基于误分类模型评估审前决策中的种族差异

全国各司法管辖区使用审前风险评估工具来评估“审前失败”的可能性，即被告未能出庭或再次犯罪的情形。司法官员进而利用这些评估来决定在审判期间是释放还是羁押被告。尽管算法风险评估工具旨在比法官更准确地预测审前失败，但人们仍担忧风险评估建议和审前决策均对少数族裔群体存在偏见。在本文中，我们开发了相关方法，用于在估计审前风险评估和司法决策误分类率（作为被告种族的函数）的同时，研究风险因素与审前失败之间的关联。该方法补充了日益增多的利用结果误分类方法来回答审前决策公平性问题的文献。我们对所提方法进行了详细的模拟研究，并将这些方法应用于弗吉尼亚州刑事司法服务部的数据。我们估计 VPRAI 算法具有近乎完美的特异性，但其敏感性因被告种族而异。司法决策也显示出偏倚证据；我们估计白人和黑人被告的错误羁押率分别为 39.7% 和 51.4%。