Dr. Elena Petrova
데이터 리서처
EveryInfra에서 Elena는 어떤 데이터를 수집할 수 있는지, 어떻게 저장하고 정제할지 등 컴플라이언스와 데이터 윤리의 기준을 맡고, 법무 조항의 문구도 검토합니다.
학력
- Higher School of Economics (모스크바), 응용수학·정보학 학사 및 석사 (2007–2012)
- Max Planck Institute for Software Systems, 박사, 계산사회과학 (2012–2018)
경력
- MPI-SWS (카이저슬라우테른) — 박사후 연구원 (2018–2021)
- 디지털 권리 연구소 (베를린) — 리서치 사이언티스트 (2021–2024)
Dr. Elena Petrova의 글
- 앱 리뷰 1,800건으로 테스트한 연령 확인 주간 리포트
주간 데이터 리포트로 연령 확인 규제가 실제 앱에 어떻게 적용되는지 보여 줄 수 있을까요? Google Play 리뷰 1,800건과 EU KIDS Act 공개 의견 2,604건 전체를 읽었습니다. 개인정보 필드는 모두 데이터에서 제외했습니다.
- 뉴스 AI 라이선스가 사용당 과금으로 바뀐다: 사건 8건과 검색 테스트
30일 동안 Google, Cloudflare, 퍼블리셔 연합 SPUR가 뉴스 라이선스를 AI 사용 건당 지불하는 방향으로 움직였습니다. 사용 횟수를 누가 셀지는 아직 아무도 정하지 못했습니다. 저희는 이 가운데 사건 8건을 대상으로, 검색 도구 세 가지가 각 사건의 원문 문서를 얼마나 보여 주는지 테스트했습니다.
- 제재 명단 스크리닝 워크플로 구축하기: 이름 일치에서 감사 가능한 검토까지
명단 다운로드와 퍼지 매칭은 시작에 불과합니다. 이 글에서는 명단 버전, 이름 및 엔터티 매칭, 실소유자, 수동 검토, 지속 모니터링, 장애 대응, 감사 증적이 어떻게 결합되어 스크리닝 제품을 이루는지 살펴봅니다.
- 공공 입찰 데이터의 상업화: 공고 수집에서 버티컬 사업 기회 구독까지
공공 입찰 정보는 이미 검색할 수 있는데 왜 구독료를 내야 할까요? 이 글은 공식 TED 데이터를 참고해 사업 기회 구독 서비스의 업종 필터링, 자격 검토, 마감일과 버전 변경, 팀 협업, 검수 방법을 다룹니다.
- AI 코딩은 정말 효율을 높였을까? 세 가지 근거를 하나의 결론으로 뭉뚱그리지 말자
METR의 2025년 무작위 실험, 2026년 설계 업데이트, 기술직 종사자 설문을 각각의 맥락에 다시 놓고 작업 속도, 사람의 투입 노력, 결과물의 가치를 구분해 팀에 맞는 평가 지표를 세웁니다.