攔截次數、種族分類…金山警局數據不準確 恐削弱改革成效

警察問責辦公室（DPA）7日表示，最新的審計報告發現，舊金山警察局（SFPD）在遵守「種族與身份剖析法（RIPA）」方面存在嚴重問題，數據的完整性和準確性不足。這不僅影響公共信任，還可能削弱改革成效。

根據RIPA的要求，加州所有執法機構必須每年向州司法廳提交攔截數據，以幫助消除種族差異問題。

DPA審查了SFPD從2018年到2023年的數據，結果發現許多管理和紀錄上的問題。首先，SFPD的內部審核範圍太有限，無法有效解決數據完整性的問題，包括未報告的攔截事件和錯誤的報告。相比其他執法機構，SFPD並不要求主管核查數據，導致很多錯誤數據可能根本沒被發現。

另外，SFPD在員工培訓方面也有明顯不足。他們沒能把RIPA數據報告的要求與公共安全目標結合，讓警員在錄入正確數據時缺乏動力。同時，SFPD也沒充分利用培訓數據來分析和解決警員對數據錄入的知識差距。最嚴重的是，2023年系統更換期間，數據錯誤率大幅增加。在當年提交的1萬9280條紀錄中，有33%存在錯誤或遺漏，而這些問題中有99%發生在系統切換之後，直接影響了數據的可靠性。

審計還指出了一些具體問題。例如，2022年，不同警區的零攔截天數差距巨大，從南區的11天到公園區的139天不等。雖然零攔截可能反映執法活動的減少，但也可能是數據漏報的結果。此外，2022年調度紀錄顯示交通攔截有1萬483次，但SFPD的數據只有6662次，兩者相差了3821次，表明存在大量未報告的事件。

更令人擔憂的是，有些數據顯示種族分類錯誤。例如，2022年有111次攔截中，警員將所有七個種族類別都標註為同一個人。雖然這些情況只占總數據不到1%，但在多種族分類的數據中卻占了28%，暴露錄入過程中的嚴重錯誤。

針對這些問題，DPA向SFPD提出了15項建議，包括擴大數據審核範圍、重新考慮主管核查機制、將數據與其他紀錄聯繫起來以提高準確性，以及將RIPA數據收集要求與公共安全目標結合。

SFPD對這些建議表示同意或部分同意，並承諾改進。