MIT推動系統性種族主義研究的努力
麻省理工學院（MIT）抗擊系統性種族主義的倡議正在建立一個開放數據庫，以促進在警務、住房和醫療等領域的種族不平等研究。
在20世紀初，W.E.B. Du Bois記錄了費城黑人社區的生活條件和文化，並揭示了白人社會中普遍存在的種族主義態度和信念。他指出，像健康這樣的不平等結果不僅可以歸因於種族主義思想，還可以歸因於美國制度中根深蒂固的種族主義。
距今將近125年，“系統性種族主義”已成為研究種族問題的核心。數世紀的數據收集和分析，如Du Bois的工作，記錄了法律和制度中種族不平等的機制，並試圖衡量其影響。
麻省理工學院數據、系統與社會研究所（IDSS）的教授Fotini Christia表示：“有大量研究顯示，美國社會幾乎所有領域都存在種族歧視和系統性不平等。新的研究還表明，依賴歷史數據訓練的計算技術，可能會進一步加深種族偏見。但這些工具同樣可以幫助識別種族不平等的結果，理解其原因和影響，甚至提出解決方案。”
IDSS的這一倡議不僅協調校園內的系統性種族主義研究，還推出了一個新項目，旨在支持MIT以外的研究：ICSR數據中心，這是一個不斷演變的公共網絡數據庫，匯集了ICSR研究人員收集的數據集。
數據為正義服務
“我在ICSR的主要項目是利用亞馬遜網絡服務構建數據中心，供其他研究人員在其刑事司法相關項目中使用，”最近從MIT技術與政策項目（TPP）畢業的學生Ben Lewis SM ’24表示，現在是MIT斯隆管理學院的博士生。“我們希望數據中心成為一個集中地，研究人員可以通過簡單的網絡或Python介面訪問這些信息。”
在TPP攻讀碩士學位期間，Lewis專注於種族、毒品政策和美國的警務，研究毒品非刑事化政策對監禁率和過量死亡率的影響。他是ICSR警務團隊的一員，該團隊由MIT的研究人員組成，研究數據在警務政策和程序設計中的作用，以及數據如何突出或加劇種族偏見。
“警務領域的研究始於一個非常具有挑戰性的基本問題，”該團隊的領導者，電氣工程與計算機科學（EECS）教授Devavrat Shah說。“我們能否利用數據來更好地理解種族在刑事司法系統中不同決策中的作用？”
目前，數據中心提供來自美國40個最大城市的911調度信息和警察攔截數據，這些數據由ICSR研究人員收集。Lewis希望這一努力不僅能擴展到其他城市，還能包括其他相關且通常是孤立的信息，如判刑數據。
“我們希望將數據集結合在一起，以便更全面和整體地了解執法系統，”ICSR研究人員、IDSS社會與工程系統（SES）博士生Jessy Xinyi Han解釋道。Han表示，因果推斷等統計方法可以幫助揭示不平等的根本原因，以“理清一系列可能性”，更好地理解種族在刑事司法過程不同階段的因果影響。
“我做這個項目的動機是個人的，”Lewis表示，他選擇MIT的主要原因之一就是有機會研究系統性種族主義。在TPP學習期間，他還創立了劍橋的End Overdose分會，這是一個致力於阻止毒品過量死亡的非營利組織。他的倡導活動使數百人接受了救生毒品干預的培訓，並為他贏得了2024年Collier獎章，這是MIT為社區服務頒發的榮譽，以紀念為MIT警察服務而喪生的Sean Collier。
教育與影響
隨著數據中心基礎設施的建設完成，ICSR警務團隊已開始共享數據，下一步是其他ICSR團隊也開始共享數據。這一跨學科的系統性種族主義研究倡議包括在住房、醫療和社交媒體等領域工作的團隊。
“我們希望利用當前可用的豐富數據來回答有關種族如何源於多個系統相互作用的難題，”EECS教授、IDSS創始主任及ICSR共同負責人Munther Dahleh說。“我們關心的問題是各種機構如何延續種族主義，以及技術如何加劇或對抗這一現象。”
對數據中心創建者而言，該項目的主要成功標誌是看到數據被用於MIT及其他地方的研究項目。作為一個資源，該中心可以支持來自不同經驗和背景的用戶的研究。
“數據中心同樣關乎教育和賦權，”Han說。“這些信息可以用於設計教導用戶如何使用大數據、如何進行數據分析，甚至學習機器學習工具的項目，所有這些都是為了揭示數據中的種族差異。”
Dahleh表示：“推廣數據技能一直是IDSS自成立以來的使命之一。使這些數據可用所帶來的機會，我們感到非常興奮，尤其是在教育背景下，包括但不限於我們日益增長的IDSSx在線課程。”
這種對教育潛力的重視進一步增強了MIT各地ICSR研究人員的雄心，他們希望利用數據和計算工具為政策制定者提供可行的見解，從而帶來真正的變革。
Christia表示：“系統性種族主義是一個證據充分的社會挑戰，對各個領域都有深遠的影響。我們希望確保發展的技術與不斷增加的數據訪問相結合，用來對抗種族主義的結果，而不是繼續執行這些結果。”
這篇報道強調了數據在當代社會問題解決中的重要性，尤其是在面對系統性種族主義這一複雜問題時。數據不僅能揭示問題的根源，還能幫助設計出更有效的解決方案，並且在教育層面上提供資源。這種跨學科的合作模式值得其他學術機構和社會團體學習，因為只有通過結合不同領域的專業知識，才能更好地應對社會不平等的挑戰。
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