STAMFORD.- Un reporte periodístico de Joshua Eaton, Bill Cummings de CT Insider, fue publicado esta semana en la que se reveló cómo los investigadores de CT Perfil Racial de la Universidad de Connecticut; descubrieron que al menos media docena de agentes falsificaron intencionalmente datos de detenciones de tráfico en los últimos años.
Después de más de dos años de investigaciones, la policía estatal de Connecticut descubrió que dos agentes falsificaron intencionalmente datos de multas de tráfico para parecer más productivos, según informes de Asuntos Internos. Un tercero falsificó datos utilizados para detectar posibles sesgos raciales. Hace varios años, los investigadores de la policía estatal también encontraron que cuatro agentes habían falsificado datos de multas en 2018.
¿Qué significa falsificar datos de multas? ¿Cómo lo hicieron los agentes? ¿Hubo conductores reales afectados? ¿Y qué pasa con los policías que pueden no haber falsificado datos intencionalmente?
En agosto de 2022, CT Insider reveló investigaciones internas de la policía estatal que descubrieron que cuatro policías habían ingresado intencionalmente datos falsos de multas de tráfico en una base de datos interna durante un período de nueve meses de 2018 para aumentar sus cifras de rendimiento y ganarse el favor de sus supervisores.
Esa historia y el posterior reportaje desencadenaron una auditoría de la redacción de multas de la policía estatal por parte del Connecticut Racial Profiling Prohibition Project, o CTRP3, un grupo de la UConn con el mandato, según la ley estatal, de recopilar datos sobre las detenciones de tráfico realizadas por las agencias policiales en todo el estado, analizarlos en busca de pruebas de posible discriminación racial y ayudar a las agencias a abordar cualquier discriminación que encuentre.
La auditoría del proyecto, publicada a fines de junio de 2023, encontró una “alta probabilidad” de que cientos de policías hayan ingresado datos falsos o inexactos en decenas de miles de multas, aunque no buscó distinguir entre falsificación intencional y errores involuntarios. La auditoría destacó a un grupo de 130 policías con las discrepancias más significativas.
Después de una investigación del gran jurado federal y la investigación de un bufete de abogados que se basó en gran medida en un proceso de revisión interna por parte de la policía estatal, la agencia llevó a cabo sus propias investigaciones de Asuntos Internos. La agencia dijo que disciplinó a 14 oficiales, incluidos tres por “engaño intencional”. Se descubrió que otros 17 policías tenían registros de multas “poco confiables”, pero se retiraron sin enfrentar una sanción, dijo la agencia. Nueve siguen bajo investigación interna.
Los ocho informes de Asuntos Internos recién publicados representan las revisiones más serias realizadas por la policía estatal durante ese proceso de un año. Siete de los policías no respondieron a los correos electrónicos en busca de comentarios enviados a sus cuentas activas de la policía estatal o no pudieron ser contactados para hacer comentarios.
Las diversas investigaciones han descubierto tres problemas básicos con la forma en que los policías informan las paradas de tráfico: paradas fantasma, conversión e incompetencia.
Ken Barone, quien administra CTRP3, explicó: ¿Qué sucede cuando un policía emite una multa? Si un policía le emite una multa, normalmente empezará por crear una llamada de servicio mediante un programa llamado NexGen en la terminal de datos móviles (en esencia, una computadora portátil) de su vehículo.
La pestaña E-Citation crea una multa electrónica que va a la Oficina Centralizada de Infracciones, la parte del sistema judicial estatal que se encarga de las multas de tráfico. Esta pestaña es donde el policía ingresa información como su nombre, fecha de nacimiento, dirección, número de licencia de conducir, número de matrícula y las infracciones de las que se le acusa.El tribunal recibe una copia electrónica del boleto y una impresora en la patrulla del policía imprime un recibo en papel para el conductor.
Las diversas investigaciones y auditorías desde 2018 han encontrado multas de tráfico potencialmente falsas al comparar esas dos bases de datos en busca de multas “no coincidentes”, es decir, multas que existen en las bases de datos de la policía estatal y de la CRTP3 pero que no tienen una citación correspondiente en poder de la Oficina Centralizada de Infracciones.
Las diversas investigaciones y auditorías realizadas desde 2018 han encontrado multas de tráfico potencialmente falsas al comparar esas dos bases de datos en busca de multas “no coincidentes” (que existen en las bases de datos de la policía estatal y del CRTP3, pero que no tienen una citación correspondiente en poder de la Oficina Centralizada de Infracciones). Hay algunas explicaciones inocentes de por qué eso podría suceder.
En primer lugar, están las multas en papel. Los agentes pueden tener que rellenarlas por diversas razones (por ejemplo, si no tienen un ordenador en su patrulla, si el ordenador no funciona, si pierden la conectividad o si la impresora de su patrulla está estropeada). Una copia va al conductor. Otra va a la Oficina Centralizada de Infracciones, donde los empleados introducen las multas en papel en la base de datos del tribunal a mano. Una tercera copia se queda en manos de la policía estatal. Después, el policía normalmente llena solo la pestaña Clear en NexGen, la que no contiene ninguna información de identificación del conductor y que va al sistema policial interno del estado y al CTRP3.
Es mucho más difícil hacer coincidir la información de la pestaña Clear con una multa en papel que con una multa electrónica; por ejemplo, la escritura a mano puede ser descuidada y pueden ocurrir errores de ingreso de datos. Por lo tanto, al menos algunas multas no coincidentes eran multas en papel legítimas que se cayeron por las grietas burocráticas.
Luego, están las advertencias verbales. Una parada de tráfico puede resultar en una advertencia verbal, una advertencia escrita, una citación, una citación por delito menor o un arresto. Aquí solo son importantes las primeras tres. Como hemos visto, una citación produce dos registros: uno para el tribunal y otro para la policía estatal y el CTRP3. Lo mismo ocurre con las advertencias escritas.Sin embargo, una advertencia verbal solo produce un registro. El policía solo completa la pestaña Borrar en NexGen, no la pestaña E-Citation ni una multa en papel que se envía al tribunal. Por lo tanto, no hay información de identificación del conductor ni nada con qué comparar los datos de la parada de tráfico.
Si un policía elige accidentalmente “infracción” en el menú desplegable de la pestaña Borrar en lugar de “advertencia verbal”, la parada parecerá una multa de tráfico sin coincidencia en la Oficina Centralizada de Infracciones. Pero no lo es: es solo una advertencia verbal con un pequeño error administrativo.
Detenciones fantasmas
Hace varios años, los investigadores de Asuntos Internos descubrieron que el policía de primera clase Timothy Bentley estaba creando “detenciones fantasmas” durante un período de nueve meses en 2018. Presentó lo que dijo que eran datos de perfil racial para las citaciones en la pestaña Clear de NexGen, como si hubiera escrito una multa de tráfico en papel, sin detener realmente a ningún conductor. Eso hizo que pareciera a los supervisores de Bentley que había hecho paradas de tráfico y emitido multas (recuerde, la pestaña Clear va a una base de datos interna que se utiliza para monitorear la redacción de multas de los policías) cuando no había hecho ninguna de las dos cosas.
Debido a que la pestaña Clear no contiene ninguna información de identificación del automóvil o del conductor, y debido a que no va a la corte, ningún conductor recibió multas de tráfico falsas ni fue penalizado de ninguna manera. Las detenciones fantasmas no estaban vinculadas a conductores individuales.
Los investigadores no determinaron que ninguno de los ocho policías que estaban bajo investigación en los informes recién publicados creara paradas fantasmas, ni siquiera los dos policías que se descubrió que habían falsificado intencionalmente los datos de las multas.
Los investigadores escribieron que Bentley les dijo a sus superiores que había creado paradas fantasmas, pero luego se retractó, diciendo que las paradas eran reales, pero las cerró como infracciones en lugar de advertencias verbales. Bentley se jubiló durante la investigación y recibe una pensión estatal de aproximadamente 70,000 dólares al año, según muestran los registros.
