Professeure Sokolova est membre de la FGPS et professeur adjoint à la faculté de médecine. Avec ses étudiants diplômés, elle travaille sur l'exploration des données textuelles et l'apprentissage automatique. Mme Sokolova est membre des comités de programme de conférences internationales sur l'intelligence artificielle et rédige des articles pour des revues internationales dans le domaine de l'exploration de données textuelles. Elle est principalement affiliée à l'Institute for Big Data Analytics. (https://bigdata.cs.dal.ca)
Le développement de méthodes automatisées pour l'exploration de données textuelles est une tâche difficile, en particulier lorsque les méthodes s'appliquent à de grands volumes de données en constante évolution, un phénomène que l'on appelle Big Data. Notre objectif est de concevoir et de déployer des méthodes qui fonctionnent bien avec une variété de contenus et de contextes. Une partie de nos recherches se concentre sur la conception et le développement de méthodes automatisées pour l'analyse du contenu Web écrit par l'utilisateur et la protection de la vie privée des utilisateurs. Ces méthodes sont utilisées pour trouver et extraire des informations des médias sociaux, y compris des détails relatifs aux informations de santé personnelles et à la santé publique. Nous élaborons des méthodes d'analyse automatique des sentiments et d'exploration des opinions à partir du contenu des messages des utilisateurs. Nous travaillons également sur l'extraction et l'analyse des informations de santé personnelles publiées dans les médias sociaux (par exemple, Twitter, les réseaux sociaux, les forums médicaux).