Big Data ajuda a identificar viés racial em abordagens policiais nos EUA

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Um projeto em curso na Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, reúne professores e jornalistas para criar um gigantesco banco de dados sobre abordagens policiais no trânsito no país norte-americano. Usando o Big Data, o grupo pretende identificar se há um viés racial nas escolhas feitas pelas autoridades na hora de averiguar veículos ou pedestres considerados suspeitos.

O Open Police Project foi iniciado em 2015 por meio de uma parceria entre laboratório de jornalismo computacional e a faculdade de engenharia da universidade. Desde então, ele reuniu mais de 130 milhões de registros de agências policiais de 31 estados norte-americanos. Apesar de ainda estar em curso — a ideia é de um banco de dados contínuo sobre o tema —, ele já começa a gerar as suas primeiras descobertas.

Primeiras descobertas

A análise das informações concluiu, por exemplo, que motoristas negros e hispânicos costumam ser mais parados do que motoristas brancos, tendo ainda, respectivamente, 20% e 30% a mais de chance de serem multados pelas autoridades de trânsito. Depois de parados, negros e hispânicos também são muito mais propensos a ser revistados ou presos pelos policiais.

Apesar da disparidade dos números, o grupo de pesquisa alerta que nem sempre o viés racial está presente em uma abordagem. Para o Open Police Project, os padrões identificados “ilustram o impacto do policiamento em comunidades minoritárias”, contudo, “se minorias portam ilícitos a taxas mais elevadas, essas taxas mais altas de revistas podem ter origem no trabalho correto da polícia”, pondera.

A conclusão, entretanto, é que separar o trabalho correto da polícia de discriminação é o grande desafio a ser superado — e isso “requer uma análise estatística mais sutil”.

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