Stärkung der systemischen Rassismusforschung am MIT und darüber hinaus | MIT-Nachrichten

Um die Wende zum 20. Jahrhundert schrieb WEB Du Bois über die Lebensbedingungen und die Kultur der Schwarzen in Philadelphia und dokumentierte auch die rassistischen Einstellungen und Überzeugungen, die in der sie umgebenden weißen Gesellschaft vorherrschten. Er beschrieb, wie ungleiche Ergebnisse in Bereichen wie der Gesundheit nicht nur auf rassistische Ideen, sondern auch auf den in amerikanischen Institutionen verankerten Rassismus zurückzuführen seien.

Quick 125 Jahre später ist das Konzept des „systemischen Rassismus“ von zentraler Bedeutung für die Erforschung der Rasse. Jahrhundertelange Datenerfassung und -analyse, wie die Arbeit von Du Bois, dokumentieren die Mechanismen der Rassenungleichheit in Gesetzen und Institutionen und versuchen, ihre Auswirkungen zu messen.

„Es gibt umfangreiche Untersuchungen, die Rassendiskriminierung und systemische Ungleichheit in praktisch allen Bereichen der amerikanischen Gesellschaft belegen“, erklärt Fotini Christia, Ford Worldwide Professor für Sozialwissenschaften am Division of Political Science, der das MIT Institute for Information, Techniques, and Society leitet ( IDSS), wo sie auch die Co-Leiterin ist Initiative zur Bekämpfung systemischen Rassismus (ICSR). „Neuere Forschungsergebnisse zeigen, wie Computertechnologien, die typischerweise trainiert werden oder auf historischen Daten basieren, rassistische Vorurteile weiter verschärfen können. Dieselben Instruments können aber auch dabei helfen, rassistisch ungleiche Ergebnisse zu erkennen, ihre Ursachen und Auswirkungen zu verstehen und sogar dazu beizutragen, Lösungen vorzuschlagen.“

Neben der Koordinierung der Forschung zu systemischem Rassismus auf dem gesamten Campus verfügt die IDSS-Initiative über ein neues Projekt, das darauf abzielt, diese Forschung über das MIT hinaus zu stärken und zu unterstützen: das Neue ICSR-Datenhubdas als sich entwickelndes, öffentliches Internet-Depot für Datensätze dient, die von ICSR-Forschern gesammelt wurden.

Daten für Gerechtigkeit

„Mein Hauptprojekt mit ICSR bestand darin, Amazon Internet Companies zu nutzen, um den Datenhub für andere Forscher aufzubauen, den sie in ihren eigenen Projekten im Bereich der Strafjustiz nutzen können“, sagt Ben Lewis SM ’24, ein frischgebackener Absolvent des MIT Expertise and Coverage Program (TPP). und aktueller Doktorand an der MIT Sloan College of Administration. „Wir möchten, dass der Datenhub ein zentraler Ort ist, an dem Forscher über eine einfache Internet- oder Python-Schnittstelle auf diese Informationen zugreifen können.“

Während seines Masterstudiums an der TPP konzentrierte Lewis seine Forschung auf Rasse, Drogenpolitik und Polizeiarbeit in den Vereinigten Staaten und untersuchte die Auswirkungen der Drogenentkriminalisierungspolitik auf die Inhaftierungs- und Überdosierungsraten. Er arbeitete als Mitglied des ICSR Policing-Groups, einer Forschergruppe am MIT, die untersucht, welche Rolle Daten bei der Gestaltung von Polizeirichtlinien und -verfahren spielen und wie Daten rassistische Vorurteile hervorheben oder verstärken können.

„Die Polizeibranche begann mit einer wirklich herausfordernden Grundfrage“, sagt Teamleiter und Professor für Elektrotechnik und Informatik (EECS) Devavrat Shah. „Können wir Daten nutzen, um die Rolle der Rasse bei den verschiedenen Entscheidungen im gesamten Strafjustizsystem besser zu verstehen?“

Bisher bietet der Daten-Hub 911-Notrufinformationen und Daten zu Polizeikontrollen, die von ICSR-Forschern in 40 der größten Städte der Vereinigten Staaten gesammelt wurden. Lewis hofft, dass die Bemühungen nicht nur auf andere Städte ausgeweitet werden, sondern auch auf andere relevante und typischerweise isolierte Informationen, wie etwa Strafdaten.

„Wir wollen die Datensätze zusammenfügen, um eine umfassendere und ganzheitlichere Sicht auf Strafverfolgungssysteme zu erhalten“, erklärt Jessy Xinyi Han, eine Kollegin des ICSR und Doktorandin im Doktorandenprogramm IDSS Social and Engineering Techniques (SES). Statistische Methoden wie Kausalinferenz können dabei helfen, die Ursachen von Ungleichheiten aufzudecken, sagt Han – um „ein Netz von Möglichkeiten zu entwirren“ und den kausalen Effekt der Rasse in verschiedenen Phasen des Strafjustizverfahrens besser zu verstehen.

„Meine Motivation hinter diesem Projekt ist persönlicher Natur“, sagt Lewis, der vor allem durch die Möglichkeit, systemischen Rassismus zu erforschen, zum MIT gezogen ist. Als TPP-Scholar gründete er auch die Cambridge-Zweigstelle von Finish Overdose, einer gemeinnützigen Organisation, die sich der Eindämmung von Todesfällen durch Drogenüberdosierung widmet. Sein Engagement führte dazu, dass Hunderte Menschen in lebensrettenden Drogeninterventionen geschult wurden, und brachte ihm die Collier-Medaille 2024 ein, eine MIT-Auszeichnung für gemeinnützige Arbeit zu Ehren von Sean Collier, der sein Leben als Beamter der MIT-Polizei ließ.

„Ich hatte Familienmitglieder inhaftiert. Ich habe die Auswirkungen gesehen, die es auf meine Familie und auf meine Gemeinschaft hatte, und mir ist klar geworden, dass übermäßige Polizeiarbeit und Inhaftierung ein Pflaster bei Problemen wie Armut und Drogenkonsum sind, das Menschen in einen Teufelskreis der Armut stürzen kann.“

Bildung und Wirkung

Nachdem nun die Infrastruktur für den Datenhub aufgebaut wurde und das ICSR-Polizeiteam mit der Weitergabe von Datensätzen begonnen hat, besteht der nächste Schritt darin, dass auch andere ICSR-Groups mit der Weitergabe von Daten beginnen. Die interdisziplinäre Initiative zur systemischen Rassismusforschung umfasst Groups, die in Bereichen wie Wohnen, Gesundheitswesen und soziale Medien arbeiten.

„Wir wollen die Fülle an Daten nutzen, die heute verfügbar sind, um schwierige Fragen darüber zu beantworten, wie Rassismus aus der Interaktion mehrerer Systeme resultiert“, sagt Munther Dahleh, EECS-Professor, IDSS-Gründungsdirektor und ICSR-Co-Leiter. „Unser Interesse gilt der Frage, wie verschiedene Institutionen Rassismus aufrechterhalten und wie Technologie diesen verschärfen oder bekämpfen kann.“

Für die Ersteller des Datenhubs besteht das wichtigste Zeichen für den Erfolg des Projekts darin, dass die Daten in Forschungsprojekten am MIT und darüber hinaus verwendet werden. Als Ressource kann der Hub diese Recherche jedoch für Benutzer mit unterschiedlichen Erfahrungen und Hintergründen unterstützen.

„Beim Datenhub geht es auch um Bildung und Empowerment“, sagt Han. „Diese Informationen können in Projekten verwendet werden, die darauf abzielen, Benutzern beizubringen, wie man Large Information nutzt, wie man Datenanalysen durchführt und sogar, um maschinelle Lernwerkzeuge zu erlernen, alles speziell, um Rassenunterschiede in Daten aufzudecken.“

„Seit dem ersten Tag ist es Teil der IDSS-Mission, sich für die Verbreitung von Datenkompetenzen einzusetzen“, sagt Dahleh. „Wir freuen uns über die Möglichkeiten, die die Bereitstellung dieser Daten in Bildungskontexten bieten kann, einschließlich, aber nicht beschränkt auf unsere wachsende IDSSx-Suite an On-line-Kursangeboten.“

Diese Betonung des Bildungspotenzials steigert nur die Ambitionen der ICSR-Forscher am gesamten MIT, die Daten und Computertools nutzen möchten, um umsetzbare Erkenntnisse für politische Entscheidungsträger zu gewinnen, die zu echten Veränderungen führen können.

„Systemischer Rassismus ist eine vielfach belegte gesellschaftliche Herausforderung mit weitreichenden Auswirkungen auf alle Bereiche“, sagt Christia. „Bei IDSS wollen wir sicherstellen, dass sich entwickelnde Technologien in Kombination mit dem Zugriff auf immer größere Datenmengen dazu genutzt werden, rassistische Folgen zu bekämpfen, anstatt sie weiterhin durchzusetzen.“