ECONOMISTA CONVERSÁVEL: 100 milhões de paradas de trânsito: evidências sobre discriminação racial

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O principal desafio em fazer pesquisas sobre discriminação racial é que você precisa responder às perguntas do tipo “e se”. Por exemplo, não é suficiente que pesquisas mostrem que negros são parados pela polícia para paradas de trânsito com mais frequência do que brancos. E se mais negros estivessem dirigindo de uma maneira que os fazia parar com mais frequência? Um pesquisador não pode simplesmente descartar essa possibilidade. Em vez disso, você precisa encontrar uma maneira de pensar sobre os dados disponíveis de uma forma que trate desses tipos de perguntas do tipo “e se”.

Quando se trata de paradas de trânsito, por exemplo, uma abordagem é observar essas paradas na janela de mudança de horário entre o dia e a escuridão. Por exemplo, compare a taxa na qual negros e brancos são parados devido a paradas de trânsito em uma determinada cidade durante uma época do ano em que está claro às 19h e em uma época do ano em que está escuro lá fora às 19h. Uma diferença importante aqui é que, quando está claro do lado de fora, é muito mais fácil para a polícia ver a corrida do motorista. Se a diferença entre preto e branco no tráfego para por volta das 7 da noite for muito maior quando está claro nessa hora do que quando está escuro nessa hora, então a discriminação racial é uma resposta plausível. Levando essa ideia um passo adiante, um pesquisador pode olhar para o período de tempo imediatamente antes e depois das mudanças de horário de verão.

Uma equipe de autores usa essa abordagem e outras em “Uma análise em larga escala das disparidades raciais nas paradas policiais dos Estados Unidos”, publicado em Nature Human Behavior (Julho de 2020, pp. 736-745, os autores são Emma Pierson, Camelia Simoiu, Jan Overgoor, Sam Corbett-Davies, Daniel Jenson, Amy Shoemaker, Vignesh Ramachandran, Phoebe Barghouty, Cheryl Phillips, Ravi Shroff e Sharad Goel). Os autores fazem pedidos de registros públicos em todos os 50 estados, mas (até agora) acabaram com “um conjunto de dados detalhando quase 100 milhões de paradas de trânsito realizadas por 21 agências estaduais de patrulha e 35 departamentos de polícia municipais em quase uma década.” A análise deles soa assim:

Em particular, entre as paradas de patrulha estadual, a taxa anual per capita de paradas para motoristas negros era de 0,10 em comparação com 0,07 para motoristas brancos; e entre as paradas da polícia municipal, a taxa anual per capita de paradas para motoristas negros foi de 0,20 em comparação com 0,14 para motoristas brancos. Para motoristas hispânicos, no entanto, descobrimos que as taxas de parada foram menores do que para motoristas brancos: 0,05 para paradas conduzidas por patrulhas estaduais (em comparação com 0,07 para motoristas brancos) e 0,09 para aquelas conduzidas por departamentos de polícia municipais (em comparação com 0,14 para motoristas brancos) . …

Esses números são um ponto de partida para a compreensão das disparidades raciais nas paradas de trânsito, mas não fornecem, por si só, evidências fortes de tratamento racialmente disparatado. Em particular, as taxas de parada per capita não levam em consideração possíveis diferenças específicas da corrida no comportamento de direção, incluindo a quantidade de tempo gasto na estrada e o cumprimento das leis de trânsito. Por exemplo, se os motoristas negros, hipoteticamente, passarem mais tempo na estrada do que os motoristas brancos, isso poderia explicar as taxas de paradas mais altas que vemos para os primeiros, mesmo na ausência de discriminação. Além disso, os motoristas podem não morar nas jurisdições onde foram parados, complicando ainda mais a interpretação dos padrões de referência da população.

Mas aqui estão alguns dados da Patrulha Estadual do Texas sobre a proporção de negros parados em diferentes janelas do horário noturno: 7h00-7h15, 7h15-7h30 e 7h30-7h45. Uma linha vertical mostra “crepúsculo”, considerado o momento em que escurece. Os pesquisadores ignoram os 30 minutos antes do anoitecer, quando a luz está diminuindo, e se concentram no período antes e depois dessa janela. Você pode ver que a proporção de drivers pretos parados é maior à luz do dia e, em seguida, menor após o anoitecer.

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Outro teste para discriminação racial analisa a taxa em que os carros são revistados e, em seguida, analisa a taxa de sucesso dessas pesquisas. Interpretar o resultado desse tipo de teste pode ser um tanto complexo e é útil seguir duas etapas para entender a análise. Os autores explicam a primeira etapa desta forma:

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Nessas jurisdições, motoristas negros e hispânicos parados foram revistados duas vezes mais que motoristas brancos parados. Para avaliar se essa lacuna resultou de uma tomada de decisão tendenciosa, aplicamos o teste de resultado, originalmente proposto por Becker, para contornar o viés de variável omitida em testes tradicionais de discriminação. O teste de resultado não se baseia na taxa de pesquisa, mas na ‘taxa de acerto’: a proporção de pesquisas que encontraram contrabando com sucesso. Becker argumentou que mesmo que os motoristas de minorias sejam mais propensos a transportar contrabando, na ausência de discriminação, as minorias pesquisadas ainda deveriam ter contrabando na mesma proporção que os brancos revistados. Se as buscas por minorias têm menos sucesso do que as buscas por brancos, isso sugere que os policiais estão aplicando um padrão duplo, vasculhando as minorias com base em menos evidências. …

Em todas as jurisdições, descobrimos consistentemente que as buscas de motoristas hispânicos tiveram menos sucesso do que as de motoristas brancos. No entanto, as pesquisas de motoristas brancos e negros tiveram taxas de acertos mais comparáveis. O teste de resultado, portanto, indica que as decisões de busca podem ser tendenciosas contra os motoristas hispânicos, mas a evidência é mais ambígua para os motoristas negros.

Essa abordagem parece plausível, mas se você pensar sobre isso um pouco mais profundamente, é fácil encontrar exemplos em que podem não funcionar tão bem. Aqui está um exemplo:

[S]Suponha que existam dois tipos de motorista branco facilmente distinguíveis: aqueles que têm 5% de chance de transportar contrabando e aqueles que têm 75% de chance de transportar contrabando. Da mesma forma, suponha que os motoristas negros tenham 5 ou 50% de chance de transportar contrabando. Se os policiais revistarem motoristas com pelo menos 10% de probabilidade de estarem transportando contrabando, então as revistas de motoristas brancos terão êxito 75% das vezes, enquanto as revistas de motoristas negros terão êxito apenas 50% das vezes. Assim, embora o critério de pesquisa seja aplicado de maneira neutra em relação à raça, a taxa de acertos para motoristas negros é menor do que para motoristas brancos e o teste de resultado concluiria (incorretamente) que as pesquisas são tendenciosas contra motoristas negros. O teste de resultado pode igualmente falhar em detectar discriminação quando ela está presente.

Dito de outra forma, a decisão de revistar um veículo é binária: você faz ou não faz. Portanto, a questão principal é o limite que um policial aplica ao decidir fazer uma busca. Como neste exemplo, você pode pensar no limite da seguinte maneira: se a chance percentual de encontrar algo estiver acima do nível do limite, ocorre uma pesquisa; se estiver abaixo desse nível, a pesquisa não acontece. A próxima etapa é estimar essas probabilidades de limiar:

No agregado das cidades, o limite inferido para motoristas brancos é de 10,0% em comparação com 5,0 e 4,6% para motoristas negros e hispânicos, respectivamente. … Comparado com as taxas de acerto por local, o teste de limite sugere mais fortemente a discriminação contra motoristas negros, especialmente para paradas municipais. Consistente com trabalhos anteriores, essa diferença parece ser motivada por um número pequeno, mas desproporcional de motoristas negros que têm uma alta probabilidade inferida de transportar contrabando. Assim, embora o teste de limite descubra que a barra para pesquisar motoristas negros é menor do que para motoristas brancos, esses grupos têm taxas de acerto mais semelhantes.

Uma pequena conclusão desta pesquisa é que quando os negros reclamam de serem parados com mais frequência pela polícia, há evidências de pesquisas sólidas que apóiam essa afirmação. A evidência de negros sendo pesquisados ​​com mais frequência em uma parada de trânsito é real, mas provavelmente melhor vista como um pouco mais fraca, porque não aparece nos dados básicos de “taxa de sucesso de pesquisas” e, em vez disso, requer uma análise de limite mais complexa .

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Para outras discussões sobre como os cientistas sociais tentam estabelecer evidências de até que ponto a discriminação racial está subjacente às disparidades raciais, consulte:

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