Ongunstige ontmoetingen tussen politieagenten en jonge mannen met een ondervertegenwoordigde achtergrond krijgen veel nationale aandacht rond onderwerpen als sociale rechtvaardigheid en worden door verschillende organisaties een kwestie van volksgezondheid genoemd. Nutsvoorzieningen, met een nieuwe, vier jaar, $ 2,75 miljoen subsidie ​​van de National Institutes of Health, een interdisciplinair team van onderzoekers heeft tot doel transcripties van radiocommunicatie van de politie te onderzoeken om te observeren wat er gebeurt tijdens deze ontmoetingen en om eventuele interactiepatronen te bestuderen die tot ongelukkige of tragische resultaten kunnen leiden.

"We hopen signalen in taal te herkennen, zoals woordenschat en discours, die suggereren dat een ontmoeting tussen een wetshandhaver en een mannelijke minderheidsjongeren een slechte wending zal nemen, " zei Shomir Wilson, assistent-professor aan het Penn State College of Information Sciences and Technology. "Taal geeft veel informatie over iemands gemoedstoestand, hun acties, hun humeur en hun niveau van comfort."

Werken met experts in menselijke ontwikkeling van de Universiteit van Chicago, Wilson zal een Penn State-team leiden om natuurlijke taalverwerking te gebruiken om op grote schaal inzichten te halen uit scantranscripten van de politie in Chicago. Zijn team zal ook zorgvuldig kijken naar de privacy-gevolgen van politiecommunicatie per radio in het algemeen en de dataset in het bijzonder.

"Wetshandhavers gebruiken vaak hun radio om te melden wat ze tegenkomen, en ze gebruiken een combinatie van standaardjargon en vrije taal om situaties snel te beschrijven, " zei Wilson. "We willen verder gaan dan de letterlijke beschrijvingen en proberen af ​​te leiden wat de politie denkt en aanneemt tijdens ontmoetingen. Als we dat kunnen, het is een stap in de richting van het identificeren van strategieën die ongunstige ontmoetingen zullen de-escaleren."

Het interdisciplinaire project combineert onderzoek naar natuurlijke taalverwerking, computationele sociale wetenschappen, en privacy. De bijdrage van Penn State omvat het ontwikkelen van geautomatiseerde methoden om een ​​groot aantal transcripten te doorzoeken, onder toezicht en zonder toezicht machine learning gebruiken om de transcripties te verkennen, en bestuderen hoe incidenten zijn gestructureerd om onderscheidende kenmerken in taal te kunnen identificeren die de uitkomst van incidenten kunnen voorspellen. Het Penn State-team zal ook potentieel gevoelige gegevens identificeren en de beste aanpak bepalen om deze met de onderzoeksgemeenschap te delen, terwijl ook de identiteit van de betrokkenen wordt beschermd.