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국가는 인종과 정치에 대해 다시 대화를해야합니다. 최근 백인 경찰관의 비무장 흑인 남성 사망은 고립 된 사건이 아니다. 문제는 널리 퍼져 있습니다. 최근의 어머니 존스 기사는 지난 달에만 4 건의 사건을 지적했습니다. 강간이나 아동 학대와 같은 경찰의 잔인성은 사회에 새로운 것이 아닙니다. 새로운 소식은 소셜 미디어와 24 시간 뉴스주기의 협박 덕분에 우리의 인식입니다.
트위터, 페이스 북, 인스 타 그램, 스냅 챗 및 유튜브는 모두 퍼거슨, 미주리의 마이클 브라운 촬영에 관한 메시지와 NYPD에 의한 에릭 가너의 초조에 대한 메시지를 신속하게 보내는 데 사용되고있다. 기술의 만연한 사용은 오프라인에 영향을 미칩니다. 예를 들어, 스파이크 리의 유명한 40 에이커와 뮬 본사 외에 Adrian Franks의 벽화 두 개가 있습니다. 하나는 젊고 황홀한 Eric Garner의 작품으로 "I Ca n't Breathe"입니다. 다른 벽화에는 밝고 웃으며 마이클 브라운이 있는데 "내 손은 위로"라는 말이 새겨 져있다. 사람들은 걸어서 사진을 찍고 소셜 미디어에 게시합니다. 벽화는 "블랙 트위터"의 관심과 #MikeBrown 및 #Ferguson 해시 태그를 스크롤하는 것을 목적으로합니다.
기술에 대한 나의 본능은이 이야기에 또 다른 측면이 있다고 말합니다. 소셜 미디어는 이야기를 증폭시키고 전 세계에 빠르게 깜빡이는 것보다 빨리 보낼 수 있지만 사건이 발생하기 전에는 어떻습니까? 거기에 기회가 있습니다.
여러분은 뉴욕 주민으로서 NYPD가 유명하게 만든 최첨단 데이터 머신 인 Comp Stat에 너무 익숙하며, 종종 "더 나은 정책"의 이유와 NYC의 범죄가 급격히 감소한 이유라고 언급합니다. 흑인으로서, Comp Stat 구현의 전성기에 경찰과의 무섭고 위험한 만남이있었습니다. 범죄 감소와 정책 변화를보고자하는 두 흑인 소년의 아버지로서, 실제 질문은 모든 데이터를 보호하고 활동가, 성직자, 지역 사회 지도자, 폭력 단속 자 및 정책 입안자들이 정책에 접근하여 모든 사람 을위한 더 안전한 공동체를 구축 할 수있는 것이 었 습니다 ( 일부 더 안전한 거리가 아닌)? 내가 알고 싶은 것은 Big Data를 현명하게 사용하면 아들이 Michael Brown이나 Eric Garner와 같이 죽는 것을 막을 수 있습니까? 매우 개인적입니다.
저는 뉴욕 시립 대학의 사회 과학 및 흑인 연구 교수 인 L' Heureux Lewis-McCoy 박사와 저명한 새 저서, 약속의 땅에서의 불평등 과 저자와 대화했습니다.
"먼저 정확한 데이터가 필요하다"고 그는 말했다. "내가 아는 한, 우리는 민간 경찰 불만보고에 투명성을 가지고 있지 않으며 그 과정은 힘들다… 데이터의 코딩은 의심의 여지가 없다. 우리가 불만을 제기하고 법 집행 기관과 관계가있는 사람에 의해 코드를 작성하면 그것이 정확할 가능성은 상당히 의심 스럽다."
Lewis-McCoy 박사는 정책 데이터 및 불만보고의 무결성에 대해 중요한 점을 제기합니다. 불만을 제기하기가 어렵다면 의심 할 여지없이 경찰의 위법 행위에 대한보고가 부족할 것입니다. 여러 불만이있는 임원의 경우, 이러한 불만이 왜 검토, 재교육 및 견책을 초래하지 않습니까? 경찰관이 누군가를 불법적으로 다치거나 더 심하게 죽인 후에 만 이러한 불만에 대해 알게되는 이유는 무엇입니까? 어쩌면 필요한 것은 문제가있는 경찰 행동을 추적하고 끔찍한 일이 발생하기 전에 개입하는 것을 목표로 민간인 시민 정신 기술자가 운영하는 Comp Stat 버전입니다. 그건 그렇고, 이것은 현재 범죄 예방의 이름으로 반복 범죄자를 추적하고 목표로 삼기 위해 Comp Stat가 사용되는 방식과 매우 유사합니다.
다음으로 Citizen Engagement Lab의 창립자이자 ColorOfChange.org의 James Rucker와 MoveOn.org의 기술 및 조직 전략가 인 Dr. Lewis-McCoy가 지적한 내용을 에코했습니다.
"책임자 / 교구 / 부서에 따라 위법 행위에 대한 불만 및 조사를 포착하는 데이터베이스가 있어야한다고 생각합니다." "물론 많은 데이터가 존재하지만 불완전하고 표준화되지 않았으며, 데이터가 존재하는 정도로 보호되고 액세스 할 수 없습니다."
내 인생에서 만난 거의 모든 흑인 남성은 경찰과 부정적인 반응을 보였습니다. 그리고 법 집행 기관에 의한 소녀와 여성의 학대를 잊지 마십시오. 사용자 친화적 인 불만 수집 및 검토 시스템에 데이터가 넘칠 수 있습니다. Rucker에 따르면 문자 메시지와 같은 쉬운 커뮤니케이션 매체를 사용하는 세금으로 지불 한 캠페인은 "공무원의 등급을 활성화하여 누가 나쁜 사과인지를 명확하게합니다. 어떤 교구와 부서에 문제가 있는지 분명히 알 수 있습니다."라고 말합니다. 우리는 교사, 식당, 지하철 역, 이발사, 영화를 평가합니다 – 우리는 거의 모든 것을 평가합니다. 경찰은 왜 안돼?
Rucker는 이러한 사용자 친화적 불만 시스템이 정책이 너무 많은 데이터 중심의 세계에서 좋은 정책을위한 길을 열게 될 것이라고 믿고 있습니다. 보다 독립적 인 데이터를 이용할 수있게되면, 시장 및 총재와 같은 경찰서장과 선출 된 공무원은 그 수에 응답하고 적절한 정책을 수립해야합니다.
러커는“책임은 현실화하는 데 여전히 정치적 문제가 있지만 선거 문제가되고있다. 우리는 사람들이 데이터 중심의 책임을 거부하는 리더십을 바꾸기 위해 투표 할 수있다”고 말했다.
물론 경찰 데이터의 수집, 사용, 공유 및 검토를 강력하게 보호하는 강력한 경찰 조합과 같은 단체는 반드시 불만을 수집하는 새로운 방법을 시도하고 차단할 것입니다. Rucker는 앞으로의 변화를 위해 독립적 인 데이터를 찾는 것이 "필요하고 유용한 싸움"이라고 지적했습니다.
Dr. Lewis-McCoy 및 Rucker와 함께 제안한 것은 빅 데이터와 기술을 잘 활용할 수 있다는 것입니다. 이미 청소년 그룹이 모여 사람들이 경찰과의 상호 작용을 추적하는 데 도움이되는 앱을 만들었습니다. 소셜 미디어가 경찰의 위법 행위와 잔인함에 대해 밝히는 것처럼, 빅 데이터는 정책 데이터의 어둡고 어두운 구석 구석을 들여다보고 시스템에 홍수를 일으키는 불만 유형에 대해 빛을 발할 수 있습니다. 해당 불만 사항을 처리하십시오. 이 같은 자료를 사용하여 옹호자들이 입법안을 작성하고 유권자를 교육 할 때 권한을 부여 할 수 있습니다.
