ブランダイス・マーシャル

ブランダイス・マーシャル
ブランダイス・マーシャル
母校	ロチェスター大学; レンセラー工科大学;
知られている	データサイエンスへの参加の拡大
	科学者としてのキャリア
フィールド	データサイエンス; コンピュータサイエンス; 教育;
機関	パーデュー大学; スペルマンカレッジ;
Webサイト	ブランド

ブランダイス・マーシャルはアメリカのデータサイエンティストであり、DataedXのCEO、スペルマン大学のコンピュータサイエンスの教授で、同大学のコンピュータおよび情報科学部の元学部長です。^[1]^{[2] 2019年9月から、マーシャルはハーバード大学バークマン・クライン・インターネット＆社会センターの教職員です。彼女はまた、}データサイエンスの分野への参加を広げ、過小評価されているマイノリティの代表性を高めるために活動しており、その中には「Black Women in Data」という活動もあります。^[3]^[4]^[5]

教育

マーシャルは2000年にロチェスター大学でコンピュータサイエンスの理学士号を取得し、数学を副専攻とした。その後、2007年にレンセラー工科大学でコンピュータサイエンスの修士号と博士号を取得した。^[6]

研究とキャリア

2008年、マーシャルはパーデュー大学工科大学でデータ管理のコンピュータおよび情報技術の助教授に就任しました。 ^{[7]彼女は2014年に}スペルマン大学の自然科学および数学部門のコンピュータサイエンスの准教授として教員に加わり、2016年にコンピュータおよび情報科学部門の学部長になりました。^[6]スペルマンでは、彼女はデータ分析および探索（da + e）研究所の所長であり、複雑なデータネットワークをより効果的に特徴付けて有用な知識を生み出すことに重点を置いています。^[6]彼女の研究は、ビジネスインテリジェンスとデータ分析、ソーシャルメディア、サイバーセキュリティに焦点を当てています。^[6]

#BlackTwitter プロジェクト

マーシャルの研究プロジェクトの 1 つは、ソーシャルメディア、特にTwitterを利用して、ハッシュタグ#BlackTwitterを使って黒人コミュニティ全体で社会運動を推進することに焦点を当てています。^[8]彼女のチームは Twitter のアプリケーションプログラミングインターフェイス(API) を使って Twitter データの傾向を収集、分析、視覚化し、Black Twitter を構成している人物、コミュニティ内で影響力を持つ人物、コミュニティとしてどのような問題やトピックに反応しているかなどの質問に答えます。このプロジェクトはスペルマンカレッジの学際的ビッグクエスチョンコロキアのコースとしても実施され、 #BlackGirlMagicハッシュタグに関連するソーシャルメディアデータを収集、保存、分析することで、学生にデータサイエンスの原理を教えています。^[9]コース自体の有効性の分析は、電気電子技術者協会の教育のフロンティアカンファレンスで、文化的に関連性のあるフレームワークでデータサイエンスの概念を教える方法として発表されました。このコースでは、黒人の少女時代をテーマに、データ分析への計算アプローチも取り入れていたためです。^[10]

ビジネスインテリジェンス

マーシャルはビジネスインテリジェンスの研究にも貢献しており、多様なデータを整理、統合、表現、分析して、企業がより多くの知識を収集し、増加するデータ生成速度に対応できるように取り組んでいます。彼女は、音楽推奨のためのより洗練されたアルゴリズムの推奨から、費用対効果の高いサイバーセキュリティ対策の設計、視線追跡の力を活用して消費者向けの製品をより良く設計することまで、幅広い問題に取り組んできました。^[11]^[12]^[13]

データサイエンスへの参加の拡大

研究への関心に加えて、マーシャルはデータサイエンスにおける過小評価されているグループの代表性を高め、労働力全体のデータ準備を向上させるための多くの取り組みに関わっています。^{[14]彼女は、}国立科学財団の助成金によって資金提供されているデータサイエンスエクステンション（DSX）プログラムの主任研究者（PI）です。^[15]^[16]このプログラムは、アトランタにある歴史的に黒人が多く通う大学（HBCU）であるスペルマンカレッジとモアハウスカレッジの教員に、データサイエンスと分析をカリキュラムに取り入れる方法をトレーニングする取り組みです。DSXは、データサイエンスが複数の分野にどのように関連しているかを強調し、現在この分野で過小評価されている学生にデータサイエンスの機会の認識を高めることを目指しています。^[9]^[17]このプロジェクトは、2016年にNSFが資金提供した「社会的に関連性のあるコンピューティングにおける二重機関研究センターの計画」に関するワークショップから情報を得ました。^[18]

DSX の立ち上げ以前、マーシャルは過小評価されているグループの参加拡大を目的とした同様のプログラムに関わっていた。彼女は、2012 年に産業応用数学協会のデータマイニングに関する国際会議と連携して初めて開催された「データマイニングへの参加拡大ワークショップ」の共同 PI を務めた。^[19]また、彼女はアトランタで開催された「すべての人のためのコンピュータサイエンスワークショップ」の PI も務めた。これは、バラク・オバマ大統領の下で、科学技術政策局が組織し、 NSFと米国教育省が主導し、国中のコンピュータサイエンスの能力を高めるためのより大規模な国家的取り組みの一部であった。 ^[20]

マーシャル氏はまた、全米科学アカデミーの2018年データサイエンス高等教育円卓会議に参加し、学部レベルでのデータサイエンスのトレーニングの推進にも専門知識を提供してきました。 ^[21]

参考文献

^ “Brandeis Marshall | Heinrich Böll Stiftung | ワシントン DC オフィス - 米国、カナダ、グローバル対話".ハインリヒ・ベル・シュティフトゥング。 2021 年 6 月 21 日。2021年8月29日閲覧。
^ 「ブランダイス・マーシャル、データ公平性の可能性について語る」ハーバード・ビジネス・スクール・デジタル・イニシアティブ。2021年2月22日。 2021年8月29日閲覧。
^ Gangas, Lili (2021-05-06). 「COVID後のより多様な技術エコシステムを再構築するにはどうすればよいか？」Medium . 2021-08-29閲覧。
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^ 「Black Women In Data | DataedX」。blackwomenindata.com 。 2021年8月29日閲覧。
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^ データサイエンス高等教育に関する円卓会議(PDF) (レポート)。米国科学アカデミー。2018 年 3 月 23 日。

外部リンク

公式サイト
ブランダイス・マーシャルのTwitter
翻訳元
データにおける黒人女性

[1] “Brandeis Marshall | Heinrich Böll Stiftung | ワシントン DC オフィス - 米国、カナダ、グローバル対話".ハインリヒ・ベル・シュティフトゥング。 2021 年 6 月 21 日。2021年8月29日閲覧。

[2] 「ブランダイス・マーシャル、データ公平性の可能性について語る」ハーバード・ビジネス・スクール・デジタル・イニシアティブ。2021年2月22日。 2021年8月29日閲覧。

[3] Gangas, Lili (2021-05-06). 「COVID後のより多様な技術エコシステムを再構築するにはどうすればよいか？」Medium . 2021-08-29閲覧。

[4] 「ACLUニュース＆解説」。アメリカ自由人権協会。 2021年8月29日閲覧。

[5] 「Black Women In Data | DataedX」。blackwomenindata.com 。 2021年8月29日閲覧。

[:0-6] "CIS Faculty | Spelman College". www.spelman.edu . 2020年8月15日時点のオリジナルよりアーカイブ。2018年8月2日閲覧。

[7] 「ブランダイス・マーシャルを知る - パデュー工科大学」polytechnic.purdue.edu . 2018年8月7日閲覧。

[8] “The BlackTwitter Project”. www.blacktwitterproject.com . 2018年8月7日時点のオリジナルよりアーカイブ。2018年8月7日閲覧。

[Marshall_198–204-9] Marshall、ブランダイス（2017年12月）。「学部生のためのデータサイエンス体験」。大学におけるコンピューティング科学ジャーナル。33 （2）：198–204。

[10] Nias, Jaye; Marshall, Brandeis; Thompson, Tayloir; Blunt, Takeria (2017). 「EvergreenLP: ソーシャルネットワークを学習プラットフォームとして利用する」2017 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE) . pp. 1–7. doi :10.1109/FIE.2017.8190595. ISBN 978-1-5090-5920-1. S2CID 8313731。

[11] ^ Marshall, Brandeis (2010)。「アーティスト による音楽推奨 Web API の集約」。2010 IEEE 国際情報再利用・統合会議。pp. 75–79。doi : 10.1109 /IRI.2010.5558960。ISBN 978-1-4244-8097-5.S2CID 14136186 。

[12] Idika, Nwokedi C.; Marshall, Brandeis H.; Bhargava, Bharat K. (2009). 「限られた予算でネットワークセキュリティを最大化する」第 5 回 Richard Tapia コンピューティングにおける多様性の祝典: 知性、イニシアチブ、洞察、イノベーションpp. 12–17. doi :10.1145/1565799.1565803. ISBN 978-1-60558-217-7. S2CID 8360722。

[13] Marshall, Brandeis H.; Sareen, Shweta; Springer, John A.; Reid, Tahira (2014). 「製品表現研究のための視線追跡データの理解」。情報技術研究に関する第 3 回年次会議の議事録。pp. 3–8。doi : 10.1145 / 2656434.2656439。ISBN 978-1-4503-2711-4. S2CID 17793706。

[14] Abdul-Alim, Jamaal (2017年6月15日). 「データ主導の未来に向けて少数派の学生を準備する」.高等教育における多様な問題. 34 (10): 14–15.

[15] 「NSF Award Search: Award#1623362 - Targeted Infusion Project: Data Science eXtension (DSX): Spelman Colleges および Morehouse Colleges のコンピューティングカリキュラムにデータサイエンスの基礎を組み込む」www.nsf.gov 。2018年 8 月 2 日閲覧。

[16] "dsxhub". dsxhub . 2018年8月7日閲覧。

[17] (2017-06-29). 「専門家：少数派の学生にとって不可欠なデータサイエンスと分析スキル」。Diverse 。2018年8月2日閲覧。

[18] 「NSF Award Search: Award#1547714 - 社会的に関連性のあるコンピューティングにおける二重機関研究センターの計画」www.nsf.gov 。 2018年8月7日閲覧。

[19] 「NSF Award Search: Award#1232397 - データマイニングワークショップへの参加の拡大」www.nsf.gov 。 2018年8月7日閲覧。

[20] 「コンピュータサイエンスはすべての学生のためのものです！ - 特別レポート | NSF - 国立科学財団」www.nsf.gov 。 2018年8月7日閲覧。

[21] データサイエンス高等教育に関する円卓会議(PDF) (レポート)。米国科学アカデミー。2018 年 3 月 23 日。