Uno dei problemi sociali più importanti degli ultimi cinque anni sono le sparatorie mortali della polizia contro i neri americani.

La preoccupazione che la polizia uccida mortalmente i neri a tassi più elevati rispetto ai bianchi ha dato origine a una forte spinta per interventi a livello di dipartimento per gli agenti di polizia. Tali interventi, di solito sotto forma di formazione "pregiudizio implicito", fare affidamento sul cambiamento delle convinzioni che gli ufficiali hanno sulle minoranze come mezzo per ridurre questa disparità razziale.

Ma le ipotesi alla base di questi interventi sono ragionevoli? Ci sono prove evidenti che il processo decisionale difettoso degli ufficiali sia responsabile della disparità razziale nelle sparatorie mortali della polizia?

Ci sono prove evidenti di differenze razziali nelle sparatorie mortali della polizia in termini di proporzioni della popolazione. I neri americani sono solo il 13% circa della popolazione, ma costituiscono oltre il 30 percento delle persone colpite a morte dalla polizia.

È da queste prove che molte agenzie di stampa e attivisti concludono che gli agenti di polizia sono razzisti nelle loro decisioni di sparare. Se questo è vero, allora ha senso prendere di mira il pregiudizio dell'ufficiale.

Ma confrontare le percentuali di bianchi e neri fucilati con le percentuali di bianchi e neri nella popolazione è davvero il confronto giusto? Ci dice cosa dobbiamo sapere su come ridurre le sparatorie mortali della polizia?

I miei colleghi ed io abbiamo esperienza nel processo decisionale e nell'uso della forza da parte della polizia. Abbiamo testato se questi confronti a livello di popolazione ci forniscono le informazioni di cui abbiamo bisogno per ridurre le sparatorie della polizia. Il nostro lavoro recente, pubblicato su Social Psychological and Personality Science, rivela una visione diversa dei pregiudizi della polizia.

Importanza dei benchmark

L'uso di confronti a livello di popolazione come punto di riferimento per la prova del pregiudizio razziale degli ufficiali si basa sul presupposto che persone di tutte le razze siano ugualmente coinvolte in situazioni in cui è probabile che gli ufficiali utilizzino la forza letale. Sosteniamo che questa ipotesi ha portato a una diagnosi errata del problema, e per estensione, soluzioni che non funzionano

Considera il seguente esempio:immagina di voler sapere se c'è disparità razziale tra chi riceve cure per il cancro. Trovi che tra coloro che ricevono un trattamento, i neri costituiscono il 13%. Confrontandolo con la popolazione complessiva del 13%, concluderesti che non esisteva alcuna disparità razziale.

Eppure supponiamo di apprendere che i neri costituiscono il 75% delle persone con il cancro. Sicuramente concluderesti che c'è disparità razziale nel ricevere un trattamento. Questo perché il pool rilevante sono quelli che hanno bisogno di cure, non la popolazione generale.

Più probabilità di essere fucilato, rispetto a cosa?

Come con l'esempio del cancro sopra, è fondamentale scegliere il benchmark o il pool di individui corretti con cui confrontare un risultato.

In caso di sparatorie di polizia, è evidente che le sparatorie mortali sono fortemente legate a situazioni in cui si commettono o si sospettano crimini violenti. Una tipica sparatoria mortale della polizia si verifica quando c'è il rischio di morte imminente per un ufficiale o un altro cittadino. Quasi l'85% delle sparatorie mortali della polizia coinvolge cittadini armati.

Dato ciò, possiamo chiedere, "I neri vengono colpiti più dei bianchi data la loro presenza in situazioni in cui è probabile che si verifichino sparatorie della polizia?"

Per rispondere alla domanda, io e i miei colleghi abbiamo analizzato il più grande database di sparatorie mortali della polizia fino ad oggi, Il database del Guardian sulle sparatorie della polizia, Il contato. Copre tutte le sparatorie conosciute dal 2015 al 2016. Abbiamo calcolato le probabilità di essere fucilati per neri e bianchi dati i tassi di criminalità violenta per ciascun gruppo, che abbiamo stabilito utilizzando 16 diverse misure di criminalità in quattro database. Abbiamo usato questi diversi tassi di criminalità come mezzo per stimare la presenza in situazioni di forza mortale.

Ci si potrebbe chiedere, "Non sta usando i dati sugli arresti per valutare i tassi di criminalità in modo sbagliato, dato che è più probabile che la polizia controlli le comunità nere e arresti i cittadini neri?"

If police are more likely to arrest black citizens than white citizens – without any actual racial differences in criminal behavior – this would inflate crime estimates for blacks and would skew our findings.

To deal with this, we also looked at a different set of data to measure crime – death by assault records from the Centers for Disease Control. These data are derived from death certificates. Whether police are more likely to arrest one race or another for, dire, homicide would have no impact on the CDC's counts for how often members of each race die from assault. Così, the data provide a way to estimate rates of violent crime that is not biased from police arrest decisions (although it is possible that this data could be subject to other kinds of errors).

When we considered the rates at which people from different groups are likely to be present in these contexts, a different picture emerged.

The differences in involvement in criminal situations between black and white citizens fully explains the population-level disparity in fatal police shootings.

This suggests that officer bias – in terms of officers making different shooting decisions for black and white citizens – is not necessarily the cause of black citizens being shot at higher rates. Even if officers were making the same decisions about whether to use deadly force for black and white citizens, population-level disparities would still emerge given these crime rate differences.

What about shootings of unarmed citizens? The results were too uncertain to draw firm conclusions one way or another. This is because the number of fatal shootings in which a citizen is unarmed and not assaulting an officer is small – about 6 percent of all fatal shootings, or 45 people every year.

To be clear, there is a population-level racial disparity in fatal police shootings. But our work suggests this disparity is explained by differences in rates of exposure to the police, rather than racial bias by officers making deadly force decisions.

Ora cosa?

These results may help explain why department-wide implicit bias training has not been – and will not be – effective. It is not addressing the root of the problem. The notion that all officers across the profession are biased in this important decision is not supported by the data.

Anziché, our research suggests two paths for reducing fatal police shootings and reducing the population-level gap in these shootings.

Primo, the most effective means of reducing police shootings would be to reduce violent crime, particularly crimes involving firearms. While this may seem obvious, the point has been lost in most public discussions. The decision to shoot usually happens in certain contexts – reducing the frequency of those events will directly reduce police shootings.

Allo stesso tempo, it would also reduce police shootings of innocent unarmed citizens who live in neighborhoods with high rates of violent crime. One recent example is the case of Akai Gurley, an unarmed black man who was killed by police patrolling a public housing building in New York City with high rates of violent crime. Reducing violent crime rates would reduce the expectation that officers have of encountering armed individuals in such locations, likely reducing such mistakes.

Secondo, researchers need to develop tools that accurately identify those few officers who do show robust evidence of racial bias and identify which psychological processes are responsible for such bias. Officers might treat black and white citizens differently due to implicit bias, explicit racism, or even something much more basic such as low skill at visually distinguishing harmless objects from guns.

Targeted interventions, based on a scientific understanding of bias, are needed – not blanket, untested interventions based on faulty assumptions. Our lab has recently been awarded a National Science Foundation grant to develop such interventions.

All research has limitations, and ours is no exception. Our analyses look at national data and cannot speak to any individual case or police officer. Inoltre, there is robust evidence of racial bias in other use-of-force behaviors, such as Taser use – just not the use of deadly force. Anti-bias training might be effective in stemming these racially-biased policing behaviors.

Finalmente, the question of why crime rates are different across racial groups in the U.S. is a complicated question beyond the scope of this research, and thus we do not speak to this issue. Ciò nonostante, we believe that any research that can suggest new and innovative interventions to address this important problem should be encouraged.

Questo articolo è stato originariamente pubblicato su The Conversation. Leggi l'articolo originale.