論文の概要: The Subjectivity of Respect in Police Traffic Stops: Modeling Community Perspectives in Body-Worn Camera Footage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10339v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 22:22:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-12 21:44:01.313104
• Title: The Subjectivity of Respect in Police Traffic Stops: Modeling Community Perspectives in Body-Worn Camera Footage
• Title（参考訳）: 警察の交通停止における敬意の主観性--ボディウォーンカメラフットージにおけるコミュニティの視点をモデル化する
• Abstract要約: ボディウーンカメラ(BWC)は警察と市民の相互作用のユニークな記録を提供する。 複数の視点から評価と自由文の有理性を付加した,最初の大規模トラフィックストップデータセットを紹介した。 警察系,司法系,無所属のロサンゼルス住民からアノテーションを抽出することにより,知覚的差異の系統的研究を可能にした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.122987420525927
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Traffic stops are among the most frequent police-civilian interactions, and body-worn cameras (BWCs) provide a unique record of how these encounters unfold. Respect is a central dimension of these interactions, shaping public trust and perceived legitimacy, yet its interpretation is inherently subjective and shaped by lived experience, rendering community-specific perspectives a critical consideration. Leveraging unprecedented access to Los Angeles Police Department BWC footage, we introduce the first large-scale traffic-stop dataset annotated with respect ratings and free-text rationales from multiple perspectives. By sampling annotators from police-affiliated, justice-system-impacted, and non-affiliated Los Angeles residents, we enable the systematic study of perceptual differences across diverse communities. To this end, we (i) develop a domain-specific evaluation rubric grounded in procedural justice theory, LAPD training materials, and extensive fieldwork; (ii) introduce a rubric-driven preference data construction framework for perspective-consistent alignment; and (iii) propose a perspective-aware modeling framework that predicts personalized respect ratings and generates annotator-specific rationales for both officers and civilian drivers from traffic-stop transcripts. Across all three annotator groups, our approach improves both rating prediction performance and rationale alignment. Our perspective-aware framework enables law enforcement to better understand diverse community expectations, providing a vital tool for building public trust and procedural legitimacy.
• Abstract（参考訳）: 交通停止は最も頻繁に行われる警察と市民の対話の1つであり、ボディウーンカメラ(BWC)は、これらの遭遇がどのように展開されるかのユニークな記録を提供する。 尊敬はこれらの相互作用の中心的な次元であり、公的な信頼と正当性を形作るが、その解釈は本質的に主観的であり、生きた経験によって形作られ、コミュニティ特有の視点は批判的考察である。 ロサンゼルス市警のBWCの映像に前例のないアクセスを応用し、敬意のレーティングと複数の視点からの自由テキストの合理性を付加した、最初の大規模トラフィックストップデータセットを紹介します。 警察系,司法系,無所属のロサンゼルス住民からアノテーションを抽出することにより,多様な地域社会における知覚的差異の系統的研究を可能にした。 この目的のために、私たちは 一 手続き的司法理論、LAPD訓練資料及び広範囲のフィールドワークに根ざしたドメイン固有の評価用ルーブリックを開発すること。 (二)視点整合性アライメントのためのルーリック駆動の嗜好データ構築フレームワークを導入する。 (iii) パーソナライズされた敬意評価を予測し、交通情報から警察官と一般ドライバーの両方にアノテータ固有の論理を生成する視点対応型モデリングフレームワークを提案する。 3つのアノテータ群全体で、評価予測性能と合理的アライメントの両方を改善した。 我々の視点を意識した枠組みは、法執行機関が様々なコミュニティの期待をよりよく理解し、公共の信頼と手続き的正当性を構築するための重要なツールを提供する。

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