Virginia’da kullanılan adli risk değerlendirme algoritmasının hapis cezalarını azaltmada yetersiz kaldığı ve genç sanıklar aleyhine eşitsizliği artırdığı saptandı

Virginia eyaletinde 2002 yılında, hapis sürelerini optimize etmek ve düşük riskli mahkûmları alternatif programlara yönlendirmek amacıyla devreye alınan adli risk değerlendirme algoritmalarının etkileri üzerine yapılan araştırmalar, sistemin beklenen sonuçları vermediğini ortaya koydu. George Mason Üniversitesi’nden Megan Stevenson ve Texas A&M Üniversitesi’nden Jennifer Doleac tarafından yayımlanan çalışma, on binlerce mahkûmiyet kararını inceleyerek sistemin toplam hapis oranlarını veya mükerrer suç işleme hızını anlamlı düzeyde değiştirmediğini saptadı.

Araştırmada, algoritmanın yaş faktörüne (özellikle 30 yaş altı) yüksek risk ağırlığı vermesi nedeniyle, 23 yaş altındaki sanıkların hapis cezası alma olasılığının %4 arttığı ve cezalarının akranlarına göre %12 daha uzun olduğu bildirildi. Irksal eşitsizlikler konusunda ise çalışma, Virginia'daki cezalandırma sisteminin zaten halihazırda eşitsiz olduğunu, algoritma kullanımının bu farkları ne iyileştirdiğini ne de anlamlı ölçüde kötüleştirdiğini saptadı. Ancak siyah sanıkların beyaz sanıklara göre daha yüksek risk puanları aldığı ve yargıçların beyaz sanıklar lehine sunulan "hafifletme" önerilerine uymaya daha meyilli olduğu gözlemlendi.

Cinsel suç failleri için cezaları artırmak amacıyla tasarlanan bir diğer algoritmanın ise, beklenenin aksine cezaların yaklaşık %24 oranında kısalmasına yol açtığı saptandı. Uzmanlar, yargıçların düşük risk puanlarını bir "güvence" olarak kullanarak, ileride oluşabilecek kamuoyu tepkisinden çekinmeden daha hafif cezalar verebildiğini (rasyonelleştirme) öne sürdü. Virginia Ceza Kararları Komisyonu Direktörü Meredith Farrar-Owens ise sistemin yalnızca tavsiye niteliğinde olduğunu; nihai kararların savcılık anlaşmaları ve yerel imkân kısıtlılığı gibi faktörlerden etkilendiğini belirtti.