正当美国努力应对乔治·弗洛伊德被杀事件引发的全国性种族反思之际，越来越明显的是，即使是大流行病也不会平等地打击所有人。在全国范围内，考虑到年龄因素，黑人死于 COVID-19 的可能性是白人的 3.7 倍；在一些州，黑人死于 COVID-19 的年龄调整率是白人的五到九倍。
在这种背景下，研究社会、经济和公共卫生结果中的种族差异的重要性从未如此清晰。但是，研究人员和报道他们发现结果的记者在试图揭示这些明显差异的根源时应谨慎。研究种族，特别是种族与健康或警察暴力等社会结果之间的关系，既有统计学上的挑战，也有概念上的挑战，这使得准确理解为什么黑人死于 COVID-19 的比率更高比看起来更难。
也许最大的问题源于统计学家所说的“后处理偏差”。由于种族身份是在出生时被赋予的，它影响着人们生活的方方面面——某人居住在哪里、他们接受何种教育、他们拥有的机会类型以及他们赚多少钱。为了理解种族对特定结果的影响——例如，警察暴力，或 COVID-19 患者的死亡可能性——学者们通常会控制教育、收入、健康状况或职业等因素。但是，所有这些变量都是“后处理”的，或者说是种族的下游，因为种族本身可以塑造一个人的成长、教育和就业方式。控制这些变量可能会扭曲学者可能发现的任何结果。
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考虑以下类比：如果研究人员着手调查吸烟是否会导致死亡，但控制了某人是否患肺癌，他们可能会发现吸烟并不会增加死亡率——因为他们实际上已经消除了吸烟影响健康的重要途径。更重要的是，通过控制肺癌，他们现在比较的是不患肺癌的吸烟者（他们可能异常健康）与不患肺癌的非吸烟者的寿命（以及比较患肺癌的非吸烟者，这是一个非常不寻常的群体，与患肺癌的吸烟者）。在种族背景下，控制几乎任何社会经济或健康变量——正如大多数关于 COVID-19 死亡中种族差异的研究那样——都可能在分析中产生严重的偏差，从而使许多实证结果受到质疑。
在种族与治安研究中也存在类似的问题。以最近关于美国治安中是否存在种族主义证据的辩论为例。哈佛大学的经济学家罗兰·弗莱尔发现，警察对他们拦下的白人、黑人和西班牙裔美国人以相同的比率开枪。然而，正如政治学家迪恩·诺克斯、威尔·洛伊和乔纳森·穆姆洛指出的那样，如果在最初是谁被拦下方面存在歧视，那么估计人们被拦下后所受待遇的种族差异就会变得更加复杂——尤其因为警察更可能拦下黑人和西班牙裔人而不是白人，而且这些拦停中有更多是不合理的。如果黑人因较轻微（或不存在）的罪行而被警察拦下，那么在武力使用方面“平等待遇”实际上会表明治安总体上非常不平等。被警察拦下是种族“后处理”的结果，而未能考虑到这种偏差可能会导致错误的结论，从而掩盖美国机构中种族主义的程度。
正如政治学家玛雅·森和奥马尔·瓦索指出的那样，第二个挑战来自种族标签的不稳定性。正如一项研究得出结论，“没有两个种族测量标准会捕捉到相同的信息。”在一项为期 19 年的对数千名美国人的调查中，整整 20% 的样本改变了他人对他们的种族分类或他们自己的种族认同。调查受访者甚至会根据生活事件改变认同：监禁、失业或收入低于贫困线会使受访者更倾向于认同为黑人，而结婚的人更可能被视为并认同为白人。
在 2000 年至 2010 年人口普查之间，近 1000 万受访者改变了他们自我认同的种族或关于西班牙裔血统的回答；只有 41% 的西班牙裔在两次人口普查中以相同的方式认同他们的种族和民族血统。另一项研究发现，凶杀案受害者更可能在其死亡证明上被归类为黑人，而死于肝硬化的人更可能被归类为美洲原住民——即使考虑到其近亲提供的受害者种族也是如此。
纵观美国历史，种族界限发生了很大变化。密西西比三角洲的华裔美国人曾经被归类为几乎是黑人，而 1974 年美国联邦委员会关于种族和民族定义的努力对南亚裔人进行分类：最初建议将他们标记为白人/高加索人，然后将他们归类为亚洲或太平洋岛民。
各国对种族定义存在很大差异：在美国，由于所谓的“一滴血原则”，任何具有黑人血统的人在历史上都被归类为黑人；在巴西，如果一个人有任何欧洲血统，他就不是“黑人”。
换句话说，种族身份在很大程度上不是生物学决定的，而是社会力量的产物。然而，正如社会学家安·莫宁记录的那样，种族的生物学观点仍然在美国的生物学教科书以及生物学本科生和生物学教授中占主导地位。当定量社会科学家研究种族时，他们通常只在方程式中包含一个黑人或白人的二元变量。当这类研究发现 COVID-19 死亡率或警察杀人事件等结果中的种族差异时，它通常会提出比提供答案更多的问题：它既没有解释为什么或如何种族会影响生活结果，也没有阐明可能有所帮助的潜在政策干预措施。
但是有更好的方法来研究种族。在 2016 年的一篇论文中，森和瓦索建议研究人员不应将种族视为一组不可改变的生物学特征，而应将其视为他们所谓的“一捆棍子”，其中包括肤色、方言、社区、基因、阶级、姓名和祖籍地等因素。“种族”本身无法在研究中被操纵，但许多与我们所说的种族密切相关的特征是可以操纵的。通过一次只关注捆绑中的一根棍子——而不是简单的“种族”变量所传达的祖籍、社区、社会经济地位、肤色、姓名等组合——研究人员可以尝试隔离究竟哪些因素是导致我们观察到的种族差异的幕后推手。
例如，研究人员可以操纵简历上的姓名，以研究求职者的感知种族如何影响他们被聘用的可能性。已故的哈佛大学社会学家德瓦·佩吉，例如，发现雇主对具有刻板印象的白人姓名和犯罪记录的申请人的反应，与对没有犯罪记录的黑人申请人的反应一样强烈。或者，研究人员可以尝试隔离感知的肤色（捆绑中的另一根棍子）在治安中种族差异中的作用。在最近发表在《自然-人类行为》上的一篇论文中，该论文考察了晚上 7 点左右的警察拦截，研究人员发现，在阳光充足时，黑人司机更有可能被拦截；日落之后，“黑暗面纱”保护黑人司机免受种族歧视。同样，通过关注一捆棍子中的一个因素——在本例中是感知的肤色——研究人员隔离了可能导致交通拦截差异的其他因素，例如社会经济和社区特征。
避免后处理偏差和种族标签不稳定性问题的另一种方法是关注种族群体内部的差异，而不是尝试在种族群体之间进行比较，以了解哪些机制可能正在驱动结果的差异。例如，为了研究黑人和白人之间的教育差距，研究人员可以尝试隔离与教育合理相关的捆绑棍子之一的组内差异，而不是简单地对整个人口的教育结果进行分析，并控制种族和社会经济因素——这是一种常见的做法，既受到后处理偏差的污染，又在概念上不清晰。
以“搬迁机会”实验为例，该实验涉及随机分配住房券。研究人员分析了这项实验，以比较来自高贫困社区的黑人青少年与来自中等贫困社区的处境相似的黑人青少年的学业成绩，发现社区可以显着影响社会经济结果。
查尔斯·默里的臭名昭著且存在严重缺陷的书籍《钟形曲线》中可以看到跨群体分析的一些缺陷，该书断言白人美国人在认知能力方面比黑人美国人具有遗传优势。默里只是比较了黑人和白人在智商测试中的差异，并得出结论，这些差异至少在一定程度上是遗传的。这种分析几乎完全将种族视为一个基本的生物学类别，未能解决支撑种族身份的复杂社会因素，并且容易受到上述所有统计偏差的影响。一项更复杂的研究设计考察了在欧洲血统水平上存在差异但在社会环境和身份上相似的黑人个体，发现与白人血统相关的基因与认知能力之间没有关系。“通过识别有意义的组内差异，”森和瓦索评论道，“学者们可以缩小解释不同种族结果的因果机制。”
在 COVID-19 的背景下，研究人员应避免从仅仅包含种族二元变量（其“效应”在概念上不明确）并控制可能位于种族下游的社会经济特征和健康状况的研究中，对种族差异的根本原因得出过多结论。一种更有希望的方法是隔离这种差距的一种可能解释——例如，社区卫生机构、监禁率或特定职业角色和健康状况的差异——并研究种族群体内部的差异，以深入了解哪些因素可能正在驱动 COVID-19 死亡率的种族差异。
为了创建一个更加公正的社会，我们必须了解社会、经济和公共卫生结果中种族差异的根本原因。但是，虽然研究群体之间差异的程度——例如黑人与白人的财富差距或 COVID-19 死亡率的差异——是必不可少的，但如果研究人员希望解释这些差异的原因，他们需要确保他们对与种族相关的统计学、概念和历史复杂性保持敏感。如果研究人员将种族视为方言、祖籍、社区、阶级和肤色等相关特征的综合衡量标准，而不是将其视为固定的生物学类别，他们可能会取得更大的进展。