Los datos pueden hacer que los inmigrantes parezcan criminales en EE.UU.
Recientemente, Trump anunció dos iniciativas enfocadas en el crimen: prometió crear una nueva oficina en el Departamento de Seguridad Nacional, Víctimas de la Participación de los Inmigrantes en el Crimen.
Por: Redacción Gestion.pe
(Bloomberg) Donald Trump planea reunir un montón de datos más sobre crímenes cometidos por inmigrantes. Inevitablemente, esto le dará un arma para usar contra ellos, gracias a una peculiaridad de las estadísticas sobre delitos: si buscas algo, casi siempre encontrarás más sobre eso.
Recientemente, Trump anunció dos iniciativas enfocadas en el crimen: prometió crear una nueva oficina en el Departamento de Seguridad Nacional, Víctimas de la Participación de los Inmigrantes en el Crimen, para reunir datos de las transgresiones cometidas por inmigrantes.
Y en su decreto corregido que prohíbe las visas y los refugiados de ciertos países, pidió la confección de una base de datos pública sobre “homicidios de honor”, definidos como violencia basada en el género y cometida por extranjeros contra mujeres.
Es difícil llegar a la verdad cuando se trata de crímenes. Hasta podría argumentarse que en realidad carecemos por completo de datos sobre crímenes. Más bien, tenemos información sobre arrestos e informes, ninguno de los cuales representa bien los crímenes reales.
Mucha actividad criminal –el uso de drogas, robos de poca monta, intrusiones, saltarse torniquetes del tren subterráneo– nunca se registran a menos que un policía esté presente de casualidad. La mayoría de las violaciones no se denuncian, y hasta un tercio de todos los homicidios nunca se resuelven.
El hecho de que los datos sean incompletos significa que lo que decidamos reunir puede tener un gran impacto en lo que vemos. Si dedicamos mucho tiempo y energía a buscar y documentar crímenes cometidos por cierta subpoblación, aumentaremos naturalmente su prominencia.
Esto no significaría que hay más criminales entre esa gente. Simplemente son objeto de un nivel diferente de escrutinio.
Consideremos cómo los departamentos de policía se han concentrado en delitos molestos en barrios pobres y de minorías –parte de una estrategia más amplia conocida como “vigilancia de ventanas rotas”–.
Los negros terminaron siendo arrestados por fumar marihuana con mucha más frecuencia que los blancos –aunque las personas de ambas razas en realidad usan la sustancia en aproximadamente la misma proporción–.
De manera similar, la Chicago Police Accountability Task Force comprobó que los conductores negros tenían muchas más probabilidades que los blancos de ser detenidos bajo la sospecha de llevar contrabando ilegal, aunque era menos probable que realmente llevaran contrabando.
A pesar de las fallas obvias de los datos de arrestos, seguimos usándolos para diseñar las políticas. Los departamentos de policía envían más efectivos a las zonas donde hacen más arrestos.
Los jueces consideran los arrestos previos al decidir la severidad de la sentencia. Algoritmos de computadora usan los datos para predecir dónde ocurrirán los crímenes (“vigilancia predictiva”), cuánta fianza pedir y si se debe otorgar libertad condicional a los prisioneros (“riesgo de reincidencia”).
Todas esas decisiones están tan sesgadas como los datos en los cuales se basan –un problema persistente para los pobres y las minorías, que se encuentran a sí mismas crecientemente vigiladas y encarceladas.
Tal vez, usted ya haya oído hablar de la estadística según la cual los inmigrantes están involucrados en menos crímenes que los estadounidenses nativos.
Si empezamos a hacer un escrutinio exagerado de los inmigrantes de países con mayoría musulmana, las cifras podrían muy bien cambiar en detrimento de ellos, dándole al gobierno de Trump la excusa que necesita para emprender una categorización mayor aún en aras de la seguridad nacional.
Para ser justos, y para usar un enfoque científico, deberíamos elegir otra subpoblación y enfocarla de igual manera, a fin de medir los efectos de la atención agregada. Sugiero empezar por los políticos.