Fulbright-GastwissenschaftlerinLudwig-Maximilians-Universität MünchenDoktorandin der BiostatistikJohns Hopkins University

Ich bewerbe mich im Studienjahr 2026-27 auf akademische Stellen. Zur Bewerbungsseite · CV · Schreiben Sie mir gern

Von Grund auf belastbar.

Wie machen wir Datenanalysen so vertrauenswürdig, dass man auf ihrer Grundlage handeln kann?

Ich untersuche, wie statistische Arbeit entsteht, durch Menschen und seit Kurzem auch durch Agenten auf Basis künstlicher Intelligenz (KI), und was nötig ist, damit analytische Schlussfolgerungen Bestand haben. Ausgehend von einem beliebigen Datensatz gehen meine Methoden drei Fragen nach: wann eine Analyse fertig ist, wie viel Beweiskraft die Daten nach wiederholter Nutzung noch haben und wie sich die Agenten absichern lassen, die solche Aufgaben inzwischen übernehmen. Zusammen bilden sie meine Dissertation zu vertrauenswürdiger Datenanalyse, The Well-Made Analysis. Ich wende sie im Bereich globale Gesundheit und Politik an, wo meine Forschung in Dokumenten aus mehr als 25 Ländern und von der Weltgesundheitsorganisation zitiert wird, außerdem in der biomedizinischen Data Science und der Statistikdidaktik.