<html><head><style type='text/css'>p { margin: 0; }</style></head><body><div style='font-family: arial,helvetica,sans-serif; font-size: 12pt; color: #000000'><div style="color:#000;font-weight:normal;font-style:normal;text-decoration:none;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:12pt;"><style></style><div style="font-family: arial,helvetica,sans-serif; font-size: 12pt; color: #000000"><h1 class="page__title title" id="page-title">The Aha! Moment: From Data to Insight</h1><div><span></span><span class="event-speaker">
        <a href="http://i.stanford.edu/%7Edshahaf/" target="_blank">Dafna Shahaf,</a> </span><span class="event-speaker-from"><a href="http://www.stanford.edu/" target="_blank">Stanford University</a>
        </span></div>Tuesday, April 15, 4:30pm<br>Computer Science 105<br><br>The amount of data in the world is increasing at incredible rates. 
 Large-scale data has potential to transform almost every aspect of our 
world, from science to business; for this potential to be realized, we 
must turn data into insight.  In this talk, I will describe two of my 
efforts to address this problem computationally:<br>
<br>
The first project, Metro Maps of Information, aims to help 
people understand the underlying structure of complex topics, such as 
news stories or research areas. Metro Maps are structured summaries that
 can help us understand the information landscape, connect the dots 
between pieces of information, and uncover the big picture.<br>
<br>
The second project proposes a framework for automatic discovery 
of insightful connections in data. In particular, we focus on 
identifying gaps in medical knowledge: our system recommends directions 
of research that are both novel and promising.<br>
<br>
I will formulate both problems mathematically and provide 
efficient, scalable methods for solving them. User studies on real-world
 datasets demonstrate that our methods help users acquire insight 
efficiently across multiple domains.<br><br><p>Dafna Shahaf is a postdoctoral fellow at Stanford University. 
She received her Ph.D. from Carnegie Mellon University; prior to that, 
she earned an M.S. from the University of Illinois at Urbana-Champaign 
and a B.Sc. from Tel-Aviv university. <span class="ZmSearchResult" id="DWT3912">Dafna</span>'s
 research focuses on helping people make sense of massive amounts of 
data. She has won a best research paper award at KDD 2010, a Microsoft 
Research Fellowship, a Siebel Scholarship, and a Magic Grant for 
innovative ideas.</p><br></div></div><br></div></body></html>