[論文レビュー] Testing for Racial Discrimination in Police Searches of Motor Vehicles

Camelia Simoiu, Sam Corbett‐Davies+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 19, 2016

Crime Patterns and Interventions参考文献 22被引用数 8

ひとこと要約

本論文は、交通検問の結果における地理的差異を用いて、モーターバイク検査のレース別証拠基準を推定する階層ベイズ潜在変数モデルであるしきい値検定を導入する。ノースカロライナ州の450万件の検問に適用した結果、全主要警察署において、Blackおよびヒスパニック系ドライバーはWhiteおよびアジア系ドライバーと比較して顕著に低い検査基準に直面していることが判明した。

ABSTRACT

In the course of conducting traffic stops, officers have discretion to search motorists for drugs, weapons, and other contraband. There is concern that these search decisions are prone to racial bias, but it has proven difficult to rigorously assess claims of discrimination. Here we develop a new statistical method---the threshold test---to test for racial discrimination in motor vehicle searches. We use geographic variation in stop outcomes to infer the effective race-specific standards of evidence that officers apply when deciding whom to search, an approach we formalize with a hierarchical Bayesian latent variable model. This technique mitigates the problems of omitted variables and infra-marginality associated with benchmark and outcome tests for discrimination. On a dataset of 4.5 million police stops in North Carolina, we find that the standard for searching black and Hispanic drivers is considerably lower than the standard for searching white and Asian drivers, a pattern that holds consistently across the 100 largest police departments in the state.

研究の動機と目的

• 警察の車両検査における人種的差別を検出する課題に対処すること。従来の手法は、変数の省略バイアスと下位境界性の問題を抱える。
• 停止時の特徴と結果の地理的変動を分析することで、人種別検査しきい値を推定する統計的手法を開発すること。
• 警察官が異なる人種のドライバーに対して検査を行う際、証拠基準を異なる基準で適用しているかどうかを厳密に評価すること。
• 検査率の格差が、犯罪行動の違いではなく、検査基準の不均一な適用によるものであるかどうかを評価すること。
• 現実のデータ制約下で、人種的バイアスを測定するための強固な、モデルに基づくアプローチを提供すること。

提案手法

• しきい値検定は、停止レベルの特徴と結果の地理的変動を関数として、検査の確率をモデル化することで、人種別証拠基準を推定する。
• 階層ベイズ潜在変数モデルを用いて、警察署や人種グループごとのばらつきを考慮した未観測の検査しきい値を推定する。
• 検査の意思決定をしきい値を超過するプロセスとして扱い、しきい値は検査に必要な懐疑のレベルを表す。
• 結果の地理的変動を活用して、人種グループ間での有効な基準の違いを特定し、変数の省略によるバイアスを低減する。
• 下位境界性を考慮するために、観察された検査結果のみに依存するのではなく、潜在的しきい値に注目する。
• 警察官の意思や証拠の直接的な測定が不可能な状況でも、検査しきい値の推定が可能になる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 警察官は、Black、ヒスパニック系、White、アジア系ドライバーに対して検査を行う際、異なる証拠基準を適用しているか？
• RQ2 人種グループ間の検査率の格差は、検査しきい値の違いによるものか、行動の違いによるものか？
• RQ3 ノースカロライナ州の100の大手警察署において、検査しきい値はどのように変動しているか？
• RQ4 停止結果における地理的変動は、検査意思決定における隠れた人種的格差をどの程度明らかにするか？
• RQ5 直接的な意思や証拠が得られない状況で、潜在的しきい値を推定する統計モデルは、従来の結果ベースのテストが失敗した場合でも人種的バイアスを検出できるか？

主な発見

• BlackドライバーはWhiteドライバーと比較して、顕著に低い証拠基準で検査を受けるため、彼らを検査するにあたって必要な懐疑の水準が低いことが示唆される。
• ヒスパニック系ドライバーも、Whiteおよびアジア系ドライバーと比較して低い検査しきい値に直面しており、ノースカロライナ州の全100の主要警察署で一貫した傾向を示している。
• 検査しきい値の格差は、観察された犯罪行動や停止の特徴の違いでは説明されず、システム的なバイアスを示唆している。
• しきい値検定は、検査結果の格差が、犯罪率の違いではなく、検査基準の不均一な適用によるものであることを明らかにした。
• モデルの推定結果は、地理的および警察署のばらつきを考慮しても、Blackおよびヒスパニック系ドライバーの実効的基準がWhiteおよびアジア系ドライバーと比較して一貫して低いことを示している。
• 複数のモデル仕様および妥当性の確認テストを通しても、この結果は安定しており、しきい値検定が人種的バイアスを検出するうえで信頼性が高いことが裏付けられた。