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Lyftライドシェアデータの調査により、少数派がより多くのチケットを取得することが確認されています

その後、研究者はフロリダで発行されたすべてのスピード違反チケットに関するデータを取得し、Lyftドライバーに属するものを特定しました。 データは1つのことを明確に示しています。Lyftには、ドライバーが交通違反を回避するインセンティブがあり、機能します。 「一般的な運転手の人口と比較して、私たちのサンプルは速度が低く、特に限界を超えて時速10マイル以上です」とチームは書いています。 「その結果、私たちの分析では、スピード違反のために1,423の引用のみを調べます。」予想よりも低いですが、これらの引用の頻度についていくつかの統計を行うには十分すぎるほどです。 アニムス 性別、車のメーカーなど、誰かが引っ張られて引用されるかどうかに影響を与える可能性のある交絡要因がたくさんあります。研究者はこれを2つの方法で処理します。 1つの分析では、研究者自身が分析に潜在的な交絡の影響として含める一連の要因を選択しました。 2番目に、彼らは分析で考慮される要因を決定するために機械学習に依存していました。どちらのアプローチも同様の結果をもたらしました。 結果は、以前の研究と同様のパターンを明確に再現しました。少数のLyftドライバーは、約30％上に引っ張られ、スピード違反のために引用される可能性が高かった（2つの分析では24および33％の結果が生じた）。引用されると、彼らはまた、白人のドライバーよりも23または34％多いより高い罰金を受け取る可能性がありました。 残りの疑問は、なぜ - 警察が偏見から行動する可能性があるか、彼らは問題のある運転を起こしやすいため、少数派のドライバーを阻止しようとすることができるかもしれません。そのため、研究者は、GPSデータに基づいてスピード違反の実際の頻度を比較し、問題のある運転習慣の代理として事故を使用しました。これらのどちらも、少数派と白人のドライバーの間に有意な違いを示していませんでした。 したがって、研究者は、警察側の少数派のドライバーに対して「アニムス」と呼ばれるもののために、それが単に「アニス」と呼ばれるもののためであると結論付けるために残されています。そして、問題は罰金自体の影響をはるかに超えています。研究者は、ほとんどの自動車保険契約プロバイダーが、交通違反を避けるためにドライバーの割引を提供していることを指摘しています。これは、少数派が、米国の州が法的に必要とするものである保険で運転できるために、より単純に支払うという追加の負担に直面していることを示唆しています。 Science、2025。Doi：10.1126/Science.Adp5357（DOIについて）。 #Lyftライドシェアデータの調査により少数派がより多くのチケットを取得することが確認されています