האם יש אפליה נגד שחורים באכיפת החוק בארה"ב?

הקדמה

טיפ ישן וטוב: כדי להבין מה הופך מחקר לאמין ומשכנע, טוב להתחיל עם מחקר (אמיתי או דמיוני) שברור לנו שהוא מחורבן, אבל להתעכב ולפרט בדיוק מדוע הוא מחורבן. לכן, את הדיון בספרות על האפליה הגזעית שכן-או-לא קיימת במערכת אכיפת החוק בארה"ב, טוב להתחיל עם דיון במחקר דמיוני שיקבע כי קיימת אפליה נגד גברים במערכת אכיפת החוק בארה"ב, וכראייה יביא את העובדה ש 93% מהאסירים בבתי הכלא בארה"ב הם גברים. מיותר לציין – זהו מחקר מחורבן, אבל למה בעצם?

ישנן שתי סיבות מרכזיות שאי אפשר לייחס שום אמינות למחקר שיקפוץ משיעורם הגבוה של הגברים מכלל האסירים למסקנה שגברים מופלים לרעה במערכת אכיפת החוק:

1. רקע מוסדי והיסטורי: גברים אינם, בלשון המעטה, קבוצה שסבלה היסטורית מאפליה מוסדית בכלל, ובמערכות אכיפת החוק בפרט. מעולם לא היו חוקים משמעותיים שצמצמו את ההשפעה הפוליטית או הכלכלית של גברים, וגם כיום גברים אינם בתת ייצוג בתפקידי חקיקה, שיפוט, שיטור, הנהגה, וכו'. לכן, הרעיון שגברים מופלים לרעה הוא חשוד. זה לא אומר שהוא בהכרח פסול מראש – תמיד צריך לתת לנתונים לדבר, אבל הוא בוודאי חשוד מאד על פניו.
2. הסברים אלטנרטיביים לאפליה: יש הסבר אפשרי אחר לכך שגברים מהווים את הרוב המכריע בקרב האסירים. ייתכן שגברים מבצעים הרבה יותר עבירות פליליות שדינן מאסר. זהו הסבר סביר על פניו, וברור שאי אפשר לפסול אותו בתור הסבר, לפחות חלקי, לשיעור הגבוה של גברים בקרב אסירים. כמובן – כל הסבר אלטרנטיבי, ובפרט ההסבר לפיו גברים עוברים יותר על החוק, מזמין דיון בשאלה מדוע גברים עוברים יותר על החוק. אבל חשוב להפריד בין הדיונים האלה, חשובים ככל שיהיו, ובין הדיון בשאלת האפליה עצמה.

את הסטנדרטים האלו צריך להחיל על כל מחקר בנושא אפליה, ולא רק מחקר שמראש ברור לנו שתוצאותיו מופרכות. תמיד צריך לשאול ברצינות האם הרקע ההיסטורי והמוסדי הופך אפליה לסבירה, והאם יש הסברים אלטרנטיביים, בלי גלגולי עיניים ובלי "איך אתה מעז". ועכשיו, לעניין שלשמו התכנסנו.

מחקרים בנוגע לאפליה באכיפת החוק נגד מיעוטים אתניים בארה"ב, בעיקר נגד שחורים והיספנים, עוברים בקלות את המסננת הראשונה. אין מחלוקת בנוגע לקיומה של היסטוריה של אפליה מוסדית נגד שחורים בארה"ב, היסטוריה שכוללת כמובן את מוסד העבדות עד אמצע המאה ה 19, ואת הסגרגציה המוסדית עמוק לתוך המחצית השניה של המאה העשרים. כידוע, עד סוף שנות השישים של המאה העשרים מסעדות שסירבו לשרת שחורים היו חזון נפרץ בארה"ב, ובכמה מדינות בארה"ב נישואין בין -גזעיים היו בלתי חוקיים.

אבל מה בנוגע לביקורת השניה? כאן יש בעיה אמיתית, בגלל שגם בלי שום נימה של גזענות יש סיבות טובות להאמין ששחורים והיספנים מבצעים יותר פעילות פלילית, ולכן צריך להיזהר מקפיצה מהירה מדי מנתונים גולמיים לטענות על אפליה. למשל בגלל ששחורים והיספנים הם בממוצע עניים יותר, בעלי השכלה נמוכה יותר, ועוד מאפיינים שמתואמים חיובית עם ההסתברות לבצע פעילות פלילית. לכן, עצם העובדה שישנו ייצוג יתר של שחורים והיספנים מתוך כלל אלו ששוטרים השתמשו נגדם בכוח, כשלעצמה, אינה ראיה לקיומה של אפליה גזעית. אז איך כן אפשר לברר האם קיימת אפליה גזעית בפעילות שיטור בארה"ב?

קודם כל, כל דיון רציני באפליה (מגדרית, גזעית, או כל אפליה אחרת), צריך להכיר בעובדה מתסכלת למדי: בדרך כלל בלתי אפשרי להוכיח או להפריך את קיומה של אפליה שיטתית, לפחות לא בסטנדרטים המקובלים כיום במדעי החברה. אבל העובדה שבדרך כלל לא ניתן להוכיח או להפריך את קיומה של אפליה לא אומרת שלא ניתן כלל לקיים דיון מחקרי מבוסס ראיות בנושא, ודיון מחקרי כזה מתקיים בעוז, והוא מקדם מאד את הבנתנו בנושא. מטרת הפוסט הזה (וזה שיבוא אחריו) היא להבהיר מה הם הקשיים שחוקרי מדעי החברה ניצבים בפניהם בבואם לבדוק את הראיות לקיומה של אפליה, ומהן הדרכים – המבריקות לעיתים – שבהן עשו החוקרים שימוש כדי להתמודד עם קשיים אלו. המסקנה הכמעט קונצנזוסיאלית כיום – ספוילר אלרט – היא שאכן יש ראיות חזקות לקיומה של אפליה במערכת אכיפת החוק בארה"ב.

מה הסיכוי של אדם שחור לחוות אלימות משטרתית?

השאלה הזו, כמובן, אינה זהה כלל לשאלה האם אדם שחור מופלה לרעה על ידי המשטרה, אבל עיסוק בשאלה הזו יוצר מסגרת מושגית חשובה כדי להתקרב לתשובות על שאלת האפליה.

דרך אחת, מקובלת מאד, לתאר את הסיכוי של אדם שחור לחוות אלימות משטרתית היא לתאר את הסיכוי הזה בתור סכום של שלושה חלקים:

1. הסיכוי של כל אדם לחוות אלימות משטרתית בהינתן אלמנטים של הסיטואציה שאפשר לראות בנתונים. למשל – מה הסיכוי לחוות אלימות משטרתית בזמן מעצר על גניבת רכב? בזמן סכסוך אלים במשק הבית? בדיקת רשיונות סטנדרטית? הליכה ברחוב בשעות החשיכה? מה הסיכוי של גבר צעיר? של אשה מבוגרת?
2. הסיכוי העודף – שאולי קיים ואולי לא – לחוות אלימות משטרתית בגלל דברים שאי אפשר לראות בנתונים. למשל, איך התנהגת כלפי השוטר? מה הייתה שפת הגוף שלך בזמן האינטראקציה?
3. הסיכוי העודף – שאולי קיים ואולי לא – לחוות אלימות משטרתית רק בגלל שאתה שחור.

רק סעיף 3 – הסיכוי העודף לחוות אלימות בגלל שאתה שחור – מתאר אפליה. רק סעיף 3 עונה לשאלה האם אדם שחור נמצא בסיכון גבוה יותר לחוות אלימות משטרתית בגלל שהוא שחור, ולא בגלל שום מאפיין אחר של הסיטואציה. (הערת אגב לפני שממשיכים – בפוסטים בנושא לא אבחין בין אפליה בגלל שנאה כשלעצמה, ובין "אפליה סטטיסטית" שגורמת לשוטרים לנהוג אחרת כלפי שחורים על בסיס הנחה סטטיסטית בנוגע לשחור הממוצע. זה דיון חשוב, אבל – נשאיר משהו לפעם הבאה). אז, חזרה לשאלה – רק סעיף 3 מתאר אפליה, אבל האם אפשר למדוד את סעיף 3?

שוב, מחקר דמיוני יכול לעזור לנו להבין את הקושי. אז – איך למשל ייראה מחקר שינסה למדוד את סעיף 3?

בהינתן  מסד נתונים עשיר מספיק, ישנה טכניקה סטטיסטית – רגרסיה ליניארית – שמאפשרת לנטרל את ההשפעה של כל האלמנטים של הסיטואציה שאפשר לראות בנתונים. רגרסיה ליניארית יכולה לתת מספר שאפשר לפרש כך: לאחר שלקחנו בחשבון את ההשפעה של כל מה שאפשר לראות בנתונים – מה הסיכוי העודף (אם קיים כזה) של אדם שחור לחוות אלימות משטרתית לעומת אדם לבן בסיטואציה שזהה בכל המאפיינים שניתן לראות בנתונים? ככל שמסד הנתונים עשיר יותר, וככל שיש בו יותר תצפיות, המדידה הזו יכולה להיות מדויקת יותר. במחקר של רולנד פרייר מהארווארד (עוד עליו בהמשך) שקיבל כמות מסחררת של תשומת לב, נעשה שימוש במסד נתונים שכלל למעלה מחמישה מליון אינטראקציות שונות בין שוטרים ואזרחים, כך שאפשר לפחות לקוות למדידה מדויקת יחסית. ולמרות זאת, רגרסיה ליניארית ששולטת בכל המאפיינים הנצפים של הסיטואציה עדיין אינה פתרון קסם.  למה?

בואו נחזור רגע לטענה שייצוג היתר של גברים בבתי הכלא מעיד על אפליה נגד גברים במערכת אכיפת החוק. נניח שבעזרת מסד נתונים עשיר הצלחנו לבודד את ההשפעה של כל מה שאפשר לראות בנתונים, וגילינו שעדיין – בהינתן הגיל, המצב המשפחתי, טיב העבירה, העבר הפלילי, המוצא האתני, וכו' – עדיין גברים נוטים לקבל עונשי מאסר ארוכים יותר מנשים. האם זה מעיד על אפליה נגד גברים? לא בהכרח. הבעיה, והיא מוכרת היטב לכל מי שעבד עם נתונים, היא שהמציאות מורכבת הרבה יותר מכל מסד נתונים. יש גורמים חשובים בכל סיטואציה שפשוט לא ניתן לראות בנתונים. למשל, הנתונים לא יכולים להגיד לנו האם במהלך המשפט העדות של הנאשם הייתה אמינה או לא. האם ביטוי החרטה שלו בשלב הטיעונים לעונש נשמע כנה או מזויף? או האם מכת האגרוף שברה חמש שיניים או בקושי השאירה סימן? כשלעצמם, קיומם של גורמים בלתי נצפים איננו מהווה בעיה להסקה של מסקנות תקפות מן הנתונים. אבל הם כן מעלים את מה שהיא כנראה השאלה החשובה ביותר במחקר האמפירי במדעי החברה: האם יש סיבה להאמין שהגורמים שלא ניתן לראות בנתונים מתחלקים בצורה לא אחידה בין הקבוצות, ובמקרה הזה – בין גברים ונשים. אם הם אינם מתחלקים בצורה אחידה, אז יש לנו בעיה.

מדוע זו בעיה? נניח למשל שנשים שהורשעו בפלילים נוטות יותר מאשר גברים לבטא חרטה כנה ועמוקה בזמן המשפט שלהן. הנתונים, כאמור, לא יכולים לתפוס את זה. ולכן התוצאה של רגרסיה ליניארית תראה שגברים, אפילו לאחר ששולטים בכל מה שכן ניתן לראות בנתונים, מקבלים בממוצע עונשי מאסר חמורים יותר. אבל התוצאות האלו לא יכולות לתמוך במסקנה חד משמעית שיש אפליה, כיוון שיתכן שהעונשים החמורים יותר אינם תוצאה של אפליה נגד גברים, אלא הם תוצאה של התנהגות שונה של גברים בבית המשפט, התנהגות שהנתונים לא יכולים לתפוס. אילו הייתה אפשרות לתפוס בנתונים את מידת הכנות של החרטה בשלב הטיעונים לעונש, היינו מוצאים שנשים וגברים דומים, שמביעים חרטה דומה, על מקרים דומים, מקבלים עונשים דומים. אבל בגלל שנתונים לא יכולים לתפוס את "מידת החרטה", התוצאה נראית כאילו יש אפליה נגד גברים.

אז מה עושים? האם צריך להרים ידיים? חלק ניכר מהאנרגיות היצירתיות של חוקרים אמפיריים במדעי החברה מוקדש בדיוק להתמודדות עם הקושי הזה: החשש שגורמים שאינם נצפים בנתונים אינם מתחלקים בצורה שווה על פני האוכלוסיה. בגדול, יש שתי דרכים להתמודד עם הקושי הזה. אחת – עבודת נמלים, עיקשת, עם תשומת לב אינסופית לפרטים, שמנסה בכל דרך אפשרית לבודד את הגורמים שעלולים ליצור הטייה. השנייה – מציאת רעיון מבריק ומקורי שמאפשר לבודד את גורם האפליה בנתונים, למרות שתמיד יש גורמים בלתי נצפים.

דוגמה להברקה עם מסקנה מדכדכת

האם שוטרי תנועה בארה"ב נוטים לעצור נהגים שחורים יותר מאשר נהגים לבנים, ובגלל שהם נהגים שחורים? אם התשובה היא כן, אז היא יכולה – מעבר לחשיבות שלה כשלעצמה – לחזק את החשש ששוטרים באופן כללי מפנים אלימות נגד שחורים יותר מאשר נגד לבנים.

במאמר משנת 2016, ויליאם הורייס ושון רוהלין השוו את הסיכוי של נהג שחור ונהג לבן להיעצר על ידי המשטרה. הקושי בהשוואה נאיבית בין מספר הנהגים השחורים ומספר הנהגים הלבנים שנעצרו ברור עוד לפני שבכלל נכנסים לשאלת אופי הנהיגה שאולי הוא שונה. הרי אפילו אם שחורים ולבנים נוהגים בדיוק באותו האופן – כלל לא ברור מה אמור להיות שיעור השחורים שיעצרו אילו השוטרים היו חפים מכל הטייה, הרי שיעור השחורים באוכלוסיה לא בהכרח מייצג את שיעור השחורים בקרב הנהגים. ההברקה (שהתבססה על מאמר מוקדם יותר של גרוגר ורידג'ווי) נשענה על ההשוואה בין שיעור הנהגים השחורים שנעצרים על ידי המשטרה בשעות האור ובין שיעור הנהגים השחורים שנעצרים על ידי המשטרה בשעות החשכה, כאשר קשה יותר לשוטרים לדעת האם הנהג הוא שחור או לבן. ליתר ביטחון, למי שדאג שאולי שעות שונות ביום עלולות לגרום להבדל במספר הנהגים השחורים (אם למשל יש שיעורי תעסוקה שונים בין שחורים ולבנים), החוקרים התמקדו בשעות שבהן השינוי בין שעון חורף לשעון קיץ הוא זה שיוצר הבדל במידת האור הטבעי באותה השעה עצמה, וליתר יתר ביטחון – הם השתמשו במסד נתונים מיוחד כדי לשלוט גם במידת התאורה המלאכותית בנקודת המפגש בין השוטר והנהג.

תוצאות המחקר הראו שבשעות חשיכה שיעור הנהגים השחורים שנעצרו היה נמוך יותר ב 15%, וזו עדות חזקה מאד לקיומה של אפליה. למה? כי מה שלא יהיו הסיבות להבדלים בין הסיכוי של נהג לבן להיעצר ובין הסיכוי של נהג שחור להיעצר למעט צבע העור עצמו, קשה לחשוב על סיבה שההבדלים האלו ישתנו בשעת חשיכה, ולמרות זאת שיעור הנהגים השחורים שנעצרו לאחר החשיכה היה משמעותית נמוך יותר לעומת שעות האור. רק "סעיף 3", כלומר רק צבע העור כשלעצמו, יכול להסביר את ההבדל בשיעור השחורים שנעצרים בין שעות האור והחשיכה. במילים אחרות, שעות החשיכה יוצרות מעין ניסוי שבו השוטרים לא יודעים את צבע העור של הנהג (או מספיק אפילו שהם פחות יודעים), ומתברר שבניסוי כזה שיעור הנהגים השחורים שנעצרים פוחת. זו עדות חזקה מאד לקיומה של אפליה.

אבל מה עושים אם אין איזו הברקה מיוחדת שמאפשרת סוג של ניסוי (שנקרא לפעמים "ניסוי טבעי")? האם צריך להרים ידיים? על כך, בפוסט הבא שיעסוק בויכוח שהסעיר את הרוחות סביב מחקר של רולנד פרייר מהארווארד.