The Algorithms Beat. Data Journalism Handbook

A série Machine Bias da ProPublica começou em maio de 2016 como um esforço para investigar algoritmos na sociedade. Talvez mais marcante na série foi uma investigação e análise que expõe o viés racial dos algoritmos de avaliação de risco de reincidência usados ​​nas decisões de justiça criminal. Esses algoritmos classificam os indivíduos com base no risco baixo ou alto de reincidência. Os estados e outros municípios usam variadamente as pontuações para administrar a prisão preventiva, a liberdade condicional, a liberdade condicional e, às vezes, até a sentença. Repórteres da ProPublica arquivaram um pedido de registros públicos para as pontuações do condado de Broward, na Flórida, e então compararam essas pontuações a histórias criminais para ver se um indivíduo tinha realmente recidivado (isto é, reincidido) dentro de dois anos. A análise dos dados mostrou que os réus negros tendiam a ter pontuações de risco mais altas do que os réus brancos, e eram mais propensos a ser incorretamente rotulados como de alto risco quando, na verdade, depois de dois anos eles não tinham sido presos de fato.