Al 2007 vaig esdevenir fiscal general de l'estat de Nova Jersey. Abans, havia estat fiscal penal, al començament a la fiscalia del districte de Manhattan i després al Departament de Justícia dels Estats Units.
In 2007, I became the attorney general of the state of New Jersey. Before that, I'd been a criminal prosecutor, first in the Manhattan district attorney's office, and then at the United States Department of Justice.
Però quan vaig arribar a Fiscal General, van passar dues coses que van canviar la meva forma de veure la justícia criminal. La primera és que em vaig preguntar què en pensava sobre questions molt bàsiques. Volia entendre a qui estàvem detenint, a qui estàvem acusant, i a qui estàvem ficant a les cel·les i presons de la nostra nació. També volia entendre si estàvem prenent les decisions de forma que ens fessin estar més segurs. I no vaig poder obtenir aquesta informació. Va resultar que les principals agències de justícia penal, com la meva, no estaven monitoritzant les coses importants. Així que, desprès d'estar increïblement frustrada durant un mes, vaig entrar en una sala de conferències que estava plena de detectius i plies i piles d'arxius de casos, i els detectius estaven allà asseguts prenent apunts als seus blocs de notes grocs. Estaven intentant obtenir la informació que jo estava buscant estudiant d'un en un els casos dels últims cinc anys. Com podeu imaginar, quan finalment s'obtingueren els resultats, no van ser bons. Va resultar que teníem un munt de casos lleus de drogues, dels carrers que envoltaven la nostra oficina a Trenton.
But when I became the attorney general, two things happened that changed the way I see criminal justice. The first is that I asked what I thought were really basic questions. I wanted to understand who we were arresting, who we were charging, and who we were putting in our nation's jails and prisons. I also wanted to understand if we were making decisions in a way that made us safer. And I couldn't get this information out. It turned out that most big criminal justice agencies like my own didn't track the things that matter. So after about a month of being incredibly frustrated, I walked down into a conference room that was filled with detectives and stacks and stacks of case files, and the detectives were sitting there with yellow legal pads taking notes. They were trying to get the information I was looking for by going through case by case for the past five years. And as you can imagine, when we finally got the results, they weren't good. It turned out that we were doing a lot of low-level drug cases on the streets just around the corner from our office in Trenton.
La segona cosa que va passar és que vaig passar un dia al departament de policia de Camden, Nova Jersey. En aquells moments, Camden, New Jersey era la ciutat més perillosa d'Amèrica, per això portava el seu Departament de Policia. Vaig passar el dia al Departament de Policia, em van portar a una sala on hi havia policies d'alt rang, els quals estaven treballant molt dur i esforçant-se molt per tal de reduir el crim a Camden. I el que vaig veure en aquella sala, mentre parlàvem de com reduir el crim, va ser una sèrie d'oficials amb un munt de notes grogues d'aquestes que s'enganxen. I anaven agafant notes grogues i avanan escrivint-hi coses i les anaven posant en un taulell. I llavors un d'ells va dir: "Vam tenir un robatori fa dues setmanes. No hi ha cap sospitós." I un altre va dir: "Vam tenir un tiroteig en aquest barri la setmana passada. No hi ha cap sospitós." No utilitzàvem estratègies policials basades en les dades. Bàsicament estàvem intentant lluitar contra el crim amb notes Post-it grogues.
The second thing that happened is that I spent the day in the Camden, New Jersey police department. Now, at that time, Camden, New Jersey, was the most dangerous city in America. I ran the Camden Police Department because of that. I spent the day in the police department, and I was taken into a room with senior police officials, all of whom were working hard and trying very hard to reduce crime in Camden. And what I saw in that room, as we talked about how to reduce crime, were a series of officers with a lot of little yellow sticky notes. And they would take a yellow sticky and they would write something on it and they would put it up on a board. And one of them said, "We had a robbery two weeks ago. We have no suspects." And another said, "We had a shooting in this neighborhood last week. We have no suspects." We weren't using data-driven policing. We were essentially trying to fight crime with yellow Post-it notes.
Bé, aquestes dues coses van fer que m'adonés fonamentalment que ens estàvem equivocant. Ni tan sols no sabíem qui hi havia dins el nostre sistema de justícia criminal, no teníem cap mena de dada sobre les coses importants, no compartíem les dades ni feiem servir anàlisis o eines que ens ajudessin a prendre millors decisions i a reduir el crim. I per primer cop, vaig començar a pensar sobre com prenem decisions. Quan era assistent de la fiscalia del districte, i quan era fiscal federal, observava els casos que tenia al davant i generalment prenia decisions basades en el meu instint i la meva experiència. Quan vaig arribar a fiscal general, podia veure el sistema en el seu conjunt, i el que em va sorprendre va ser que vaig trobar que així era exactament com ho estàvem fent a través de tot el sistema: als departament de policia, a les les fiscalies, als tribunals i a les presons. I el que vaig aprendre ràpidament és que no estàvem fent una bona feina. Així que volia fer les coses d'una altra manera. Volia introduir les dades i l'analítica i l'anàlisi estadística rigorosa al nostre treball. En poques paraules, volia fer-li el "moneyball" a la justícia penal.
Now, both of these things made me realize fundamentally that we were failing. We didn't even know who was in our criminal justice system, we didn't have any data about the things that mattered, and we didn't share data or use analytics or tools to help us make better decisions and to reduce crime. And for the first time, I started to think about how we made decisions. When I was an assistant D.A., and when I was a federal prosecutor, I looked at the cases in front of me, and I generally made decisions based on my instinct and my experience. When I became attorney general, I could look at the system as a whole, and what surprised me is that I found that that was exactly how we were doing it across the entire system -- in police departments, in prosecutors's offices, in courts and in jails. And what I learned very quickly is that we weren't doing a good job. So I wanted to do things differently. I wanted to introduce data and analytics and rigorous statistical analysis into our work. In short, I wanted to moneyball criminal justice.
El "moneyball", com molts de vosaltres sabeu, és el que els Atlètics d'Oakland (equip de beisbol) van fer quan van utilitzar la gestió intel·ligent de les dades i l'estadística per tal de decobrir com escollir jugadors que els ajudessin a guanyar partits, i van passar d'un sistema basat en els caça-talents del beisbol que acostumaven a anar i observar els jugadors i utilitzaven el seu instint i experiència, l'instint i l'experiència dels caça-talents, per a escollir jugadors, a un sistema basat en la gestió intel·ligent de les dades i de l'anàlisi estadística rigorosa per a descobrir com escollir jugadors que els ajudessin a guanyar partits.
Now, moneyball, as many of you know, is what the Oakland A's did, where they used smart data and statistics to figure out how to pick players that would help them win games, and they went from a system that was based on baseball scouts who used to go out and watch players and use their instinct and experience, the scouts' instincts and experience, to pick players, from one to use smart data and rigorous statistical analysis to figure out how to pick players that would help them win games.
Va funcionar per als Atlètics d'Oakland, i va funcionar a l'estat de Nova Jersey. Vam treure Camden de la primera posició com a ciutat més perillosa d'Amèrica. Vam reduir els assesinats en un 41%, el que, de fet, vol dir que 37 vides van ser salvades. I vam reduir el conjunt del crim a la ciutat en un 26%. També vam canviar la forma en la que dúiem a terme la política penal. Així que vam passar d'encarregar-nos de crims de drogues de poca importància que estaven al voltant del nostre edifici a encarregar-nos de casos d'importància estatal, en coses com reduir la violència dels delinqüents més violents, processant les bandes dels carrers, el tràfic d'armes i drogues i la corrupció política.
It worked for the Oakland A's, and it worked in the state of New Jersey. We took Camden off the top of the list as the most dangerous city in America. We reduced murders there by 41 percent, which actually means 37 lives were saved. And we reduced all crime in the city by 26 percent. We also changed the way we did criminal prosecutions. So we went from doing low-level drug crimes that were outside our building to doing cases of statewide importance, on things like reducing violence with the most violent offenders, prosecuting street gangs, gun and drug trafficking, and political corruption.
I tot això és extremadament important perquè, per a mi, la seguretat pública és la funció més important del govern. Si no estem segurs, no podem ser educats, no podem estar sans, no podem fer cap altra cosa de les què volem fer en les nostres vides. I avui dia vivim en un país on afrontem problemes seriosos de justícia penal. Tenim 12 milions de detencions cada any. La immensa majoria d'aquestes detencions són per crims de poca importància, com faltes, entre un 70% i un 80%. Menys del 5% de les detencions totals són per crims violents. Tot i així gastem 75 mil milions, mils de milions, de dolars cada any en correccionals estatals i locals. Ara mateix, avui, tenim 2,3 milions de persones a les nostres cel·les i presons. I en enfrontem a increïbles reptes en la seguretat pública perquè tenim una situació en la què dos terços de les persones empresonades estan allà en espera de judici. Encara no han estat condemnats per cap crim. Només estan esperant el seu dia als tribunals. I el 67% de la gent hi torna. La nostra tasa de reincidència està entre les més altes del món. Gairebé 7 de cada 10 persones alliberades de la presó tornaran a ser detingudes en un cicle constant de crim i empresonament.
And all of this matters greatly, because public safety to me is the most important function of government. If we're not safe, we can't be educated, we can't be healthy, we can't do any of the other things we want to do in our lives. And we live in a country today where we face serious criminal justice problems. We have 12 million arrests every single year. The vast majority of those arrests are for low-level crimes, like misdemeanors, 70 to 80 percent. Less than five percent of all arrests are for violent crime. Yet we spend 75 billion, that's b for billion, dollars a year on state and local corrections costs. Right now, today, we have 2.3 million people in our jails and prisons. And we face unbelievable public safety challenges because we have a situation in which two thirds of the people in our jails are there waiting for trial. They haven't yet been convicted of a crime. They're just waiting for their day in court. And 67 percent of people come back. Our recidivism rate is amongst the highest in the world. Almost seven in 10 people who are released from prison will be rearrested in a constant cycle of crime and incarceration.
Així que quan vaig començar a treballar a la Fundació Arnold vaig tornar a fixar-me en moltes d'aquestes qüestions, i vaig tornar a pensar en com havíem utilitzat les dades i l'analítica per a transformar la forma en què fèiem justícia penal a Nova Jersey. I quan miro el sistema de justícia penal d'avui als Estats Units sento exactament el que sentia per l'estat de Nova Jersey quan vaig començar allà, que necessàriament ho hem de fer millor, i jo sé que ho podem fer millor.
So when I started my job at the Arnold Foundation, I came back to looking at a lot of these questions, and I came back to thinking about how we had used data and analytics to transform the way we did criminal justice in New Jersey. And when I look at the criminal justice system in the United States today, I feel the exact same way that I did about the state of New Jersey when I started there, which is that we absolutely have to do better, and I know that we can do better.
Així que vaig decidir centrar-me en utilitzar les dades i l'analítica per a ajudar a prendre les decisions més crítiques en seguretat pública, i aquella decisió és el fet de determinar si algú que ha estat detingut, si suposa un risc per a la seguretat pública i hauria de ser detingut, o si no suposa un risc per a la seguretat pública i hauria de ser alliberat. Tot allò que passa en els casos penals prové d'aquesta decisió. Té impacte en tot. Té impacte en les sentències. Té impacte en si algú rep o no tractament farmacològic. Té impacte en el crim i en la violència. I quan parlo amb jutges d'arreu dels Estats Units, que és el que sempre faig ara per ara, tots diuen el mateix, que fiquem gent perillosa a la presó, i deixem la gent no perillosa i no violenta fora. Això és el que diuen i creuen. Però quan comences a fixar-te en les dades, cosa que, per cert, els jutges no tenen, quan comences a fixar-te en les dades, el que trobem una vegada i una altra, és que aquest no és el cas. Trobem delinqüents de poc risc, que representen el 50% del total de gent en la nostra justícia penal, trobem que estan a la presó. Per exemple Leslie Chew, un home de Texas que va robar quatre mantes en una freda nit d'hivern. Va ser detingut i va ser mantingut a la presó sota fiança de 3.500 dòlars, una quantitat que no es podia permetre pagar. I va estar a la presó vuit mesos fins que va arribar el seu judici, amb un cost per als contribuents de més de 9.000 dòlars. I a l'extrem oposat, estem fent una feina igualment terrible. La gent que pensem que són els delinqüents de més alt risc, les persones que creiem que tenen la probabilitat més alta de cometre un nou crim si són alliberats, a nivell nacional veiem que el 50% d'aquestes persones són alliberades.
So I decided to focus on using data and analytics to help make the most critical decision in public safety, and that decision is the determination of whether, when someone has been arrested, whether they pose a risk to public safety and should be detained, or whether they don't pose a risk to public safety and should be released. Everything that happens in criminal cases comes out of this one decision. It impacts everything. It impacts sentencing. It impacts whether someone gets drug treatment. It impacts crime and violence. And when I talk to judges around the United States, which I do all the time now, they all say the same thing, which is that we put dangerous people in jail, and we let non-dangerous, nonviolent people out. They mean it and they believe it. But when you start to look at the data, which, by the way, the judges don't have, when we start to look at the data, what we find time and time again, is that this isn't the case. We find low-risk offenders, which makes up 50 percent of our entire criminal justice population, we find that they're in jail. Take Leslie Chew, who was a Texas man who stole four blankets on a cold winter night. He was arrested, and he was kept in jail on 3,500 dollars bail, an amount that he could not afford to pay. And he stayed in jail for eight months until his case came up for trial, at a cost to taxpayers of more than 9,000 dollars. And at the other end of the spectrum, we're doing an equally terrible job. The people who we find are the highest-risk offenders, the people who we think have the highest likelihood of committing a new crime if they're released, we see nationally that 50 percent of those people are being released.
La raó d'això és la forma en la que prenem decisions. Els jutges tenen les millors intencions quan prenen decisions sobre el risc, però les estan fent subjectivament. Són com els caça-talents de beisbol de fa vint anys que feien servir el seu instint i la seva experiència per a decidir quin risc suposava algú. Estan sent subjectius, i sabem el que passa quan les decisions es prenen subjectivament, que és que sovint ens equivoquem. El que necessitem en aquest espai són dades fortes i anàlisis.
The reason for this is the way we make decisions. Judges have the best intentions when they make these decisions about risk, but they're making them subjectively. They're like the baseball scouts 20 years ago who were using their instinct and their experience to try to decide what risk someone poses. They're being subjective, and we know what happens with subjective decision making, which is that we are often wrong. What we need in this space are strong data and analytics.
El que vaig decidir buscar era una bona eina de valoració del risc basada en les dades i l'anàlisi, quelcom que permetés als jutges entendre realment, d'una manera científica i objectiva, quin era el risc que suposava algú qui tenien davant. Vaig mirar per tot el país, i vaig trobar que entre el 5% i el 10% de totes les jurisdiccions dels Estats Units de fet no utilitzen cap eina de valoració del risc, i quan vaig veure aquestes eines, ràpidament em vaig adonar del per què. Eren increiblement cares d'administrar, requerien molt temps, estaven limitades a les jurisdiccions locals en les quals havien estat creades. Així que bàsicament no poden ser aplicades o transferides a d'altres llocs.
What I decided to look for was a strong data and analytic risk assessment tool, something that would let judges actually understand with a scientific and objective way what the risk was that was posed by someone in front of them. I looked all over the country, and I found that between five and 10 percent of all U.S. jurisdictions actually use any type of risk assessment tool, and when I looked at these tools, I quickly realized why. They were unbelievably expensive to administer, they were time-consuming, they were limited to the local jurisdiction in which they'd been created. So basically, they couldn't be scaled or transferred to other places.
Així que vaig construir un equip fenomenal d'analistes de dades i investigadors i estadistes per a construir una eina de valoració del risc universal, per tal que cada un dels jutges dels Estats Units d'Amèrica pugui tenir una mesura del risc objectiva i científica. A l'eina que hem construït el que vam fer va ser recollir un milió i mig de casos d'arreu dels Estats Units, de les ciutat, dels comtats, de cada un dels estats del país, dels districtes federals. I amb aquell milió i mig de casos, que és el conjunt de dades més gran en la prèvia al judici dels Estats Units avui dia, vam ser capaços bàsicament d'adonar-nos que hi havia més de 900 factors de risc en què podíem fixar-nos per intentar esbrinar què importava més. I vam trobar que hi havia nou coses específiques que importaven arreu del país i que eren les més predictores de risc. I així vam construir una eina universal de valoració del risc. I té aquest aspecte. Com veieu hi posem alguna informació, la major part és increïblement simple, és fàcil de fer servir, se centra en coses com les condemnes anteriors dels acusats, si han estat sentenciats a ser empresonats, si han comès actes de violència anteriorment, si algun cop han deixat d'anar al tribunal. I amb aquesta eina, podem predir tres coses: En primer lloc, si algú cometrà o no un nou crim en cas de ser alliberat. En segon lloc i per primer cop, i crec que és increïblement important, podem predir si algú cometrà o no un acte de violència en cas de ser alliberat. I aquesta és la més important de les coses segons el que diuen els jutges. I, en tercer lloc, podem predir si algú tornarà al tribunal. I tots els jutges dels Estats Units d'Amèrica poden fer-lo servir perquè ha estat creat d'un conjunt de dades universal.
So I went out and built a phenomenal team of data scientists and researchers and statisticians to build a universal risk assessment tool, so that every single judge in the United States of America can have an objective, scientific measure of risk. In the tool that we've built, what we did was we collected 1.5 million cases from all around the United States, from cities, from counties, from every single state in the country, the federal districts. And with those 1.5 million cases, which is the largest data set on pretrial in the United States today, we were able to basically find that there were 900-plus risk factors that we could look at to try to figure out what mattered most. And we found that there were nine specific things that mattered all across the country and that were the most highly predictive of risk. And so we built a universal risk assessment tool. And it looks like this. As you'll see, we put some information in, but most of it is incredibly simple, it's easy to use, it focuses on things like the defendant's prior convictions, whether they've been sentenced to incarceration, whether they've engaged in violence before, whether they've even failed to come back to court. And with this tool, we can predict three things. First, whether or not someone will commit a new crime if they're released. Second, for the first time, and I think this is incredibly important, we can predict whether someone will commit an act of violence if they're released. And that's the single most important thing that judges say when you talk to them. And third, we can predict whether someone will come back to court. And every single judge in the United States of America can use it, because it's been created on a universal data set.
El que els jutges veuen si utilitzen l'eina de valoració del risc és això, és un panell d'indicadors. A dalt de tot, es veu la puntuació en Nova Activitat Criminal, per suposat el sis és el més alt, i llavors al mig veus "Risc elevat de violència". El que diu és que aquesta persona és algú que té un risc elevat de violència i que el jutge hauria de mirar-s'ho bé. I llavors, cap al final, veus la puntuació de No assistència que un cop més és la probabilitat de que algú tornarà al tribunal.
What judges see if they run the risk assessment tool is this -- it's a dashboard. At the top, you see the New Criminal Activity Score, six of course being the highest, and then in the middle you see, "Elevated risk of violence." What that says is that this person is someone who has an elevated risk of violence that the judge should look twice at. And then, towards the bottom, you see the Failure to Appear Score, which again is the likelihood that someone will come back to court.
Ara vull dir una cosa realment important. No és que cregui que hauríem d'estar eliminant l'instint i l'experiència dels jutges d'aquest procés. No ho crec. De fet, crec que el problema que veiem i la raó de que tinguem aquests increïbles errors del sistema, pels què estem empresonant gent amb crims no violents de baix nivell i estem alliberant gent realment perillosa, és que no tenim una mesura objectiva del risc. Però el que crec que hauria de passar és que hauríem de fer servir la valoració del risc giuada per les dades i combinar-la amb l'instint i l'experiència del jutge per tal de millorar la presa de decisions. L'eina es va llançar estatalment a Kentucky el dia 1 de juliol, i estem a punt de seguir en algunes altres jurisdiccions dels Estats Units. La nostra meta, simplement, és que cada jutge dels Estats Units utilitzi una eina de risc guiada per les dades en els pròxims cinc anys. Ara estem treballant en eines de risc també per als fiscals i per als oficials de policia, per a intentar que un sistema que funciona avui a Amèrica de la mateixa manera que ho feia fa 50 anys, basat en l'instint i l'experiència, es transformi en un sistema que funcioni a través de les dades i l'analítica.
Now I want to say something really important. It's not that I think we should be eliminating the judge's instinct and experience from this process. I don't. I actually believe the problem that we see and the reason that we have these incredible system errors, where we're incarcerating low-level, nonviolent people and we're releasing high-risk, dangerous people, is that we don't have an objective measure of risk. But what I believe should happen is that we should take that data-driven risk assessment and combine that with the judge's instinct and experience to lead us to better decision making. The tool went statewide in Kentucky on July 1, and we're about to go up in a number of other U.S. jurisdictions. Our goal, quite simply, is that every single judge in the United States will use a data-driven risk tool within the next five years. We're now working on risk tools for prosecutors and for police officers as well, to try to take a system that runs today in America the same way it did 50 years ago, based on instinct and experience, and make it into one that runs on data and analytics.
Les millors notícies de tot això, i tenim una tona de feina per fer, i tenim molt per canviar, però la millor notícia de tot plegat és que sabem que funciona. És per això que Google és Google, i és pel què tots aquells equips de beisbol fan servir el "moneyball" per a guanyar partits. La bona notícia també està en que aquesta és la manera en què podem canviar el sistema de justícia penal americà. És com podem fer més segurs els nostres carrers, podem reduir les despeses en presons, i podem fer que el nostre sistema sigui molt més imparcial i més just. Alguna gent l'hi diu ciència de les dades. Jo l'hi dic fer "moneyball" a la justícia penal.
Now, the great news about all this, and we have a ton of work left to do, and we have a lot of culture to change, but the great news about all of it is that we know it works. It's why Google is Google, and it's why all these baseball teams use moneyball to win games. The great news for us as well is that it's the way that we can transform the American criminal justice system. It's how we can make our streets safer, we can reduce our prison costs, and we can make our system much fairer and more just. Some people call it data science. I call it moneyballing criminal justice.
Gràcies.
Thank you.
(Aplaudiments)
(Applause)