Aniko Hannak ist Assistenzprofessorin an der Informatikabteilung der Universität Zürich. Sie promovierte am College of Computer & Information Science an der Northeastern University unter der Beratung von Alan Mislove und David Lazer.

Im Großen und Ganzen untersucht Aniko Hannak in ihrer Arbeit eine Vielzahl von Inhalten, die Websites wie Suchmaschinen, Online-Shops, Job-Suchseiten oder freiberufliche Marktplätze bedienen. In diesem sich schnell verändernden Online-Ökosystem verfolgen Unternehmen jede Bewegung der Benutzer und speisen die gesammelten Daten in große Datenalgorithmen ein, um sie mit den interessantesten und relevantesten Inhalten abzugleichen. Da diese Algorithmen aus menschlichen Daten lernen, werden sie wahrscheinlich soziale Voreingenommenheiten aufgreifen und unbeabsichtigt verstärken. In ihrer Doktorarbeit schuf sie eine Methodik namens Algorithmic Auditing, die versucht, die potenziellen negativen Auswirkungen großer Online-Systeme aufzudecken. Beispiele für solche Audits sind die Untersuchung des «Filter-Blasen-Effekts» bei der Google-Suche, die Online-Preisdiskriminierung oder die Aufdeckung von Ungleichheiten auf Online-Arbeitsmärkten.