Các sĩ quan cảnh sát luôn sử dụng ngôn ngữ ít tôn trọng với các thành viên cộng đồng da đen hơn so với các thành viên cộng đồng da trắng, phân tích có hệ thống đầu tiên về các cảnh quay camera trên cơ thể.

Mặc dù sự chênh lệch chủng tộc tinh vi, phổ biến trong việc sử dụng ngôn ngữ của các sĩ quan có thể làm xói mòn mối quan hệ giữa cảnh sát và cộng đồng, các nhà nghiên cứu cảnh báo.

Nhiều người khác nhau về cách họ nói chuyện với các thành viên cộng đồng cộng thêm vào sự chênh lệch chủng tộc lan rộng.

Phát hiện của chúng tôi nhấn mạnh rằng, về tổng thể, các tương tác của cảnh sát với các thành viên cộng đồng da đen còn nhiều hơn so với các tương tác của họ với các thành viên cộng đồng da trắng, chuyên gia tâm lý học tại Đại học Stanford và đồng tác giả của nghiên cứu tại Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia.

Những phát hiện về sự chênh lệch chủng tộc trong lời nói tôn trọng vẫn đúng ngay cả sau khi các nhà nghiên cứu kiểm soát cuộc đua của sĩ quan, mức độ nghiêm trọng của sự vi phạm, và vị trí và kết quả của điểm dừng.

Để phân tích các cảnh quay camera trên cơ thể, trước tiên các nhà nghiên cứu đã phát triển một kỹ thuật trí tuệ nhân tạo để đo lường mức độ tôn trọng ngôn ngữ của các sĩ quan mà sau đó họ áp dụng cho các bản sao từ lưu lượng truy cập 981 dừng lại ở Sở Cảnh sát California, California trong một tháng.

Dữ liệu cho thấy cư dân da trắng có khả năng 57 cao hơn nhiều so với cư dân da đen khi nghe cảnh sát nói những lời nói tôn trọng nhất, như lời xin lỗi và bày tỏ lòng biết ơn như cảm ơn.

Các thành viên cộng đồng da đen có khả năng 61 cao hơn nhiều so với cư dân da trắng khi nghe một sĩ quan nói những câu nói ít tôn trọng nhất, chẳng hạn như các tiêu đề không chính thức như Hồi dude và và bro bro và các mệnh lệnh như tay cầm trên tay.

Nói rõ ràng: Không có lời chửi thề, anh nói đồng tác giả Dan Jurafsky, giáo sư ngôn ngữ học và khoa học máy tính. Những người này là những sĩ quan cư xử tốt. Nhưng nhiều khác biệt nhỏ trong cách họ nói chuyện với các thành viên cộng đồng đã tạo nên sự chênh lệch chủng tộc lan rộng.

Thực tế là chúng ta có công nghệ và phương pháp để thể hiện các mô hình này là một bước tiến lớn cho khoa học hành vi, khoa học máy tính và ngành công nghiệp trị an, ông nói, Rob Voigt, một sinh viên tiến sĩ ngôn ngữ học và là tác giả chính của nghiên cứu. Các sở cảnh sát có thể sử dụng các công cụ này không chỉ để chẩn đoán các vấn đề trong quan hệ cộng đồng với cảnh sát mà còn để phát triển các giải pháp.

Sở Cảnh sát Oakland, giống như nhiều sở cảnh sát trên toàn quốc, đã sử dụng máy ảnh đeo trên người để theo dõi các tương tác giữa cảnh sát và cộng đồng. Nhưng việc đưa ra kết luận chính xác từ hàng trăm giờ cảnh quay có thể là thách thức, Eberhardt nói. Chẳng hạn, chỉ cần anh đào chọn những tập phim tiêu cực hoặc tích cực, có thể dẫn đến những ấn tượng không chính xác về mối quan hệ giữa cảnh sát và cộng đồng.

Cảnh sát đã cảnh giác với những cảnh quay được sử dụng để chống lại họ. Đồng thời, nhiều bộ phận muốn hành động của họ được minh bạch cho công chúng.

183 giờ cảnh

Để đáp ứng nhu cầu về cả quyền riêng tư và tính minh bạch, các nhà nghiên cứu cần một cách để tiếp cận đoạn phim dưới dạng dữ liệu hiển thị các mẫu chung, thay vì bằng chứng tiết lộ việc làm sai trong bất kỳ điểm dừng nào.

Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu của Cameron không thể chỉ ngồi và theo dõi từng điểm dừng, mà thôi Eberhardt nói. Sẽ mất quá nhiều thời gian. Bên cạnh đó, sự thiên vị của chính họ có thể ảnh hưởng đến phán đoán của họ về các tương tác.

Vì vậy, các nhà nghiên cứu đã kiểm tra bảng điểm từ 183 giờ của các cảnh quay camera trên cơ thể từ các điểm dừng 981, mà các nhân viên OPD khác nhau đã thực hiện vào tháng 4 245.

Trong giai đoạn đầu của nghiên cứu, những người tham gia đã kiểm tra một mẫu phụ của các cuộc hội thoại được sao chép giữa các sĩ quan và thành viên cộng đồng mà không biết chủng tộc hay giới tính của một trong hai người và đánh giá mức độ tôn trọng, lịch sự, thân thiện, trang trọng và ngôn ngữ của các sĩ quan .

Trong giai đoạn thứ hai, các nhà nghiên cứu đã sử dụng các xếp hạng này để phát triển một mô hình ngôn ngữ tính toán về cách người nói thể hiện sự tôn trọng, bao gồm xin lỗi, làm dịu các mệnh lệnh và bày tỏ mối quan tâm đối với sức khỏe của người nghe. Sau đó, họ đã tạo ra phần mềm tự động xác định các từ, cụm từ và mẫu ngôn ngữ này trong bản sao ngôn ngữ của các sĩ quan.

Trong giai đoạn thứ ba, các nhà nghiên cứu đã sử dụng phần mềm này để phân tích các bản sao còn lại trong tổng số các cách nói của sĩ quan 36,000 với các từ 483,966. Bởi vì đội có quá nhiều dữ liệu, họ có thể thống kê về cuộc đua của sĩ quan, mức độ nghiêm trọng của hành vi phạm tội và các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến ngôn ngữ của cảnh sát viên.

Hiểu biết và cải thiện sự tương tác giữa cảnh sát và cộng đồng mà họ phục vụ là vô cùng quan trọng, nhưng các tương tác có thể khó nghiên cứu, chuyên gia Jurafsky nói. Ngôn ngữ học tính toán cung cấp một cách để tổng hợp qua nhiều người nói và nhiều tương tác để phát hiện cách ngôn ngữ hàng ngày có thể phản ánh thái độ, suy nghĩ và cảm xúc của chúng ta, đôi khi nằm ngoài nhận thức của chúng ta.

Phát hiện của chúng tôi không phải là bằng chứng cho sự thiên vị hoặc sai trái từ phía các nhân viên riêng lẻ, cảnh báo của Eberhardt. Nhiều yếu tố có thể thúc đẩy sự chênh lệch chủng tộc trong lời nói tôn trọng.

Tông giọng

Nhóm nghiên cứu hiện đang mở rộng công việc của họ để phân tích ngôn ngữ được sử dụng bởi các thành viên cộng đồng trong các điểm dừng giao thông và để nghiên cứu các tính năng ngôn ngữ khác được ghi lại bởi các máy ảnh cơ thể, bao gồm cả giọng nói. Họ cũng có kế hoạch khám phá sự tương tác của bài phát biểu của các sĩ quan và cộng đồng khi nó diễn ra theo thời gian.

Có rất nhiều thứ bạn có thể làm với đoạn phim này, 180 Eberhardt nói. Chúng tôi rất vui mừng về những khả năng.

Eberhardt đã ca ngợi Thành phố Oakland và OPD vì đã sẵn sàng kiểm tra dữ liệu của họ và cho biết cô hy vọng rằng các bộ phận khác trên cả nước sẽ mời các hợp tác tương tự.

Tôi hy vọng rằng, với sự phát triển của các công cụ tính toán như của chúng tôi, nhiều cơ quan thực thi pháp luật sẽ tiếp cận các cảnh quay camera cơ thể của họ như là dữ liệu để hiểu, thay vì làm bằng chứng cho việc đổ lỗi hoặc miễn tội. Cùng với nhau, các nhà nghiên cứu và sở cảnh sát có thể sử dụng các công cụ này để cải thiện mối quan hệ giữa cảnh sát và cộng đồng.

nguồn: Đại học Stanford

Sách liên quan:

at Thị trường InnerSelf và Amazon