因此，我为这一判决和这一误判感到悲痛。这表明我们的司法系统仍然多么分裂和不公平。我们对白人（比如我邻居的儿子）的犯罪和惩罚有一套标准，而对特雷沃恩·马丁、我的（黑人）侄子杰克·西尔弗曼以及一般非裔美国人则有另一套标准。这种情况会改变吗？正义的天平何时才会真正不分肤色？显然不是。因此，我为我们所有人必须生活的未来以及我们所有人必须共同努力忍受的现在感到担忧。
玛莎·J·卡特是康涅狄格大学的英语和非裔美国人教授。自 2006 年以来，她一直担任《MELUS：美国多民族文 特殊数据库 学》的主编，并为该期刊撰写季度专栏；她目前的专栏主要讨论特雷沃恩·马丁案和“新吉姆·克劳法”。她关于非裔美国人文学和混血身份的文章发表在许多期刊和几本散文集上。
MELUS是美国多民族文学领域的权威期刊，内容严谨，35 年来一直是学术和教学的重要资源。MELUS 每季度出版一次，阐明了美国民族文学的国内、国际和跨国背景。该期刊由美国多民族文学研究学会赞助。该学会成立于 1973 年，致力于通过研究和教授拉丁裔/美洲原住民、非裔美国人、亚裔和太平洋裔美国人以及特定种族的欧美文学作品、其作者及其文化背景来扩展美国文学的定义。
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订阅 OUPblog 上的政治文章。图片来源：（1）抗议乔治·齐默尔曼无罪释放的街头艺术。斯科特·皮尔的作品。未经许可不得复制。（2）抗议特雷沃恩·马丁判决的集会。格雷格·吉尔伯特/西雅图时报。未经许可不得复制。
发表于：美国期刊法律文学政治
在新闻中看到有关大数据的消息。有时，这些报道会涉及一些有趣的新大数据应用。例如，我最近 什么是 HubSpot 飞轮？以顾客为基础的周期 读到一篇关于WeatherSignal 应用的文章，该应用正在从智能手机收集天气数据。当然，最近有很多关于大数据和隐私的新闻，例如有新闻报道称，美国国家安全局一直在使用数据来模拟一些美国人的社交关系。
鉴于媒体上关于大数据的所有讨论，我们必须问一问，围绕大数据的讨论是否对社会科学有意义，尤其是在我自己 线数据库 线数据库 的政治科学领域。在某些方面，大数据似乎并没有推动政治科学的革命，因为一些政治学家几十年来一直在使用机器学习方法。快速访问宾夕法尼亚州立大学事件数据项目网站，你会看到Phil Schrodt和他的同事长期以来一直在使用机器学习方法来开发和分析相对较大的政治事件数据集。佐治亚大学的 Keith Poole几十年来一直使用多维尺度方法来研究美国国会的唱名表决。Schrodt 和 Poole 长期以来都是政治方法论发展的重要人物，他们的工作具有许多大数据的确切属性——使用计算密集型技术来分析社会科学家认为的庞大而复杂的数据集。