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沙拉德·戈埃尔

管理科学与工程助理教授,并通过礼貌,社会学和计算机科学

2017年可能
我看公共政策整个计算机科学的镜头。例如,我使用的数据和统计信息来检测偏差和改进刑事司法系统的决定。


我的背景是在数学,我并没有总是在政策问题的工作。大约五年前,我住在纽约市,并通过法院如何处理停止和搜身袭击。在当时的一个关键问题是,是否违反实践宪法第四修正案保护对“无理搜查和扣押。”标准的做法是法官审查一个案件的事实,然后决定。随着数百万记录,但在停止的,还有就是传统的方式的限制。我认为必须有由机器学习工具上画一个更好的办法。我的合作者和我分析的数据,发现近一半的止损是基于很少的客观证据。然后,自从我去过下来锻造思考关于计算公共政策的这条道路。

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但重要的是要记住,算法是不是一个完整的修复。算法善于狭义估计风险,但也不能设定政策。他们不能告诉你有多少人扣留,或结束我们是否应完全保释金,如一些城市已经完成。他们不能告诉你有多少在审前服务进行投资或者什么样的服务那些应该的。他们不能包含在任何情况下每一个因素,所以我们还需要使人类最终的决定。

I didn’t always think of myself as an engineer. My perspective shifted when I came to 斯坦福 and started building tools to tackle policy problems. I want to go beyond understanding how systems function; I want to act on those insights to design better systems. To me, that’s what engineering is all about. I work in the Department of Management Science and 工程 (MS&E). The binding thread in the department is a collective interest in designing complex systems, from improving the actions of individual decision makers to guiding the emergent behavior of teams, organizations and markets.

6月19日,我和我的同事将释放警察拦截的大量新的数据集。我们已经花了近两年收集和全国各地的交通停在100多万分析信息。 ESTA的努力,我们称之为斯坦福开放警务项目,是首个工程学校和计算实验室的新闻之间一种合作。通过共享数据集,我们希望研究人员,记者,政府官员和社区成员将进一步深入探讨它来了解并改善警察的做法。

阿曼达法

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