Profili, probabilità e stereotipi

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce un'esplorazione sfumata e tempestiva della generalizzazione e del profiling all'interno di vari contesti, affrontando le complessità del prendere decisioni basate sulle caratteristiche del gruppo, riconoscendo al contempo le differenze individuali. Incoraggia una discussione ponderata su questioni controverse come il profiling razziale e la sicurezza pubblica.

⬤ Argomento stimolante e attuale.
⬤ Stile di scrittura chiaro e logico.
⬤ Offre un approccio probabilistico e umano alla generalizzazione e al profiling.
⬤ Introduce concetti significativi come “generalizzazione non spuria non universale”.
⬤ Coinvolge i lettori in conversazioni significative su questioni di equità, sicurezza e società.
⬤ Fornisce una visione sfumata del pregiudizio.

⬤ Alcune argomentazioni, in particolare per quanto riguarda il profiling razziale nella sicurezza aeroportuale, potrebbero non essere del tutto giustificate o convincenti.
⬤ La trattazione da parte dell'autore di casi specifici, come la “mediorientalità” nel profiling, manca di profondità e potrebbe non affrontare i potenziali costi sociali.

(basato su 3 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Profiles, Probabilities, and Stereotypes

Contenuto del libro:

Questo libro utilizza un approccio attento, rigoroso e al tempo stesso vivace alla questione attuale della possibilità di generalizzare sui membri di un gruppo sulla base delle tendenze statistiche di quel gruppo. Per esempio, un'accademia militare dovrebbe escludere le donne perché, in media, sono più sensibili degli uomini al nonnismo? Le compagnie aeree dovrebbero obbligare tutti i piloti ad andare in pensione a sessant'anni, anche se la maggior parte dei piloti a quell'età ha una vista eccellente? Si possono vietare tutti i pitbull a causa delle caratteristiche aggressive della razza? E, cosa più controversa, il governo e le forze dell'ordine dovrebbero usare il profiling razziale ed etnico come strumento per combattere il crimine e il terrorismo?

Frederick Schauer cerca di analizzare e risolvere queste domande spinose. Quando la legge pensa come un attuario - prendendo decisioni sui gruppi basate sulle medie - il beneficio pubblico può essere enorme. D'altra parte, la definizione di profili e stereotipi può portare a ingiustizie. Inoltre, molti stereotipi si autoavverano, mentre altri sono semplicemente falsi. Come possiamo quindi decidere quali stereotipi sono accurati, quali sono distorti, quali possono essere applicati in modo equo e quali invece porteranno a un'ingiusta stigmatizzazione?

Queste decisioni devono basarsi non solo sull'accuratezza statistica ed empirica, ma anche sulla moralità. Anche le generalizzazioni statisticamente valide possono talvolta dover cedere alle esigenze della giustizia. Ma i giudizi generali non sono sempre, o addirittura di solito, immorali, e non dovremmo sempre scartarli a causa di un'istintiva avversione per gli stereotipi. Come sostiene Schauer, ci sono profili buoni e profili cattivi. Se riusciamo a determinare efficacemente quali sono, guadagneremo, e non perderemo, una misura di giustizia.