Karina Rojas obtuvo el grado de Licenciada en matemáticas con mención en estadística el año 1999 en la Pontificia Universidad Católica de Chile, y el post grado de doctor el año 2013 en Métodos matemático-estadísticos y computacionales para el tratamiento de la información en la Universidad Complutense de Madrid becada por el Gobierno de Chile para realizar estudios doctorales en el extranjero.
Tiene diez años de experiencia en diseño y ejecución de métodos de investigación social y de mercado, tanto en entidades privadas como públicas de Chile. Tal experiencia abarca desde el diseño de estudios cuantitativos, pasando por construcción de cuestionarios, diseños muestrales, selección de fuentes secundarias y data mining, al desarrollo de análisis estadísticos descriptivos, inferenciales y predictivos, hasta finalizar en presentaciones, capacitaciones y desarrollo de herramientas para la selección y asignación de becas sociales dirigidas a la población escolar en condición de vulnerabilidad. Su amplia experiencia ha sido de gran utilidad en el ámbito académico, en tanto la enseñanza de la estadística es mucho más clara y motivadora cuando se percibe la utilidad práctica, especialmente en grados de áreas aplicadas.
Cuatro años de experiencia académica impartiendo las asignaturas de estadística, data mining e investigación operativa en los grados de matemáticas, informática, ingeniería, educación, psicología, farmacias, biología y tecnología de los alimentos en las universidades Diego Portales de Santiago de Chile, Universidad Austral de Chile sede Puerto Montt, Universidad Complutense de Madrid y Universidad Rey Juan Carlos.
Ha participado y sigue participando en diversos equipos de investigación en universidades chilenas y españolas, tanto en las áreas de educación, psicología y políticas públicas, como en matemáticas, teoría de la decisión y lógica borrosa. Las líneas de investigación en el área social son: desarrollo infantil, eficiencia y segregación escolar, vinculándolas al área matemática y estadística a partir del desarrollo de propiedades y métodos de construcción de índices desde la perspectiva de la lógica borrosa. Ambas áreas han avanzado y siguen avanzando en paralelo pudiendo complementarse al enfocar la construcción de índices como operadores de agregación. Un claro ejemplo de esto ha sido su tesis doctoral llamada Construcción de índices contextuales de desarrollo infantil temprano basados en familias consistentes de operadores de agregación, así como también, las publicaciones realizadas en lógica borrosa. Ésta línea de investigación continúa su camino tanto en el desarrollo y generalización de nuevas propiedades de estabilidad de las familias de operadores de agregación, como en la aplicación en distintos escenarios.