Über mich
Ich bin Biostatistikerin und Datenwissenschaftlerin und schließe derzeit meine Promotion an der Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health ab, betreut von Brian Caffo und Stephanie Hicks; dort bin ich Vivien Thomas Scholar und Center of Excellence in Regulatory Science and Innovation (CERSI) Scholar. Am Institut für Statistik der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) forsche ich als Gastwissenschaftlerin bei Professorin Sabine Hoffmann, zunächst im Rahmen eines Fulbright-Forschungsstipendiums, das ich selbst beantragt und als Projektleiterin geführt habe, und inzwischen über die Vivien Thomas Scholars Initiative der Johns Hopkins University.
Meine Dissertation, The Well-Made Analysis, entwickelt Methoden, die Datenanalysen von Grund auf belastbar machen: Kriterien, an denen sich erkennen lässt, wann die Arbeit abgeschlossen ist, ein Maß für die Evidenz, die ein öffentlicher Datensatz nach vielen Studien noch bietet, und Schutzmechanismen für Agenten auf Basis künstlicher Intelligenz (KI), die inzwischen selbst Analysen durchführen. Die Verteidigung plane ich für März 2027. Zudem wende ich diese Methoden in der Epidemiologie im globalen Maßstab an, wo von mir mitverfasste Studien in mehr als 200 Politik- und Leitliniendokumenten zitiert wurden. Vor der Promotion arbeitete ich in der Industrie im Bereich Informationssicherheit und Daten-Governance und wurde von der US-Raumfahrtbehörde NASA als Datanaut ausgewählt. Meine technischen Texte und Open-Source-Leitfäden wurden von Google, Microsoft, Forbes, der American Statistical Association und der Association for Computing Machinery hervorgehoben.
Ich habe einen Bachelor of Science in Mathematics an der University of California, Irvine und einen Master of Science in Applied and Computational Mathematics an der Johns Hopkins University erworben. Meine Arbeiten wurden mehr als 30.000 Mal zitiert, und die R-Pakete, die ich geschrieben habe und betreue, verzeichnen mehr als 50 Millionen Downloads.