Professoressa Ordinaria di Statistica Sociale (STAT-03/B) ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca in Statistica ed insegna materie nell’ambito della Statistica dal 2000. È titolare dei corsi di “Metodi Esplorativi per l’Analisi dei Dati”, “Social Media Analytics” presso la Scuola di Ingegneria dell’Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”. Presso lo stesso Ateneo, è titolare dei corsi in Data Driven per il Master in Ingegneria dell’Impresa e Text Analytics per il Master CESMA e per il Master in Data Science.

È membro del Collegio dei Docenti del Dottorato di Ricerca in Data Science, del Consiglio di Corso di Studi in Ingegneria Gestionale.

Dal 2014, coordina il master di I livello in Data Science.

È autrice di oltre 100 articoli scientifici su riviste nazionali e internazionali. Negli ultimi 15 anni, la sua attività di ricerca si è focalizzata sul Text Analytics. Per gli studi di Sentiment Analysis, sta implementando nuovi algoritmi di deep learning per generare segnali volti al miglioramento di modelli di previsione delle vendite di prodotti/servizi nell’ambito di un approccio state-space model, supportato dalla creazione di algoritmi di analisi dei dati in linguaggi di programmazione avanzata. In precedenza, si è occupata di algoritmi di clustering, anche per matrici a più vie. Nel 2002, ha ottenuto il premio TAP (Travel Awards Program), assegnato ai migliori giovani studiosi europei di classificazione con un algoritmo per la definizione di modelli che simultaneamente riducono e selezionano le variabili.