¿Es algo racista si es estadísticamente cierto?

“Dado que una gran cantidad de crímenes en esta área son cometidos por personas negras, es obvio que básicamente todos los negros son personas propensas a la violencia, codiciosas y sin moral. Está en sus genes ”. He visto que se le dice a otra persona sobre una persona negra. Los comentaristas en línea vanguardistas también han dicho esto a las personas negras.

Eso es racista. Aunque las estadísticas mencionadas pueden doblarse en esa dirección, y pueden ser ciertas para un área en particular en un año en particular, las declaraciones generales, sin tener en cuenta otros factores, no pueden definir una raza compuesta por una variedad de individuos.
Citar estadísticas y suponer que una carrera está cableada de esa manera … Es claramente racista ya que la intención es hacer algún punto deshumanizante encubierto, con una pizca de tratar de justificar el maltrato hacia otro.

Las estadísticas no representan a las personas. Las estadísticas no hablan por las personas. Nunca podemos saber por lo que están pasando las personas a través de las estadísticas.

Cualquier persona que tenga prejuicios raciales contra un grupo puede fácilmente hacer estadísticas que favorezcan su argumento. Si había 1 millón de personas en una comunidad y elegía probar solo 10 de ellas, eso significa que representan 1 millón. ¿Qué pasa si tuviera prejuicios raciales contra esas personas y fuera de 1 millón elegí entrevistar solo a los 10 pobres o los 10 ricos que representan 1 millón?

Nunca se puede saber acerca de las personas o de dónde provienen hasta que las conozca personalmente. No puedes juzgar a personas que nunca has conocido.

Entonces, en realidad, es racista usar estadísticas para promover su propio motivo racial, y como persona que alguna vez amé usar estadísticas, todos los días se demuestra que esos números no significan nada.

Eso vale para todas las razas Negra, Blanca, Asiática, no importa. En cada carrera puedes ver estadísticas que se ven bien en el exterior pero son realmente malas cuanto más profundizas en ellas, y en otras carreras puedes ver estadísticas que se ven mal en el exterior pero que no son simples cuando las miras más profundamente.

Cuando tomé Microeconomía, aprendí rápidamente cómo el economista usa estadísticas que son diferentes a las demás. Las estadísticas son buenas para crear una directriz de lo que podría estar sucediendo dentro y fuera de esas estadísticas. Se supone que debe enumerar tantos escenarios como sea posible (sin sesgos) en cuanto a por qué las estadísticas son como son. Entonces se supone que debe encontrar formas de cambiar la dirección de las estadísticas que se ajustan a cada uno de esos escenarios.

Seguro. Las estadísticas pueden ser sesgadas para decir prácticamente cualquier cosa que desee. Por ejemplo, si observa a la población carcelaria en los Estados Unidos, podría llegar a la conclusión de que las personas negras están obligadas a la criminalidad.

Aceptar que, al pie de la letra, se puede interpretar como racista (tenga en cuenta que uso la palabra ‘interpretado’ porque, aunque esa no sea necesariamente la intención de la persona que plantea el punto, la ignorancia no es una excusa terriblemente buena) porque hay muchas Por muchas razones, muchos hombres afroamericanos están en prisión, y la propensión al crimen no es una de ellas.

Los hombres afroamericanos han sido víctimas de políticas fallidas de drogas que los arrestaron mientras trataban a los blancos de manera diferente (por ejemplo, las sanciones entre ser atrapado con crack o cocaína en polvo, que se cambiaron hace unos años a una paridad o algo así), mientras que en algunos casos ser negro en el lugar y el tiempo equivocados es suficiente para ser acosado, arrestado o asesinado.

Entonces, si afirmas que hay más personas negras en prisión (proporcionalmente hablando. Somos una parte más pequeña de la población), entonces ignora los hechos que la gente inevitablemente ofrecerá por qué ese es el caso, ciertamente puede parecer ignorante ( en el mejor de los casos) y racista (en el peor de los casos).