María Fernanda Sobrino Macías es profesora investigadora especializada en ciencia de datos, aprendizaje automático y métodos computacionales para el estudio de la violencia, el crimen y los procesos políticos. Obtuvo su doctorado en Princeton University y realizó una estancia postdoctoral en la Harris School of Public Policy de la University of Chicago. Su investigación se centra en el uso de grandes volúmenes de datos administrativos y digitales, así como modelos estadísticos y de inteligencia artificial, para entender, predecir y prevenir fenómenos como la violencia de género, la trata de personas, el crimen organizado y la desinformación en contextos electorales.
Su trabajo reciente incluye el mapeo de organizaciones criminales en municipios de México y Colombia; el estudio de los efectos de la crisis de opioides en la competencia entre cárteles en México; el análisis de la relación entre estructura de mercado y violencia en los mercados de drogas; el seguimiento y medición de la violencia política contra candidatas y candidatos; y la evaluación de qué información ayuda más a las personas migrantes a reducir los riesgos durante su tránsito por México. Su agenda de investigación combina machine learning, inferencia causal y política pública, en colaboración con gobiernos y organizaciones internacionales, con el objetivo de producir evidencia rigurosa para diseñar intervenciones más efectivas en contextos de alta violencia y desigualdad.