Dominion Energy & Environmental Racism: um estudo de caso sobre como mentir com mapas

Stephen Metts Blocked Unblock Seguir Seguindo 7 de janeiro

Y es, o título é provocativo, mas sua mina não inteiramente. Eu simplesmente e liberalmente empresto o primer clássico de Mark Monmonier intitulado How to Lie with Maps . Mas a realidade desse "estudo de caso" é de fato provocativa, e isso equivale a nada menos que puro racismo ambiental sob a direção de "um dos maiores produtores e transportadores de energia da nação", a Dominion Energy .

Nos mapas, gráficos e discussão a seguir, detalho os mecanismos por trás do uso da Dominion Energy de um 'produto' da ESRI baseado na Califórnia ; as 'habilidades' de uma empresa ambiental internacional ; 'validado' por uma instituição acadêmica na Virgínia e entregue a tomadores de decisão que podem (ou não) inconscientemente participar do apagamento estatístico de uma comunidade local, histórica e de maioria minoritária no Condado de Buckingham, Virgínia.

O backstory (muito) abreviado:

Em 2013-14, a Atlantic Coast Pipeline (ACP) , a 42 polegadas e 600 milhas, foi proposta para atravessar a Virgínia Ocidental, Virgínia e Carolina do Norte com uma enorme estação de compressão de 54.000 HP designada como "área conhecida como Union Hill" . Pouco depois, o Dr. Lakshmi Fjord conduziu uma pesquisa de porta em porta com os moradores nas proximidades do compressor proposto, achando que a comunidade era de 83% de maioria minoritária, muitos dos quais são descendentes de escravos.

Mapeamento 1: o (muito) processo de mapeamento desagregado abreviado:

Os resultados da pesquisa foram mapeados, um acordo de confidencialidade foi assinado pelo cartógrafo (eu) para que os dados de atributo por ponto de pesquisa não fossem compartilhados com o público e potencialmente expusessem os dados individuais dos participantes da pesquisa. Os resultados resumidos por distâncias de proximidade de 0,5, 1,5, 1 a 2 e 2 a 3 milhas são mostrados no mapa de pesquisa e na tabela abaixo, demonstrando que a geografia imediata é a maioria minoritária na composição racial. Esse processo de mapeamento é geralmente conhecido como um processo 'desagregado'; ou seja, enquanto os resultados da tabela são resumidos para facilitar o uso, os dados por trás do resumo são coletados no local real da pesquisa – o endereço do residente. Esta é de longe a abordagem de coleta de dados mais “precisa” para geografias de larga escala envolvendo populações humanas:

Pontos de Pesquisa do Projeto mapeados em cima dos pontos de endereço 'oficiais' da Virgínia – quase uma correspondência de 1 para 1 nas proximidades críticas de 0,05 e 1 milha | Mapeado pelo autor. Contagem de Residentes por Distância de Proximidade – contagem total dentro da área de estudo completa = 200 O resumo demográfico do Union Hill Community Study acima demonstra as famílias mais próximas da ação proposta como decididamente maioria de minorias em 83,5%.

Mapeamento # 2: o (não muito) Processo de Mapeamento Agregado Abreviado conduzido pela Comissão Reguladora de Energia Federal, a Dominion Energy e o Departamento de Qualidade Ambiental da Virgínia:

Como parte de qualquer grande projeto de infraestrutura, tanto federal quanto estadual, existe um processo regulatório que deve incluir, por lei, considerações sobre questões de Justiça Ambiental (EJ), comunidades e, principalmente, populações locais . A questão em pauta é que certas populações são muito mais vulneráveis e passíveis de sofrer um impacto ambiental adverso por uma variedade de razões, duas das quais são critérios críticos de limiar: primeiro, raça e segundo, renda. Mais precisamente,% minoria e% pobreza de uma população local .

A 600 milhas, o ACP é certamente um grande projeto. E a responsabilidade no nível federal (FERC) é garantir que o candidato (Dominion) não esteja impactando negativamente as populações locais da EJ . Na realidade, o que Dominion atribuiu à FERC, e depois a FERC regurgitou – que, a propósito, é pró-forma na FERC e um grande problema por si só – é um gráfico estatístico simples em preto e branco e destacado em grupos de blocos cinzentos ( CBG) que atendem a pelo menos um limite de EJ . E eis que há os setores de intersecção no condado de Buckingham, ponto zero da estação de compressão, destacados em cinza claro. Dado esse ponto de dados inconveniente, a FERC e a Dominion fizeram o que todas as agências e empresas respeitáveis fariam – ignorá-lo e esperar que ninguém o visse.

Designação FERC original de todos os Tratos do Censo de Buckingham County como EJ Elegível com base na variável% Pobreza usando os dados do Censo US ACS de 2014.

O que a FERC e a Dominion deveriam ter feito imediatamente foi pausado, desenvolveu um processo de coleta de dados baseado na comunidade projetado para produzir dados precisos e desagregados e estatísticas resumidas resultantes sobre a população local em questão. Na verdade, é exatamente isso que aconteceu no Mapeamento 1. O único O problema é que a FERC e a Dominion e o Departamento de Qualidade Ambiental da Virginia (DEQ) decidiram ignorá-lo.

Infelizmente para a FERC, Dominion e o DEQ, as pessoas começaram a fazer perguntas. E o que aconteceu depois é o coração da mentira …

Dada a pressão crescente da comunidade local de Union Hill e do Estado da Virgínia, a Dominion e a DEQ começaram a produzir mapeamentos subsequentes projetados para acalmar o público que, na verdade, o que eles acham que sabem sobre a Union Hill não é exatamente o que está acontecendo na Union. Colina. Uma operação de 'fatos alternativos', pode-se dizer. No caso do DEQ, eles adotaram a ferramenta EJSCREEN e apresentaram esses detalhes em público sem discutir os avisos explícitos que a EPA emite ao utilizar um produto agregado como o EJSCREEN . Independentemente disso, não parece ir muito bem:

Dominion, por outro lado, era mais sofisticado … talvez calculado seja um termo melhor. Sua manobra envolve 4 componentes:

  • Produza um perfil demográfico e de renda aparentemente impressionante através de um produto comercial da ESRI para demonstrar que a Union Hill é exatamente o oposto do que as pessoas pensam que é. Não, a Union Hill é muito branca, na verdade é pelo menos 70% branca:

Relatório de perfil demográfico e de renda da ESRI datado de 21/11/2018.

  • Use uma variável menos significativa, intencionalmente enganosa, que pareça ser uma medida apropriada de pobreza, mas sozinha, na verdade não é. Espero que ninguém perceba que não é uma boa medida de pobreza. Desconsidere o fato de que você disse à FERC já que a geografia em questão ultrapassa os critérios de limiares de pobreza e, na verdade, é uma geografia elegível pela EJ:

'Revisado' 28/11/2018 Declaração de Domínio sobre o status de baixa renda utilizando o limite de pobreza não de%, mas a renda média.

  • Comece a banhar a comunidade local com grandes promessas de grandes coisas para vir e carrega em cargas de $$$:

Um “pacote de benefícios para a comunidade” de 5,1 milhões é altamente atípico das empresas de dutos para oferecer “hospedeiros”.

  • Peça a uma instituição acadêmica local que afirme que "validou" a … (na verdade, não está claro o que exatamente validado – os dados do censo de entrada, a análise, o seu ajuste com a população local, a extrapolação temporal … ninguém sabe):

L. Douglas Wilder School of Government and Public Affairs na declaração da Virgínia Commonwealth sobre 'verificação'.

Se você quer aprender sobre todas as vantagens prometidas que uma 54.000 hp pode trazer para sua comunidade local, você pode rever isso AQUI .

No entanto, é o mapeamento real e os dados por trás da operação que são críticos para descobrir a mentira.

Primeiro, o produto. ESRI (nome real: Environmental Systems Research Institute) é uma plataforma de mapeamento padrão da indústria. Uma empresa privada, proprietária, uma história longa e célebre com um líder carismático que acabou de entregar um grande pedaço da California the Nature Conservancy . Eu uso produtos da ESRI todos os dias, como alguns / muitos / a maioria dos analistas de GIS também fazem. De maneira nenhuma a ESRI é uma má companhia, um mau software ou produtor de produtos ruins. No entanto, um produto usado para fins incorretos acaba sendo um produto ruim. E é isso que aconteceu aqui.

A Dominion contratou a empresa ambiental Environmental Resource Management (ERM) para fazer o mapeamento ACP maior, bem como a execução secundária na análise EJ para o Buckingham Compressor SNAFU . Importante ter em mente – essa análise não fazia parte da análise primária submetida à FERC; e de fato contradiz aquela análise preliminar que encontrou a elegibilidade de EJ na interseção com o local proposto do compressor. No trecho a seguir, a Dominion afirma mais recentemente, com base nos resultados da execução da ESRI , que a elegibilidade da EJ não é mais um problema porque a renda média é suficientemente alta para não justificar a consideração:

'Revisado' 28/11/2018 Declaração de Domínio sobre o status de baixa renda utilizando o limite de pobreza não de%, mas a renda média.

Mas a renda mediana não é o critério de EJ que é normalmente usado para análise de EJ. Não foi usado na análise da FERC para obter o certificado, a fim de prosseguir com o projeto, mas de alguma forma agora é um critério para permitir e construir o projeto. Independentemente desse subterfúgio,% Pobreza é de fato desencadeada por uma margem significativa, e continua sendo a variável correta a ser usada na análise de EJ. É bem descrito através da declaração do Serviço Florestal dos EUA sobre Justiça Ambiental ; e pode ser visto na sobreposição da área do projeto para Grupos do Censo utilizando dados do ACS 2013–27, mapeados pelo autor:

O status de baixa renda é determinado comparando-se a renda anual com um conjunto de valores em dólar chamados limiares de pobreza que diferem em tamanho de família, número de filhos e idade do morador. Se a renda monetária de uma família antes dos impostos é menor do que o valor em dólar de seu limite, então essa família e cada indivíduo nela são considerados como vivendo na pobreza. Para as pessoas que não vivem em famílias, o estado de pobreza é determinado pela comparação da renda do indivíduo com o seu limiar de pobreza.

Grupos de Blocos do Censo Interessante% Minority% Pobreza | Mapeado pelo autor .

Mesmo quando essa ofuscação falha, é apenas a "pequena mentira". A GRANDE mentira, aquela que tem Union Hill, Virgínia e observadores fora do estado, indignada – e com razão – é a tentativa de eliminação estatística da raça. Isto é particularmente escandaloso, dado que a comunidade de Union Hill é em grande parte afro-americana e americana nativa-afro-americana, com uma profunda ligação a uma história única enraizada profundamente nesta geografia local. A comunidade da Union Hill foi demonstrada e validada através do estudo da comunidade desagregada para ser diametralmente diferente dos resultados de análise seguintes da Dominion.

A seguir, a utilização de um relatório de Perfil Demográfico e de Renda da ESRI para resumir a população local como 70% + Branco acompanhada por uma amostra do relatório da ESRI para contagens de população a uma proximidade de 0,5 milhas:

Tabela resumida de lead extraída do Perfil Demográfico e de Renda da Dominion ESRI, datado de 21/11/2018 . A população conta à distância de proximidade de 0,5 milhas com base na análise da Dominion ESRI, datada de 21/11/2018 .

Já que os 'dados' (na verdade não são os dados que estão em questão, é o método de análise, mas todos confundem os dois com os maus fins) carregam o imprimatur da ESRI, 'validado' pela Escola de Governo e Assuntos Públicos L. Douglas Wilder. Virginia Commonwealth , a conclusão natural é que a ESRI não está apenas certa, mas inquestionavelmente correta . Na verdade, a ESRI não está errada, nem um pouco. Tecnicamente, o que está errado é o uso dessa ferramenta específica para utilizar dados agregados do censo através de um processo de distribuição para atribuir quantidades populacionais (contagens populacionais) e qualidades categóricas (raça) a uma população local em grande escala (Union Hill).

Para entender isso, precisamos descompactá-lo passo a passo:

  • Para começar, precisamos reconhecer que os dados que estão sendo utilizados pelo EJSCREEN, pela ESRI, pelos reguladores, pela Dominion, por mim são dados do censo… período. Embora a ESRI de fato utilize outras fontes de dados proprietárias para uma miríade de variáveis, as que estão em questão aqui – contagem de população e raça – vêm diretamente do censo. E, mais importante, há várias safras sendo utilizadas. ESRI usa dados decenais de 2010 como a linha de base para os perfis; A FERC utilizou dados do censo de 2014 da ACS; Eu tenho usado os dados mais recentes do censo ACS 2013-2017. Mas, independentemente da safra, as tendências sempre serão semelhantes porque são essencialmente as mesmas medições de conjuntos de dados, diferentes safras.
  • Em segundo lugar, os dados do censo são sempre um produto agregado, o que significa que é uma coleção de estatísticas sobre uma população em toda a geografia que tipifica essa população, não os indivíduos em si. Em outras palavras, através das distâncias dos grupos de bloco, setores, condados, estados, etc. os dados do censo são organizados de maneira a mascarar os indivíduos para chegar a um resumo de todos os indivíduos na geografia do censo em particular. No final, os dados do censo resultam em aproximações da população; não reivindica precisão locacional no nível doméstico ou individual. E, o que é mais importante, em locais mais rurais, como o condado de Buckingham em geral, ele se estende a geografias relativamente grandes. Isso pode, e de fato, causar problemas ao tipificar geografias locais de grande escala porque a soma na unidade de censo agregado substitui a dinâmica local de uma geografia local de grande escala.
  • Terceiro, ao usar uma entrada de recenseamento para um ponto personalizado – neste caso, o compressor proposto – deve ser criada uma única unidade geográfica – um raio de 5 milhas, 1 milha e 2 milhas. Essa geografia única precisa ser sobreposta à geografia do censo e os dados do censo devem ser "extraídos" proporcionalmente na geografia única – 0,5 milhas, 1 milha e 2 milhas, neste caso. É esse processo de "extração" – conhecido tecnicamente em SIG como repartição ou repartição que está em jogo. Isso é geralmente aceitável em áreas urbanas densas, onde as geografias do censo são 'apertadas', mas em locais mais rurais, a agregação pode realmente produzir resultados desastrosos, como aconteceu aqui. E esta é a grande mentira. Esse Dominion não reconheceu isso e, em vez disso, utiliza a autoridade implícita da ESRI e de uma universidade local para "validar" análises inadequadas – isso é ruim e literalmente traumatiza pessoas. Isto não é um exagero; As pessoas em Union Hill estão muito aborrecidas e profundamente ofendidas pelos resultados do perfil da ESRI , em particular.

Para entender como isso é ruim, podemos recriar o processo utilizado pelo perfil demográfico da ESRI e compará-lo ao método desagregado. A análise do Dominion provavelmente foi realizada usando uma extensão ESRI intitulada Business Analyst . É importante pausar e perceber que isso NÃO é uma ferramenta de planejamento para a localização da infraestrutura de gás tóxico de xisto de origem pontual. As repercussões de uma má análise executada em uma empresa, embora sejam ruins, serão resolvidas porque uma empresa tem os recursos para resolvê-las. Uma análise ruim é feita em uma comunidade local em um confronto existencial com uma das empresas de extração mais poderosas da América – que é todo um outro universo de maldade.

Então, para recriar, as seguintes suposições são feitas:

  • Os dados de entrada são do Censo dos EUA, dados ACS 2013–17. Ele está emparelhado com as geografias apropriadas no nível do grupo de bloco do censo para interseção de setores no local da emissão. A tabela de dados exata é B03002.
  • Uma nota rápida: o ponto de análise utilizado está incorreto. Eu usei a localização incorreta (aprox. 650 pés a sudeste no meio da estrada) como ponto de análise para consistência.
  • As geometrias de análise são recriadas a 0,5, 1 e 2 milhas.
  • O rateio geográfico é realizado usando os dados do censo como dados de entrada do atributo. No processo, as proporções corretas das geometrias de análise relativas a toda a geometria do censo são determinadas e, em seguida, pelo mesmo fator, os dados do atributo são proporcionais às geometrias de análise. Com efeito, os dados agregados do censo estão sendo "ponderados" – assim como as notas de peso dos professores -, mas aqui o "peso" é a área da geometria de análise à medida que se sobrepõe às várias geometrias do censo.
  • Os dados do atributo são então coletados em uma nova tabela e mapeados e rotulados no topo de cada geometria de análise.

O propósito de recriar este processo é simplesmente mostrar que não existe 'magia'; não há nenhuma 'autoridade' ou 'fórmula' especial que a ESRI possua e a Dominion ofereça do alto.

A seguinte insinuação do porta-voz de Dominion é que eles de alguma forma 'possuem' os dados e que é 'melhor' que outros dados estejam incorretos. Sim, os dados do censo são bons (e importante, o Dominion não o 'possui'); mas é realmente ruim quando usado incorretamente para tipificar uma população local em larga escala.

Dominion afirma que seus próprios dados são “os melhores disponíveis. . . porque é imparcial ", disse o porta-voz da empresa, Karl Neddenian, por e-mail.

É importante ressaltar que as etapas de geoprocessamento do GIS que a Dominion adotou, conscientemente ou não – em seu contrato com a ERM usando o perfil demográfico ESRI – podem ser parcialmente recriadas e comparadas com o resultado da pesquisa local desagregada para as principais variáveis, contar e correr. E através dessa comparação, a 'abordagem ESRI' não é apenas uma abordagem neste caso particular, mas a pior abordagem possível, porque acaba por apagar estatisticamente as populações reais e suas identidades em grande escala, a geografia local .

Os resultados da primeira análise de 0,5 milha mostram que os resultados deturpam essa geografia local específica. Como foi mostrado no perfil ESRI, a contagem de população foi 10, aqui é 12. O% Branco total no perfil ESRI foi de 77,8%, enquanto que aqui é de 75%. Embora os números sejam de fato um pouco diferentes, trata-se de duas safras diferentes de dados censitários, e também de processos de coleta ligeiramente diferentes, do censo decenal à estimativa de 5 anos da ACS. Mas a tendência de dados mais ampla permanece a mesma em relação à variável% branco dos grupos de bloco de censos maiores para a unidade menor, deturpando a alta concentração da população de maioria minoritária que realmente vive em estreita proximidade com esse compressor proposto.

Distribuição de Proximidade de 0,5 Milhas com os Limites do Recorte do Censo de Entrada Exibido | Mapeado pelo autor.

Esta tendência continua na proximidade de 1 milha, onde no perfil ESRI a contagem de população foi de 95, aqui é 54. O% Branco total no perfil ESRI foi de 70,7%, enquanto aqui é de 64%:

Distribuição de Proximidade de 1 Milha com os Limites do Recorte do Censo de Entrada Exibido | Mapeado pelo autor.

Na proximidade de 2 milhas onde no perfil ESRI a contagem de população era 303, aqui é 239. O% Branco total no perfil ESRI era 71.5%, enquanto aqui é 61%:

Distribuição de Proximidade de 2 Milhas com os Limites do Recorte do Censo de Entrada Exibido | Mapeado pelo autor.