Donald Trump a brandi les mots "stop and frisk" comme une bannière pour lutter contre les crimes violents dans les villes américaines.

Cela signifie qu'il est temps de revenir sur l'une des principales critiques de cette pratique policière :le profilage racial.

L'American Civil Liberties Union définit le profilage racial comme « la pratique discriminatoire par les responsables de l'application de la loi de cibler des individus pour des soupçons de crime fondés sur la race de l'individu, ethnie, la religion ou l'origine nationale. » Cela inclut la police utilisant la race pour déterminer quels conducteurs arrêter pour des infractions de routine ou quels piétons rechercher de la contrebande illégale.

La question inévitable est de savoir quel pourcentage de minorités la police devrait arrêter, statistiquement. Mais les méthodes par défaut pour décider qui est coupable de profilage racial ne sont pas statistiquement valables. Nous travaillons avec le Bureau of Research and Analysis du département de police du comté de St. Louis pour créer une métrique plus solide.

Analyse comparative basée sur le recensement

En général, il existe deux types de tests utilisés pour identifier les modèles de profilage racial.

La première, "analyse comparative, " implique simplement de comparer le pourcentage d'arrêts pour les personnes d'une race spécifique avec le pourcentage de cette minorité dans cette zone géographique.

L'analyse comparative a été utilisée dans un rapport de 1999 souvent cité du procureur général de New York sur les pratiques d'arrêt et de fouille du service de police de la ville de New York. Les agents patrouillaient dans et autour des bâtiments résidentiels privés et arrêtaient les personnes qu'ils pensaient être des intrusions. En 1999, 25,6% de la population de la ville était noire, pourtant représenté 50,6 pour cent de toutes les personnes arrêtées. Dans une affaire de la Cour fédérale de 2013, le juge a statué que l'arrêt et la fouille avaient été utilisés de manière inconstitutionnelle.

Cependant, en benchmark, les chiffres sont basés sur les données du recensement, ce qui peut donner une vision très trompeuse. Par exemple, prendre Ville et Pays, Missouri, une ville avec seulement 12,2 pour cent de population non blanche. Plus de 20 pour cent des contrôles routiers de l'année dernière impliquaient des minorités. Cependant, Town and Country est traversé par deux grandes autoroutes. Comment les dizaines de milliers d'automobilistes circulant sur ces autoroutes sont-elles prises en compte dans le benchmark ?

Les données du recensement ne tiennent pas compte des non-résidents. Pour toutes les zones de patrouille du département de police du comté de St. Louis, seulement 44,6% des conducteurs arrêtés par la police vivaient réellement dans le comté de St. Louis. Cela seul montre que les données du recensement ne sont pas une source viable pour déterminer le profilage racial.

Quoi de plus, les agents reçoivent souvent l'ordre de patrouiller dans les zones à « forte criminalité ». Statistiquement parlant, il s'agit principalement de zones minoritaires. Donc, inévitablement, il y aura plus d'arrêts dans ces zones désignées à forte criminalité. Comme les données sont généralement observées sur une ville, au niveau du comté ou de la circonscription, la démographie de ces zones à forte criminalité est obscurcie.

Taux de succès

Un autre type de test examine le "taux de réussite" du stop-and-frisk, c'est-à-dire le pourcentage de perquisitions ayant effectivement abouti à la découverte d'armes, drogue ou autre contrebande.

Dans certains États, comme la Caroline du Nord, tandis qu'un pourcentage plus élevé d'une minorité a été recherché, il y avait en fait moins de chances que les agents découvrent de la contrebande illégale. Cela a été présenté comme une preuve de profilage racial.

Un problème ici est que la plupart des taux de réussite impliquent toutes les recherches, quel que soit le genre. Cela inclut les perquisitions après les arrestations pour les mandats non exécutés. Cela signifie que le taux de réussite final peut être trompeur, y compris les recherches effectuées dans le cadre du traitement de routine.

En 2016, des chercheurs de Stanford ont publié un nouveau type de test qui analyse quatre variables :la race du conducteur, service d'officier faisant l'arrêt, si l'interpellation a donné lieu à une perquisition et si de la contrebande illégale a été trouvée. Cette mesure est conçue pour donner un « instantané du seuil de suspicion de l'agent avant de fouiller une personne d'une race donnée ».

Cependant, comme le discutent notamment les auteurs, il n'y a aucun moyen de conclure définitivement que les disparités montrées par cette métrique découlent nécessairement de préjugés raciaux. Quoi de plus, Stanford's metric is too complicated for every precinct in the U.S. to use due to lack of detailed data and the complex analysis required.

A proposed metric

Given the drawbacks of current methods used to detect racial profiling, the U.S. needs a new way to detect racial profiling among police officers. We suggest something that is simple, understandable and easily applied across the country:a method called intrapopulation comparison.

Say one precinct has 100 police officers. Some officers stop fewer minorities, some stop more, while most officers are somewhere in the middle. Each officer is assigned a score, showing how far he or she individually deviates from the average. If the officer deviates too far, he or she is flagged and that case is looked at more carefully.

This concept was first introduced in the early 2000s. Why aren't more precincts using this method? Most likely the same reason most practices stay in place past their prime:habit. We're currently collecting data and studying how this metric might work for the St. Louis County Police Department.

Intrapopulation comparison allows us to flag individual officers, while addressing the issues that come with benchmarks or hit rates, like commuters and census data. The officers are compared with other officers in similar situations. The basis for identifying an officer in this system is that he or she is statistically different from the peer group.

A glaring issue with this approach is that an entire precinct could be racially biased. Mais, inevitably, there will be major outliers.

Racial profiling is a critical issue for law enforcement and the nation. Police departments have to demonstrate that they serve citizens in an impartial manner. We believe that this metric is simple and understandable, and it serves as an early warning system that will get closer to the root of the problem – individual officers who racially profile.

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l'article original.