論文の概要: Flipping the Script on Criminal Justice Risk Assessment: An actuarial model for assessing the risk the federal sentencing system poses to defendants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13505v2
• Date: Wed, 13 Jul 2022 21:56:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 17:15:46.855665
• Title: Flipping the Script on Criminal Justice Risk Assessment: An actuarial model for assessing the risk the federal sentencing system poses to defendants
• Title（参考訳）: 刑事司法リスクアセスメントの脚本をひっくり返す:連邦判決制度が被告に与えるリスクを評価するための定期的モデル
• Authors: Mikaela Meyer, Aaron Horowitz, Erica Marshall, and Kristian Lum
• Abstract要約: アルゴリズムによるリスク評価は 被告が社会にもたらす リスクを予測するのに使われます 我々は「スクリプトをフリップする」リスクアセスメント装置を開発する。 本装置は, 入所前および仮釈放前で使用されるリスク評価器に比較して, 予測精度が向上する。
• 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: In the criminal justice system, algorithmic risk assessment instruments are used to predict the risk a defendant poses to society; examples include the risk of recidivating or the risk of failing to appear at future court dates. However, defendants are also at risk of harm from the criminal justice system. To date, there exists no risk assessment instrument that considers the risk the system poses to the individual. We develop a risk assessment instrument that "flips the script." Using data about U.S. federal sentencing decisions, we build a risk assessment instrument that predicts the likelihood an individual will receive an especially lengthy sentence given factors that should be legally irrelevant to the sentencing decision. To do this, we develop a two-stage modeling approach. Our first-stage model is used to determine which sentences were "especially lengthy." We then use a second-stage model to predict the defendant's risk of receiving a sentence that is flagged as especially lengthy given factors that should be legally irrelevant. The factors that should be legally irrelevant include, for example, race, court location, and other socio-demographic information about the defendant. Our instrument achieves comparable predictive accuracy to risk assessment instruments used in pretrial and parole contexts. We discuss the limitations of our modeling approach and use the opportunity to highlight how traditional risk assessment instruments in various criminal justice settings also suffer from many of the same limitations and embedded value systems of their creators.
• Abstract（参考訳）: 刑事司法制度では、被告が社会に犯すリスクを予測するためにアルゴリズム的リスク評価装置が用いられており、例えば、再会のリスクや、将来の裁判所の日に現れないリスクなどが挙げられる。 しかし、被告は刑事司法制度に危害を加える危険性もある。 これまでのところ、システムが個人に与えるリスクを考慮に入れるリスクアセスメントは存在していない。 我々は「スクリプトをフリップする」リスクアセスメント機器を開発する。 米国連邦判決判決に関するデータを用いて、判決に法的に無関係な要因が与えられた場合に、個人が特に長い判決を受ける可能性を予測するリスクアセスメントツールを構築します。 そこで我々は2段階モデリング手法を開発した。 我々の第一段階モデルは、どの文が「特に長い」かを決定するために使用される。 次に第2段階のモデルを用いて、法的に無関係であるべき特に長い要因としてフラグが付けられた判決を受けるリスクを予測する。 法的に無関係であるべき要因には、例えば、人種、裁判所の位置、および被告に関するその他の社会デポジット情報が含まれる。 本装置は、前房および仮釈放場面で使用されるリスクアセスメント機器と同等の予測精度を達成する。 モデリング手法の限界について議論し、様々な刑事司法設定における従来のリスクアセスメント手法が、クリエーターの多くの同じ制限や組込み価値システムにどう影響するかを強調する機会を利用する。

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