論文の概要: Analyzing a Carceral Algorithm used by the Pennsylvania Department of
Corrections
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03240v1
- Date: Mon, 6 Dec 2021 18:47:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-05 09:57:05.717446
- Title: Analyzing a Carceral Algorithm used by the Pennsylvania Department of
Corrections
- Title（参考訳）: ペンシルベニア州矯正省が用いた癌アルゴリズムの解析
- Authors: Vanessa Massaro, Swarup Dhar, Darakhshan Mir, and Nathan C. Ryan
- Abstract要約: 本論文は、投獄中の囚人の収容レベルを分類するために使用されるペンシルベニア付加分類ツール(PACT)に焦点を当てる。
この場合のアルゴリズムは、追加の懲戒行為に耐え、必要なプログラミングを完了し、特に仮釈放アルゴリズムに入力される変数に蒸留される経験を得る可能性を決定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Scholars have focused on algorithms used during sentencing, bail, and parole,
but little work explores what we call carceral algorithms that are used during
incarceration. This paper is focused on the Pennsylvania Additive
Classification Tool (PACT) used to classify prisoners' custody levels while
they are incarcerated. Algorithms that are used during incarceration warrant
deeper attention by scholars because they have the power to enact the lived
reality of the prisoner. The algorithm in this case determines the likelihood a
person would endure additional disciplinary actions, can complete required
programming, and gain experiences that, among other things, are distilled into
variables feeding into the parole algorithm. Given such power, examining
algorithms used on people currently incarcerated offers a unique analytic view
to think about the dialectic relationship between data and algorithms. Our
examination of the PACT is two-fold and complementary. First, our qualitative
overview of the historical context surrounding PACT reveals that it is designed
to prioritize incapacitation and control over rehabilitation. While it closely
informs prisoner rehabilitation plans and parole considerations, it is rooted
in population management for prison securitization. Second, on analyzing data
for 146,793 incarcerated people in PA, along with associated metadata related
to the PACT, we find it is replete with racial bias as well as errors,
omissions, and inaccuracies. Our findings to date further caution against
data-driven criminal justice reforms that rely on pre-existing data
infrastructures and expansive, uncritical, data-collection routines.
- Abstract（参考訳）: 研究者は、収監、保釈、仮釈放の時に使用されるアルゴリズムに焦点を合わせてきたが、私たちが「カルセラルアルゴリズム」と呼ぶものについてはほとんど研究されていない。
本論文は、投獄中の囚人の収容レベルを分類するために使用されるペンシルベニア付加分類ツール(PACT)に焦点を当てる。
収監中に使用されるアルゴリズムは、囚人の生きた現実を再現する能力を持っているため、学者から深い注意を喚起される。
この場合のアルゴリズムは、人が追加の懲戒的行動に耐え、必要なプログラミングを完了し、そして他のことの中で、仮釈放アルゴリズムに供給される変数に蒸留される経験を得る可能性を決定する。
このようなパワーを考えると、現在投獄されている人々に使われているアルゴリズムを調べることは、データとアルゴリズムの間の弁証法的な関係を考えるためのユニークな分析的視点を提供する。
PACTの検査は2倍で相補的です。
まず, PACTを取り巻く歴史的文脈の質的概要から, リハビリテーションに対するインキャパレーションとコントロールの優先順位付けを図った。
囚人の更生計画や仮釈放について密告する一方で、刑務所の隔離のための人口管理に根ざしている。
第2に、PAの146,793人の投獄された人々のデータと、PACTに関連するメタデータを分析した結果、人種的偏見、誤り、欠失、不正確さに悩まされていることが判明した。
これまでの知見は、既存のデータインフラストラクチャと広範囲で非批判的なデータ収集ルーチンに依存する、データ駆動の刑事司法改革に対して、さらに注意を払っています。
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