与许纪霖、刘擎等商榷③丨多重身份与歧视的交叉性(4)

一份调查报告
中就指出，2010到2015年间纽约市警察滥杀平民的实际数量，或为警方公开数据的两倍以上；但这份调查报告在警察系统的阻挠下被雪藏，直到今年弗洛伊德事件及相关抗议爆发后，纽约市政府才偷偷地
在6月23日深夜
，将其上传到了政府网站。由于警方提供的数据实在问题重重，因此，那些在警方数据的基础上进行统计分析的研究（比如休斯引用的Fryer 2019和Mullainathan 2015），其结论成立与否也便随之存疑。
诚然，多年以来，媒体和民间组织一直在努力搜集被警方遗漏的滥杀案例；但这些努力仍然不足以完全弥补数据的不完备。比如有研究认为（），在综合了警方和媒体的资料之后，滥杀数据仍然存在严重低估，而且这种低估背后有着明显的种族因素（对滥杀有色人种平民数量的低估程度甚于对滥杀白人平民数量的低估程度）与阶级因素（对滥杀低收入平民数量的低估程度甚于对滥杀高收入平民数量的低估程度）。此外该研究还发现，对用锁喉手法、电棍等非枪击方式杀死平民数量的低估程度，甚于对用枪射杀平民数量的低估程度。换句话说，即便真如休斯所引的几份研究所言，遭遇条件下的“射杀率”不存在种族差异，也并不意味着遭遇条件下的“滥杀率”不存在种族差异；像弗洛伊德那样死于警察膝下而非枪下，有可能恰恰是一种高度种族化的警察滥杀手法。
Feldman et al. 2017
也有一些研究者试图从其它数据来对警察滥杀情况进行拟合；比如休斯引用的研究之一（Miller et al. 2017），独辟蹊径地从医院系统获取警察对平民施暴后将其送医就诊的数据进行分析，由此得出“遭遇条件下警察施暴率并无显著种族差异”的结论。可惜的是，这个数据库同样存在问题。比如今年刚刚发表的一篇论文（）发现，警察在对平民施暴之后，并不总是会将其送医就诊：当有多名警察（而非仅有一名警察）参与施暴时，受伤平民被送医的比例大大降低；此外，在同样遭到警察暴力的平民中，有色人种平民被送医的概率比白人平民被送医的概率低四分之一以上。换句话说，从医院系统获得的数据，同样受到警方隐瞒自身暴力行径的影响，而且这种影响同样包含了种族因素在内。
Lewis & de Mesquita 2020
除了瞒报漏报之外，既有警察滥杀数据的另一大问题，是其往往缺乏有助于进一步区分不同性质个案的关键情境信息，比如：警察一开始出于什么原因拦截该平民；双方是否发生冲突；冲突如何升级；被杀平民是否携带枪支；是否掏出枪支威胁警察；如果没有，警察出于什么原因判定该平民构成威胁；等等。这些信息在警方现场报告的卷宗里，经常语焉不详，或者描述得明显偏向警方（反正被杀者已经死无对证）。这些关键处的模糊与误导，令研究者难以构建准确有效的统计模型。