泽西州格拉斯博罗罗文大学警务专家 John Shjarback 对警察枪击事件的研究，该研究发表在 11 月 10 日的《 公共科学图书馆一。 研究人员对警察对黑人和白人平民使用武力的种族差异感兴趣。国家数据库仅包含导致平民死亡的枪击事件。但中枪后的生死取决于几个因素，例如距离创伤中心的远近、枪伤的位置以及获得急救的机会。因此，研究人员试图检查所有警察枪击事件，包括导致受伤但未死亡的枪击事件。为此，他们依赖于加利福尼亚州、科罗拉多州、佛罗里达州和德克萨斯州这四个州的记录，这些州多年来一直在收集这些信息。
有缺陷的警方数据不需要被丢弃。解释数据间隙的算法遵循非常普遍的原则。“你看到的数据是什么？”以及“哪些数据是你看不到的？”
诺克斯院长，宾夕法尼亚大学
数据显示，约 45% 的受害者遭受非致命伤害。考虑到黑人和白人平民的相对人口数量表明，在所有四个州中，受伤人数的种族差异均高于死亡人数的种族差异。例如，从 2009 年到 2014 年，在佛罗里达州，黑人被警察枪杀的可能性大约是白人的三倍，但受伤的可能性是白人的五倍多。在所有四个州，出于尚不完全清楚的原因，黑人受害者因受伤死亡的可能性比白人受害者低 7 个百分点。
尼克斯说，仅包含死于警察之手的平民记录的国家数据库低估了警察对黑人平民使用致命武力的情况。死亡“是一连串事件的结束。在我们的论文中，我们备份了链条中的一个环节。”也就是说，研究人员研究了警察使用致命武力的所有实例，而不仅仅是导致死亡的实例。
诺克斯现在正在与两个警察部门合作，更详细地分析警察与平民的遭遇。这些部门要求官员在认为与平民的互动将上升到官方互动的水平时打开随身摄像头。（诺克斯承认，在这一过程中，官员们在这一点上有自由裁量权，因此与芝加哥的研究一样，链条中的第一个环节仍然难以捉摸。）诺克斯和他的团队将分析每次遭遇的语言和语气脚本，例如正常的声音或大喊大叫——劳里 - 金伯格用来解开恩西尼亚和布兰德之间遭遇的方法的定量版本。计算机视觉技术将解析手势，例如“拔出武器”。诺克斯表示，他希望这些数据能够帮助他的团队更接近重建整个交互，包括识别任何给定链中的非事件。
诺克斯说：“你不希望只看到军官所写的故事的一面。”“你想要整个互动。”
