埃尼Mustafaraj是一种数据科学家研究基于网络的社会技术系统。她实现了新的方法来收集用户生成的数字痕迹而与这些系统交互和发明新技术从这些痕迹获取有意义的见解。这样的见解,可以用来改善现有系统或者构建新的更好的满足用户的需求。她目前的研究项目是关于理解标准用户适用于评估网络来源的可信度。目标是设计机器学习算法来提取信号可信度从各种网络平台,使用它们来推进网络文化建设平台,可以很容易地访问和理解这些可信度的信号。
2008 - 2014年期间,她与教授说:迈塔克瑟白兰地,萨曼莎·芬恩的12和大量的韦尔斯利的学生研究谣言或其他像Twitter这样的社交网络的信息传播。他们的研究导致的创建TwitterTrails,一个在线工具,记者和其他人感兴趣或真或假的起源和传播信息。自2013年以来,她也一直在研究社会技术系统,使大规模的在线学习。在这些项目中,她一直合作富兰克林Turbak教授,玛雅思文凯18日和李伊莎贝尔21理解人们如何学会在麻省理工学院应用程序发明家在线平台,拥有数以百万计的用户。他们使用数据分析、可视化和机器学习模型学习者和他们的学习。
Mustafaraj教授喜欢Python编程语言和教CS111计算机编程和解决问题,一个最有趣的和具有挑战性的介绍课程在韦尔斯利。她教两个数据科学相关课程:CS 234年的数据,分析和可视化和CS 315数据和文本挖掘在网络上,在她的学生在实际项目工作密切相关的研究和学习如何使用数据科学的社会影响。最后,她也教CS 232人工智能领域,她去学习计算机科学。她渴望得到更多女性参与各种背景的干细胞领域的计算机科学和更广泛的,这样他们就可以塑造一个更公正、平等技术未来我们的社会,一个反复出现的主题在所有她的教学。
访问她的网站关于她的更多信息研究,教学,和其他利益。
