在最近一起警察枪击手无寸铁黑人事件中，本周北迈阿密的一名警察射杀了查尔斯·金西——一名治疗师，当时他正躺在地上，双手举在空中。他显然是在试图帮助一名坐在街上的自闭症患者。金西幸存了下来，但此前明尼苏达州和路易斯安那州也发生了致命事件，以及两个州八名警察被谋杀的事件。
警察、政策制定者和科学家们正在努力寻找答案，以应对针对非裔美国人的过度——且常常是致命的——武力。许多研究人员表示，第一步可能是获取更好的数据，了解警察部门使用武力的频率以及在何种情况下使用武力。一个名为“警务公平中心”的智库本月发布了迄今为止最有力的数据，说明警察在工作中使用武力的频率，以及这些行为如何因涉及人员的种族而异。这些数据呼应了近乎每天头条新闻中出现的情况：在地理和人口构成多样的全国各地，即使考虑到暴力犯罪逮捕率和其他因素的差异，身体暴力——通过约束、拳打、泰瑟枪和枪支——也 disproportionately 施加在黑人身上。
该结论来自 2010 年至 2015 年期间的数据，这些数据由全国 12 个警察部门自愿提供。报告中对部门身份进行了匿名处理。
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加州大学伯克利分校的杰克·格拉泽是警察内隐种族偏见方面的专家，也是这份新报告的合著者，他与《大众科学》谈论了中心的工作、应对偏见的方法，以及在一个因暴力事件升级而震惊的国家中似乎无法回答的许多问题。
[以下是采访的编辑稿。]
我们知道，警察和我们其他人一样，可能会受到内隐偏见的影响。您能简要描述一下那是什么吗？
内隐偏见反映了人们在群体之间（如种族或族裔群体）和特定特征（如犯罪或危险）之间存在的正面或负面的心理联系。它们是内隐的，因为它们存在于我们记忆中无法进行有意识内省的部分。当我们遇到来自其中一个群体的人或当我们想到这些群体时，它们会在我们的记忆中被激活。当它导致我们根据对他们所属群体的先有概念对个人做出有偏见的判断时，它就是不适应的。
包括您的智库“警务公平中心”在内的团体已经致力于为警察设计旨在帮助应对工作中内隐偏见的计划。这种培训是什么样的？
很多人都在呼吁进行内隐偏见培训，包括希拉里·克林顿。它们通常看起来像基于讲座和讨论的对话，内容是关于什么是内隐偏见，以及它如何影响您的判断并导致您做出歧视性判断。
我们是否有实际数据表明这种培训会改变警察在现场的行动？
遗憾的是，没有证据表明这些培训对绩效有任何实际影响。您可以提高人们对内隐偏见存在并影响他们的可能性的认识，但这与阻止它影响他们的判断不是一回事。内隐偏见的本质是您感觉不到它的运作。有一些评估这些计划的内部报告，但它们尚未在同行评审的研究中发表。总的来说，我们仍然在非常少的信息下工作。
科学家会告诉您，您不应该称之为“培训”，因为您不想给人们留下他们的行为正在被改变的印象。这只是提高意识。如果处理不当，谈论偏见的过程可能会加强偏见——或者当人们认为自己已经消除偏见或接受过培训时，他们会觉得自己有资格继续工作，而不用太担心偏见，这实际上可能会增加偏见。
那么我们如何获得好的数据呢？
我们正在 CPE 构建这个国家司法数据库，并希望能够查看这些[内隐偏见]培训对实际绩效结果的影响。我们没有警察部门之间现有的可比较数据。如果您要在部门内进行测试，您会随机分配一些单位来做这件事并比较他们的行动，但这尚未完成。充其量，您会获得一些显性的态度改变，但没有内隐的态度改变，绩效也没有提高。
如果内隐偏见研讨会可能不是答案，那么警察部门可以做什么？
我们不知道如何消除人们的偏见，因为文化中充满了这些刻板印象。我的总体建议是——我认为这与“警务公平中心”通常提出的建议一致——各部门应找到方法来降低这些互动发生的频率。
意味着什么？
警察在与谁互动以及拘留谁方面有很大的自由裁量权，这可能会导致自由裁量性拦截的巨大差异。您可以在不损害公共安全的情况下减少接触次数，这样有偏见结果的可能性就会大大降低。我们在纽约市看到了这一点：拦截次数大幅下降，种族差异在数学上必然减少，因为差异的空间变小了。
自愿向您提供数据的 12 个部门被告知他们将保持匿名。您如何知道数据是准确的？
我们一直担心自我报告数据的准确性。我们希望通过保持匿名来对冲这种风险。
随着数据库越来越大——除了这 12 个部门之外，我们还有更多部门排队加入——我们将看到美国人口的很大一部分被代表。我的期望是，在一两年内，保守地说，我们将有覆盖美国一半人口的警察部门被代表。我们的目标是大型部门。关于所报告数据的准确性的担忧仍然存在。他们中的一些人只是发送包含汇总统计数据的 PDF 文件。我们正在与所有这些部门合作，收集原始数据，以便在事件级别发送给我们，但其中存在很多差异。
这是关于此问题的第一个公开数据。您是如何促成这件事的？
CPE 多年来一直致力于与警察部门建立关系，这是其中的重要组成部分。CPE 与一些大城市警察局长和一些小城镇也存在这种关系。我们从国家科学基金会获得了一笔拨款，并从一些私人资助者那里获得了额外的资金，因此我们可以组建一支研究人员和工作人员团队来实现这一目标。我们有一些退休警察在职，他们正在进行这项外展工作。这非常有帮助。
您对其他哪些良好的数据驱动领域抱有希望，以对抗不必要的武力使用？
社区警务是一个定义不清的概念，每个警察部门都会说他们正在这样做。要获得关于这方面的良好数据，您需要它在警务风格存在差异的地区，或者正在这样做与没有做的地区具有可比性。国家司法数据库正在尝试解决其中的一部分。在弄清楚谁在做什么之前，很难说具体什么有效。
我对一件事感到兴奋，那就是警务中群体间接触的心理学。仅仅与不同群体——种族、民族、性取向、意识形态、民族——的成员接触，只要不是消极的、竞争性的接触，就可以减少对其他群体的偏见。在这方面已经有一些出色的工作，我希望我们可以将其注入到社区导向的警务中。