Het onderzoek van Hinda Haned is gericht op het bouwen van algoritmische en intelligente leersystemen om gebruikers te ondersteunen bij gegevensgestuurde besluitvorming.

Als hoogleraar aan de UvA zal Haned zich richten op het ontwikkelen van methoden voor verantwoorde data science. Haar doel is het onderzoeken en ontwikkelen van oplossingen op het gebied van veilige en verantwoorde toepassingen van machine learning. Algoritmes dienen bijvoorbeeld zo te worden ontworpen dat er geen onnauwkeurige en oneerlijke resultaten ontstaan voor een bepaalde groep mensen vanwege verborgen vooroordelen in de trainingsgegevens. Ook moeten resultaten van algoritmes verklaarbaar en transparant zijn voor degenen die de beslissingen nemen en degenen die daardoor worden beïnvloed. Haned zal met dit onderzoek de meest effectieve manieren vaststellen om de uitdagingen aan te gaan bij het ontwerpen en het inzetten van besluitvormingstools.

Over Hinda Haned

Haned is sinds 2015 werkzaam als lead data scientist bij Ahold Delhaize en sinds 2018 als principal scientist. Haar takenpakket bij Ahold Delhaize bestaat onder meer uit het ontwerpen en bouwen van oplossingen voor het beantwoorden van bedrijfsvragen met behulp van datamining en machine-learningtechnieken. Van 2010 tot 2015 was ze werkzaam als onderzoeksstatisticus bij het Nederlands Forensisch Instituut (NFI). Daar ontwikkelde Haned statistische modellen en opensourcesoftware om de interpretatie van gecompliceerde DNA-profielen mogelijk te maken.

Haned heeft een groot aantal publicaties op haar naam staan in verschillende internationale peer reviewed tijdschriften op het gebied van de forensische wetenschap. In 2014 ontving ze een EU-beurs om forensische opensourcesoftware te ontwikkelen en educatieve workshops te organiseren over de statistische evaluatie van forensisch DNA-bewijs. Haned behaalde in 2010 haar PhD in toegepaste statistiek aan de Universiteit van Lyon.