Dari sebuah pertanyaan ke sebuah nama.
Bagaimana jika aturan di balik pilihan Anda menjadi aturan semua orang?
Dalam 1785, filsuf Immanuel Kant mengusulkan ujian untuk tindakan kita: dapatkah Anda mengatur di balik pilihan Anda untuk menjadi hukum bagi semua orang? Ini meminta kita untuk melihat melampaui kepentingan kita sendiri, tanpa membuat pengecualian untuk diri kita sendiri yang akan kita tolak kepada orang lain.
Pertanyaan Kant menyangkut prinsip-prinsip tindakan moral. Hari ini, ia juga mengundang kita untuk mempertimbangkan konsekuensi dari kebiasaan kita. Di planet yang dibagikan oleh miliaran orang, pilihan sehari-hari melampaui kehidupan individu kita: diulang oleh banyak orang, mereka mempengaruhi iklim dan sumber daya yang kita gunakan.
Universalizable mengeksplorasi efek kolektif dari pilihan sehari-hari melalui data dan skenario. Pilih tindakan dan lihat apa yang bisa berubah: untuk Anda, teman Anda, dan semua orang yang dapat mengambil bagian.
Jelajahi aksi sehari-hariOrang-orang di balik proyek
Universalizable dikembangkan dan dikelola oleh Mauro Martino, Eva Mayr, Rita Borgo, Yuri Engelhardt dan Margit Pohl untuk membuat penelitian tentang pilihan sehari-hari lebih mudah dieksplorasi. Pengalaman mengacu pada penelitian yang dijelaskan di bawah ini.
Mauro Martino 
Eva Mayr 
Rita Borgo 
Yuri Engelhardt 
Margit Pohl
Mauro Martino
Mauro Martino adalah Ilmuwan Riset Utama di IBM Research, Kepala Fisika untuk AI Lab di MIT-IBM Computing Research Lab, dan Profesor Praktek di Northeastern University.
Penelitiannya mencakup pembelajaran mesin, AI generatif, visualisasi data, dan interaksi manusia-AI. Karyanya baru-baru ini menyelidiki arsitektur saraf berbasis energi, model penalaran yang efisien, dan mekanisme memori untuk transformator, memajukan bagaimana sistem AI belajar, menyimpan informasi, dan memecahkan masalah yang kompleks. Dia juga mengembangkan metode pembuatan gambar yang dapat dikontrol dan mempelajari representasi konseptual manusia melalui analisis data visual skala besar. Penelitiannya telah muncul di Nature, Science, dan PNAS. Ia meraih gelar PhD dari Politecnico di Milano.
Eva Mayr
Eva Mayr adalah ilmuwan senior di Universitas untuk Pendidikan Berkelanjutan Krems, Austria. Dengan latar belakang psikologi kognitif dan media terapan, minat penelitiannya terletak pada faktor psikologis yang terkait dengan desain visualisasi untuk publik.
Yuri Engelhardt
Yuri adalah asisten profesor Visualisasi Informasi dan Keterlibatan Iklim Transdisipliner, di Pusat Iklim Universitas Twente (Belanda).
Yuri belajar bahasa, komunikasi, desain informasi, visualisasi data, dan biologi penuaan. Dia memegang gelar MSc di bidang kedokteran dan PhD dalam ilmu komputer. Yuri telah berkontribusi pada berbagai buku, prosiding konferensi, dan publikasi akademis lainnya, termasuk buku mendatang 'Elements of Diagramming' (2027, diedit oleh Clive Richards).
Yuri bersemangat tentang komunikasi visual yang terkait dengan iklim, keberlanjutan, keanekaragaman hayati, kesehatan, dan komunikasi sains, dan dia suka menyatukan orang lintas disiplin untuk mengambil tindakan terkait darurat iklim. Dia adalah co-penyelenggara konferensi Visualising Climate.
Margit Pohl
Margit Pohl adalah Profesor Emerita Interaksi Manusia-Komputer di TU Vienna. Karyanya berpusat pada analitik visual, psikologi kognitif, dan visualisasi informasi, dengan perhatian khusus pada metode evaluasi pengguna dan desain sensitif gender.
Lahir di Schloss Dagstuhl
Dari makalah penelitian yang mendukung Universalizable:
Para penulis dengan penuh syukur mengakui bahwa karya ini adalah hasil dari Seminar Dagstuhl 25511 “Dari Visualisasi yang Diaktifkan Psikologi hingga Visualisasi Diaktifkan Psikologi” yang didanai oleh Asosiasi Leibniz, Jerman.
Penelitian di balik pengalaman
From Data to Action: Applying Psychological Theories to Climate Visualisation Design
Kelompok fokus formatifnya menginformasikan penekanan pada tindakan yang jelas, alternatif yang layak, penjelasan yang terlihat dan dorongan kolektif. Itu tidak menetapkan perubahan perilaku yang terukur.
Baca makalah tentang ZenodoDOI: 10.5281/zenodo.23409806
Baca metodenya