A principios del siglo XX, WEB Du Bois escribió sobre las condiciones y la civilización de los negros en Filadelfia, documentando asimismo las actitudes y creencias racistas que impregnaban la sociedad blanca que los rodeaba. Describió cómo los resultados desiguales en ámbitos como la sanidad podrían atribuirse no sólo a ideas racistas, sino asimismo al racismo arraigado en las instituciones estadounidenses.
Casi 125 primaveras posteriormente, el concepto de “racismo sistémico” es fundamental para el estudio de la raza. Siglos de compilación y investigación de datos, como el trabajo de Du Bois, documentan los mecanismos de inequidad étnico en las leyes y las instituciones e intentan valorar su impacto.
«Existe una extensa investigación que muestra la discriminación étnico y la inequidad sistémica en esencialmente todos los sectores de la sociedad estadounidense», explica Fotini Christia, profesora internacional Ford de Ciencias Sociales en el Sección de Ciencias Políticas, quien dirige el Instituto de Datos, Sistemas y Sociedad del MIT ( IDSS), donde asimismo codirige el Iniciativa para combatir el racismo sistémico (ICSR). “Investigaciones más recientes demuestran cómo las tecnologías computacionales, generalmente entrenadas o basadas en datos históricos, pueden afianzar aún más los prejuicios raciales. Pero estas mismas herramientas asimismo pueden ayudar a identificar resultados racialmente desiguales, comprender sus causas e impactos e incluso contribuir a proponer soluciones”.
Encima de coordinar la investigación sobre el racismo sistémico en todo el campus, la iniciativa IDSS tiene un nuevo esquema destinado a potenciar y apoyar esta investigación más allá del MIT: el nuevo Centro de datos ICSRque sirve como un depósito web divulgado y en proceso de conjuntos de datos recopilados por investigadores del ICSR.
Datos para la probidad
«Mi esquema principal con ICSR implicó el uso de Amazon Web Services para construir el centro de datos para que otros investigadores lo utilicen en sus propios proyectos relacionados con la probidad penal», dice Ben Lewis SM ’24, un discípulo nuevo del Software de Política y Tecnología (TPP) del MIT. y coetáneo estudiante de doctorado en MIT Sloan School of Management. «Queremos que el centro de datos sea un superficie centralizado donde los investigadores puedan ceder a esta información a través de una sencilla interfaz web o Python».
Mientras obtenía su habilidad en TPP, Lewis centró su investigación en la raza, las políticas de drogas y la vigilancia policial en los Estados Unidos, explorando el impacto de las políticas de despenalización de las drogas en las tasas de encarcelamiento y sobredosis. Trabajó como miembro del equipo de vigilancia policial de ICSR, un género de investigadores del MIT que examinan el papel que desempeñan los datos en el diseño de políticas y procedimientos policiales, y cómo los datos pueden resaltar o exacerbar los prejuicios raciales.
«La enhiesto de vigilancia policial comenzó con una pregunta fundamental verdaderamente desafiante», dice el líder del equipo y profesor de ingeniería eléctrica e informática (EECS), Devavrat Shah. «¿Podemos utilizar datos para comprender mejor el papel que juega la raza en las diferentes decisiones tomadas en todo el sistema de probidad penal?»
Hasta ahora, el centro de datos ofrece información sobre el despacho del 911 y datos de detenciones policiales, recopilados en 40 de las ciudades más grandes de los Estados Unidos por investigadores del ICSR. Lewis calma que el esfuerzo se expanda para incluir no solo otras ciudades, sino asimismo otra información relevante y típicamente aislada, como datos de sentencias.
«Queremos unir los conjuntos de datos para tener una visión más completa y holística de los sistemas de aplicación de la ley», explica Jessy Xinyi Han, investigadora del ICSR y estudiante de posgrado en el software de doctorado de Sistemas Sociales y de Ingeniería (SES) del IDSS. Los métodos estadísticos como la inferencia causal pueden ayudar a descubrir las causas fundamentales de las desigualdades, dice Han, para “desenredar una red de posibilidades” y comprender mejor el objetivo causal de la raza en las diferentes etapas del proceso de probidad penal.
«Mi motivación para realizar este esquema es personal», dice Lewis, quien se sintió atraído por el MIT en gran parte por la oportunidad de investigar el racismo sistémico. Como estudiante de TPP, asimismo fundó la sucursal de Cambridge de End Overdose, una ordenamiento sin fines de ganancia dedicada a detener las muertes por sobredosis de drogas. Su defensa llevó a capacitar a cientos de personas en intervenciones farmacológicas que salvan vidas y le valió la Medalla Collier 2024, una distinción del MIT por servicio comunitario en honor a Sean Collier, quien dio su vida sirviendo como oficial de la policía del MIT.
“He tenido familiares encarcelados. He manido el impacto que ha tenido en mi comunidad y en mi comunidad, y me di cuenta de que el exceso de vigilancia y el encarcelamiento son una curita en temas como la pobreza y el uso de drogas que pueden atrapar a las personas en un ciclo de pobreza”.
Educación e impacto
Ahora que se ha construido la infraestructura para el centro de datos y el equipo de vigilancia policial del ICSR ha comenzado a compartir conjuntos de datos, el posterior paso es que otros equipos del ICSR asimismo comiencen a compartir datos. La iniciativa interdisciplinaria de investigación sobre el racismo sistémico incluye equipos que trabajan en ámbitos que incluyen vivienda, atención médica y redes sociales.
«Queremos exprimir la multitud de datos disponibles hoy para replicar preguntas difíciles sobre cómo el racismo resulta de las interacciones de múltiples sistemas», dice Munther Dahleh, profesor de EECS, director fundador del IDSS y codirector del ICSR. «Nuestro interés es cómo varias instituciones perpetúan el racismo y cómo la tecnología puede exacerbarlo o combatirlo».
Para los creadores del centro de datos, la principal señal de éxito del esquema es ver los datos utilizados en proyectos de investigación interiormente y fuera del MIT. Sin retención, como arbitrio, el centro puede respaldar esa investigación para usuarios con una variedad de experiencias y orígenes.
«El centro de datos asimismo tiene que ver con la educación y el empoderamiento», dice Han. «Esta información se puede utilizar en proyectos diseñados para enseñar a los usuarios cómo utilizar big data, cómo realizar investigación de datos e incluso educarse herramientas de formación forzoso, todo específicamente para descubrir disparidades raciales en los datos».
«Defender la propagación de habilidades de datos ha sido parte de la comisión del IDSS desde el día 1», dice Dahleh. «Estamos entusiasmados con las oportunidades que puede presentar la disponibilidad de estos datos en contextos educativos, incluido, entre otros, nuestro creciente conjunto de ofertas de cursos en columna IDSSx».
Este vehemencia en el potencial educativo no hace más que aumentar las ambiciones de los investigadores del ICSR en todo el MIT, que aspiran a utilizar datos y herramientas informáticas para producir conocimientos prácticos para los responsables políticos que puedan conducir a un cambio actual.
“El racismo sistémico es un desafío social ampliamente evidenciado con impactos de gran inteligencia en todos los ámbitos”, dice Christia. «En el IDSS, queremos avalar que las tecnologías en progreso, combinadas con el comunicación a cantidades cada vez mayores de datos, se aprovechen para combatir los resultados racistas en superficie de seguir implementándolos».