Bewerbung

Ich bewerbe mich im Studienjahr 2026-27 auf akademische Stellen und werde meine Promotion in Biostatistik an der Johns Hopkins University voraussichtlich im März 2027 verteidigen. Meine Forschung fragt, wie Datenanalysen so vertrauenswürdig werden, dass man auf ihrer Grundlage handeln kann, und mit demselben Ziel lehre ich.

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Forschung

Meine Dissertation, The Well-Made Analysis, entwickelt Methoden für drei Fragen, die sich bei jeder Datenanalyse stellen: wann die Arbeit abgeschlossen ist, wie viel Beweiskraft ein öffentlicher Datensatz noch bietet, nachdem viele Studien ihn genutzt haben, und wie sich Agenten auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) absichern lassen, die inzwischen selbst Analysen durchführen. Ich wende diese Methoden in der globalen Gesundheit an, wo Studien, an denen ich als Mitautorin beteiligt war, in mehr als 200 Politik- und Leitliniendokumenten zitiert wurden, sowie in der biomedizinischen Data Science. Forschungsprogramm · Publikationen

Aus meinen Arbeiten

Volcano-Plot von Hazard Ratios über viele Modellspezifikationen — **Ein Datensatz erlaubt viele vertretbare Analysen.** Jeder Punkt ist ein Modell, aus meinem R-Paket forkflow und dem frei zugänglichen Buch, das ich dazu geschrieben habe.

Waage zwischen analytischem Anspruch und äußeren Grenzen in einem Begutachtungskreislauf — **Wann ist eine Analyse also fertig?** Wenn Anspruch und äußere Grenzen im Gleichgewicht sind, wie ich in „The End is Insight“ zeige (Erstautorin). Mehr dazu.

Balkendiagramm der Trefferquote nach Bedrohungsart: Verhaltenstelemetrie 34, 71, 36 und 2 Prozent, Perimeterschutz 8, 3, 0 und 33 Prozent — **Inzwischen analysieren auch KI-Agenten.** In 5.580 Testsitzungen erkannte die von mir entwickelte Verhaltenstelemetrie manipulierte Werkzeugausgaben, die der Perimeterschutz übersah (71 gegenüber 3 Prozent), und verhinderte im Durchsetzungsmodus jedes Abfließen geheimer Daten. Zielabweichungen (Goal Drift) entgingen ihr, wie ich in „From Traditional to Agentic AI“ zeige (Alleinautorin). Mehr dazu.

Weltkarte der führenden Ursache verlorener gesunder Lebensjahre je Land und Territorium im Jahr 2021 — **Belastbare Analysen können Politik leiten.** Führende Ursachen gesundheitlicher Einbußen weltweit, aus einer *Lancet*-Studie, an der ich als Mitautorin beteiligt war; zitiert in 33 Politikdokumenten, darunter die Schlussfolgerungen des Rates der Europäischen Union zur Herz-Kreislauf-Gesundheit und die Leitlinien der Weltgesundheitsorganisation zur Demenzprävention (CC BY 4.0).

Zwei Streudiagramme möglicher Wirtssterne von Exoplaneten nach Beobachtungsmethode — **Dieselben Fragen reichen über die Gesundheit hinaus.** Mögliche Wirtssterne für künftige Exoplanetenmissionen, aus einem Bericht für die US-Raumfahrtbehörde NASA, an dem ich als Mitautorin beteiligt war.

Lehre

Ich lehre Statistik und Data Science mit Blick auf Urteilsvermögen: was ein Modell tragen kann und wann die Arbeit abgeschlossen ist. Das Department of Biostatistics der Johns Hopkins University hat mir 2026 den Helen Abbey Award for Excellence in Teaching verliehen, und Studierende haben mich 2025 für einen Teaching Assistant Recognition Award der Bloomberg School ausgewählt, als eine von fünf Lehrassistenzen der gesamten School. Insgesamt hatte ich rund 20 Lehraufträge an der Johns Hopkins University und der University of California, Irvine, zuletzt in Data Science und KI für Public Health. Lehre und Mentoring