Measuring Racial Discrimination pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:National Academies Press

作者:Panel on Methods for Assessing Discrimination

出品人:

页数:340

译者:

出版时间:2004-06-28

价格:USD 44.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780309091268

丛书系列:

图书标签:

种族歧视
测量
社会不平等
统计学
方法论
公平性
数据分析
社会科学
公共政策
法律研究

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具体描述

Many racial and ethnic groups in the United States, including blacks, Hispanics, Asians, American Indians, and others, have historically faced severe discrimination - pervasive and open denial of civil, social, political, educational, and economic opportunities. Today, large differences among racial and ethnic groups continue to exist in employment, income and wealth, housing, education, criminal justice, health, and other areas. While many factors may contribute to such differences, their size and extent suggest that various forms of discriminatory treatment persist in U.S. society and serve to undercut the achievement of equal opportunity. "Measuring Racial Discrimination" considers the definition of race and racial discrimination, reviews the existing techniques used to measure racial discrimination, and identifies new tools and areas for future research. The book conducts a thorough evaluation of current methodologies for a wide range of circumstances in which racial discrimination may occur, and makes recommendations on how to better assess the presence and effects of discrimination.

《衡量种族歧视：挑战、方法与未来展望》种族歧视，一个长期以来困扰着全球社会、侵蚀着公平正义根基的顽疾，其复杂性和隐蔽性使得对其进行准确的衡量和评估成为一项艰巨而至关重要的任务。本书《衡量种族歧视：挑战、方法与未来展望》并非直接探讨某一特定书籍的内容，而是深入剖析了“衡量种族歧视”这一宏大议题本身所面临的挑战、现有研究领域采用的关键方法，并对未来研究方向进行前瞻性展望。第一部分：种族歧视衡量的核心挑战本书首先着力揭示了衡量种族歧视所固有的多重挑战。首先是概念的复杂性与多维度性。种族歧视并非单一的概念，它渗透于社会生活的各个层面，从就业、住房、教育到司法、医疗、媒体等等，表现形式多样，可以是直接的、公开的歧视，也可以是间接的、隐性的偏见。如何捕捉和量化这些不同形式的歧视，并将其归结到“种族”这一社会建构上，本身就存在定义和操作上的难题。其次，数据的可获得性与质量问题是另一大障碍。要有效地衡量种族歧视，需要大量可靠的数据支撑，包括人口统计数据、歧视事件的记录、受害者经历的叙述等。然而，很多情况下，这类数据要么难以收集，要么存在偏差，甚至根本不存在。例如，许多歧视行为发生在个人私下，缺乏客观记录，受害者也可能因恐惧或无力而选择沉默。再者，因果关系的辨识是关键的挑战。即使观察到不同种族群体在某些结果上存在显著差异，也并非都能简单归因于种族歧视。社会经济背景、文化差异、地理位置、个人选择等多种因素都可能影响结果。因此，研究者需要设计严谨的分析框架，有效隔离和识别出种族歧视所起的独立作用。此外，测量工具的有效性与普遍适用性也值得关注。现有的问卷调查、实验设计、统计模型等方法，在跨文化、跨制度的语境下，可能存在效度问题。一种有效衡量特定地区就业歧视的方法，未必能直接应用于衡量另一国家教育领域的歧视。第二部分：衡量种族歧视的关键方法论面对上述挑战，学术界和实践领域发展出了一系列创新的研究方法。本书将对这些方法进行系统性的梳理和介绍。统计学与计量经济学方法：这是衡量种族歧视最常用的工具之一。通过构建回归模型，研究者可以控制其他可能影响结果的变量，从而量化种族因素的影响。例如，在就业领域，通过比较同等资格和经验但不同种族背景的求职者在接到面试电话的比例差异，可以衡量招聘过程中的种族歧视。这些方法依赖于大规模的、客观的数据收集，如政府统计数据、公司人事记录、招聘平台数据等。实验研究方法：实验设计为揭示隐性或结构性歧视提供了强有力的证据。常见的实验类型包括“简历投递实验”（Audit Studies），即研究者向雇主或房东投递内容相似但带有不同种族标记的虚构申请，然后比较收到的回应。此外，“场景实验”（Vignette Studies）则通过设计包含特定情境和人物的虚构叙述，让参与者评价，从而测量参与者对不同种族群体的态度和偏见。定性研究方法：尽管统计和实验方法能提供量化证据，但定性研究方法能够深入揭示歧视的个体经历、情感影响和社会机制。访谈、焦点小组、民族志研究等方法，让研究者能够倾听受害者的声音，理解歧视是如何在日常生活中运作的，以及其背后的权力结构和心理过程。这些方法有助于丰富对种族歧视的理解，填补量化研究中可能出现的“黑箱”。大数据与人工智能的应用：随着技术的发展，利用大数据分析和人工智能技术来衡量种族歧视成为新的前沿。通过分析社交媒体言论、新闻报道、在线评论等海量文本数据，可以识别和量化种族偏见、刻板印象和歧视性语言。自然语言处理（NLP）和机器学习算法能够帮助识别隐藏在文本中的模式。此外，分析在线交易、贷款申请、甚至刑事司法中的算法决策，也可以揭示其中是否存在系统性的种族偏见。问卷调查与态度测量：虽然可能存在社会期许效应，但结构化的问卷调查仍然是了解公众对种族歧视的认知、态度以及自身经历的重要工具。通过设计精心的问题，可以测量人们对特定种族群体的刻板印象、偏见程度，以及他们是否经历过歧视性待遇。第三部分：未来展望与研究方向本书的最后一部分将聚焦于衡量种族歧视的未来发展趋势和尚待深入探索的研究领域。跨学科合作的深化：种族歧视是一个复杂的社会现象，其研究需要社会学、经济学、心理学、政治学、法律、计算机科学等多个学科的知识和方法。未来的研究需要进一步加强跨学科的对话与合作，构建更全面、更系统的理论框架和分析模型。隐性歧视与系统性歧视的测量：如何更有效地识别和量化那些不易察觉的、内隐的偏见以及深植于制度中的系统性歧视，仍然是重要的挑战。需要开发更精细的测量工具，并探索新的研究设计，以揭示那些“看不见的”歧视。利用新兴技术应对新形式的歧视：随着数字化的深入，种族歧视也可能以新的形式出现，例如在算法推荐、在线内容审核、数字身份验证等方面。研究者需要积极拥抱新技术，开发相应的测量方法，以应对这些新挑战。国际比较研究的拓展：虽然种族歧视在不同国家和文化背景下表现可能存在差异，但其背后往往存在共通的社会权力结构。加强不同国家和地区之间的比较研究，有助于识别普适性的模式和有效的干预策略。衡量种族歧视的伦理考量：在衡量种族歧视的过程中，必须高度重视伦理问题，包括数据隐私、受害者保护、研究的社会影响等。研究者需要谨慎设计研究方案，确保研究过程的公正性和透明性。总而言之，《衡量种族歧视：挑战、方法与未来展望》旨在为读者提供一个关于“衡量种族歧视”这一复杂议题的全面、深入的导览。通过梳理挑战、介绍方法、展望未来，本书旨在激发更多的学术探讨和实践创新，共同致力于构建一个更加公平、包容的社会。