Exibir código-fonte para 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.