p O maior estudo de todos os tempos sobre suposta discriminação racial durante paradas de trânsito descobriu que os negros, que são parados com mais frequência do que brancos durante o dia, são muito menos propensos a serem interrompidos após o pôr do sol, quando "um véu de escuridão" mascara sua raça. p Esse é um dos vários exemplos de viés sistemático que emergiu de um estudo de cinco anos que analisou 95 milhões de registros de paradas de trânsito, impetrado por policiais em 21 órgãos estaduais de patrulha e 35 polícias municipais de 2011 a 2018.

p O estudo conduzido por Stanford também descobriu que quando os motoristas eram parados, policiais revistavam carros de negros e hispânicos com mais frequência do que de brancos. Os pesquisadores também examinaram um subconjunto de dados de Washington e Colorado, dois estados que legalizaram a maconha, e descobri que, embora essa mudança tenha resultado em menos pesquisas no geral, e, portanto, menos pesquisas de negros e hispânicos, as minorias ainda eram mais propensas do que os brancos a ter seus carros revistados após uma parada.

p "Nossos resultados indicam que as paradas policiais e as decisões de busca sofrem de preconceito racial persistente, e apontar para o valor das intervenções políticas para mitigar essas disparidades, "os pesquisadores escrevem na edição de 4 de maio da Nature Human Behavior .

p O artigo culmina uma colaboração de cinco anos entre Cheryl Phillips de Stanford, um professor de jornalismo cujos alunos de pós-graduação obtiveram os dados brutos por meio de solicitações de registros públicos, e Sharad Goel, um professor de ciência da administração e engenharia cuja equipe de ciência da computação organizou e analisou os dados.

p Equipe de Goel, que incluiu Ravi Shroff, um professor de estatística aplicada na Universidade de Nova York, passou anos analisando os dados, eliminando registros que estavam incompletos ou de períodos errados, para criar o banco de dados de 95 milhões de registros que serviu de base para sua análise. "Não há como exagerar a dificuldade dessa tarefa, "Goel disse.

p A criação desse banco de dados permitiu à equipe encontrar evidências estatísticas de que um "véu de escuridão" imunizou parcialmente os negros contra as paradas de trânsito. Esse termo e ideia existe desde 2006, quando foi usado em um estudo que comparou a raça de 8, 000 motoristas em Oakland, Califórnia, que foram interrompidos a qualquer hora do dia ou da noite durante um período de seis meses. Mas as descobertas desse estudo foram inconclusivas porque a amostra era muito pequena para provar uma ligação entre a escuridão do céu e a corrida dos motoristas parados.

p A equipe de Stanford decidiu repetir a análise usando o conjunto de dados muito maior que eles reuniram. Primeiro, eles estreitaram a gama de variáveis ​​que precisavam analisar escolhendo um horário específico do dia - por volta das 19h00. - quando as prováveis ​​causas de uma parada eram mais ou menos constantes. Próximo, eles aproveitaram o fato de que, nos meses antes e depois do horário de verão a cada ano, o céu fica um pouco mais escuro ou mais claro, dia a dia. Porque eles tinham um banco de dados enorme, os pesquisadores foram capazes de encontrar 113, 000 paragens de trânsito, de todos os locais em seu banco de dados, que ocorreu naqueles dias, antes ou depois que os relógios avançaram ou retrocederam, quando o céu estava escurecendo ou clareando por volta das 19h. horário local.

p Este conjunto de dados forneceu uma amostra estatisticamente válida com duas variáveis ​​importantes - a corrida do piloto sendo interrompido, e a escuridão do céu por volta das 19h. A análise não deixou dúvidas de que quanto mais escuro ficava, menos provável era que um motorista preto fosse parado. O inverso acontecia quando o céu estava mais claro.

p Mais do que qualquer descoberta única, o impacto mais duradouro da colaboração pode vir do Stanford Open Policing Project, que os pesquisadores começaram a disponibilizar seus dados para repórteres investigativos e conhecedores de dados, e realizar workshops para ajudar os repórteres a aprender como usar os dados para fazer histórias locais. Por exemplo, os pesquisadores ajudaram repórteres da organização de notícias sem fins lucrativos com sede em Seattle, Investigue Oeste, compreender os padrões nos dados para histórias que mostram preconceitos em buscas policiais de nativos americanos. Essa reportagem levou a Patrulha do Estado de Washington a revisar suas práticas e impulsionar o treinamento de oficiais. De forma similar, os pesquisadores ajudaram repórteres do Los Angeles Times a analisar dados que mostraram como a polícia revistava motoristas de minorias com muito mais frequência do que brancos. Resultou em uma história que fazia parte de uma série investigativa maior que provocou mudanças nas práticas do Departamento de Polícia de Los Angeles.

p Goel e Phillips planejam continuar colaborando por meio de um projeto chamado Big Local News, que explorará como a ciência de dados pode lançar luz sobre questões públicas, tais como confisco de bens civis - casos em que as autoridades policiais estão autorizadas a apreender e vender propriedades associadas a um crime. Reunir e analisar registros de quando e onde essas apreensões ocorrem, a quem, e como essa propriedade é descartada ajudará a esclarecer como essa prática está sendo usada. O Big Local News também está trabalhando em esforços colaborativos para padronizar as informações dos casos disciplinares da polícia.

p "Esses projetos demonstram o poder de combinar ciência de dados com jornalismo para contar histórias importantes, "Goel disse.