İnceleme | Epstein Photo Network: Yapay Zeka, OSINT ve Ağ Analizi Bir Arada Nasıl Kullanıldı?

Belgelerden Ağ’a: Epstein Photo Network

Decoherence Media tarafından geliştirilen Epstein Photo Network, ABD Adalet Bakanlığı’nın Epstein Files Transparency Act (H.R. 4405) kapsamında kamuoyuna açtığı Epstein Library arşivindeki fotoğraflarda birlikte görünen kişileri ve bu birlikte görünme örüntülerini görselleştiren etkileşimli bir platform:  https://epstein.photos

Decoherence Media, platformun kamuya açık Epstein arşivi için geliştirilen en yüksek doğruluk oranına sahip yüz tanıma arayüzü olduğunu belirtiyor. Kuruluşa göre sistem, doğrulanmış kişi sayısının yüksekliği ve yanlış pozitif (false positive) eşleşmelerin düşük tutulmasıyla öne çıkıyor.

Platformun ana sayfasında kullanıcıları bir ağ haritası (network visualization) karşılıyor. Bu görselleştirmede her daire (node) bir kişiyi, iki kişi arasındaki çizgiler (edge) ise söz konusu kişilerin Epstein arşivindeki en az bir fotoğrafta birlikte yer aldığını gösteriyor.

Düğümlerin büyüklüğü, ilgili kişinin arşivde kaç farklı görselde yer aldığına göre belirleniyor. İki kişi arasındaki bağlantının kalınlığı ise birlikte göründükleri fotoğraf sayısına göre değişiyor. Düğümler ayrıca kişilerin mesleklerine göre farklı kategorilerle renklendiriliyor. Örneğin “Akademi ve Bilim” ya da “Moda ve Modellik” gibi sınıflandırmalar ağ üzerinde doğrudan takip edilebiliyor.

Görsel 1. Epstein Photo Network ana sayfası. Görselleştirme, Epstein Library arşivinde yüzleri tespit edilen kişiler arasındaki birlikte görünme ağını (network visualization) gösteriyor. Kaynak: Decoherence Media

Ağ üzerinde belirgin biçimde ayrışan kümeler (clusters) dikkat çekiyor. Bu kümeler, ilgili kişilerin arşivde çok sayıda fotoğrafta birlikte yer aldığına işaret ediyor.

Görsel 2. Ağ haritasındaki kümelerin (clusters) nasıl oluştuğunu gösteren şema. Aynı kümede yer alan kişiler, Epstein Library arşivinde genellikle çok sayıda fotoğrafta birlikte görünüyor. Kaynak: Decoherence Media

Ağ haritası yalnızca görsel bir keşif aracı olarak tasarlanmamış. Kullanıcı, herhangi bir düğümün (node) veya bağlantının (edge) üzerine geldiğinde ilgili kişi ya da kişilere ilişkin temel bilgiler bir bilgi kutusunda (tooltip) görüntüleniyor. Düğüm veya bağlantıya tıklandığında kenar çubuğunda (sidebar) daha ayrıntılı bilgiler ve ilgili görseller açılıyor. Çift tıklama yapıldığında ise sistem, seçilen kişi ya da kişilerin yer aldığı tüm fotoğrafların listelendiği Search sayfasını yeni bir sekmede açıyor.

Platformun bir diğer bölümü olan People sayfası ise arşivde tespit edilen kişileri, yer aldıkları fotoğraf sayısına göre azalan sırayla listeliyor. Decoherence Media, Epstein Library arşivinde 300’den fazla kişiyi tespit ettiğini ve bu kişilerin her birinin kimliğini manuel olarak doğruladığını belirtiyor.

Görsel 3. People sayfası (https://epstein.photos/people)  Decoherence Media’nın Epstein Library arşivinde tespit ettiği 300’den fazla kişiyi ve bu kişilerin yüz görüntülerini bir araya getiriyor. Liste, kişilerin arşivde yer aldıkları fotoğraf sayısına göre azalan sırayla sunuluyor. Kaynak: Decoherence Media

People sayfasındaki herhangi bir kişiye tıklandığında kullanıcı Search sayfasına yönlendiriliyor. Bu bölümde arşiv, kişi adı veya belge (document) numarası kullanılarak aranabiliyor. Örneğin arama kutusuna Jeffrey Epstein’ın suç ortağı ve eski sevgilisi olan, insan kaçakçılığı suçundan 20 yıl hapis cezasına çarptırılan Ghislaine Maxwell adı yazıldığında, Maxwell’in yer aldığı yaklaşık 700 fotoğraf listeleniyor. Sonuçlarda yer alan her fotoğrafta ise sistem, tespit ettiği tüm yüzleri kutucuklarla işaretleyerek gösteriyor.

Görsel 4. Search sayfasının (https://epstein.photos/search) ekran görüntüsü. Görselde, Ghislaine Maxwell‘in yer aldığı yaklaşık 700 fotoğraf gösteriliyor. Kaynak: Decoherence Media

Birden fazla kişi adıyla da arama yapılabiliyor. Örneğin, Ghislaine Maxwell ile Jean-Luc Brunel‘in (Epstein’ın bir diğer suç ortağı; reşit olmayanlara yönelik tecavüz ve insan kaçakçılığı suçlamaları kapsamında yürütülen soruşturma sırasında 2022 yılında cezaevinde yaşamına son verdi) birlikte yer aldığı tüm fotoğraflar tek bir aramayla listelenebiliyor.

Görsel 5. Search sayfasının (https://epstein.photos/search) ekran görüntüsü. Görselde, hem Ghislaine Maxwell hem de Jean-Luc Brunel‘in birlikte yer aldığı 44 fotoğraf gösteriliyor. Kaynak: Decoherence Media

“Open in graph” düğmesine tıklandığında ağ görselleştirmesi yeni bir sekmede açılıyor. Tek bir kişi adına göre arama yapılmışsa ilgili düğüm (node), iki kişi adına göre arama yapılmışsa bu iki kişi arasındaki bağlantı (edge) vurgulanıyor. Aynı zamanda kenar çubuğunda (sidebar) seçilen kişi ya da bağlantıya ilişkin ek bilgiler de görüntüleniyor.

Platformdaki Explore sayfası ise görsel benzerliğine göre fotoğrafları otomatik olarak kümeliyor. Örneğin jetski veya ATV gibi araçlara binen kişilerin yer aldığı fotoğraflar, kimlik kartları, parti görüntüleri ya da bir masa etrafında oturan kişilerin bulunduğu fotoğraflar aynı kümeler altında toplanıyor. Bu sınıflandırma, DINOv2 görüntü gömülerine (image embeddings) uygulanan UMAP boyut indirgeme (dimensionality reduction) yöntemi kullanılarak oluşturulmuş.

Görsel 6. Explore sayfasının (https://epstein.photos/explore) diyagramı. Görselde, farklı kümeleri temsil eden örnek fotoğraflar gösteriliyor. Kaynak: Decoherence Media

Metodoloji: Epstein Photo Network Nasıl İnşa Edildi?

Böylesine hassas iddialar içeren ve yüz tanıma teknolojisine dayanan bir projenin güvenilirliğini değerlendirebilmek için kullanılan metodoloji en az ortaya koyduğu bulgular kadar kritik önem taşıyor. Bu nedenle Decoherence Media, platformun nasıl geliştirildiğini ve doğrulama sürecini ayrıntılı biçimde kamuoyuyla paylaşıyor.

Platformun arkasındaki yüz tanıma sistemi, Amazon Web Services’in (AWS) tescilli modeli AWS Rekognition üzerine kurulmuş. Decoherence Media, açık kaynaklı alternatiflere kıyasla daha sağlam sonuçlar üretmesi ve kullanım kolaylığı nedeniyle bu modeli tercih ettiğini belirtiyor.

Sistem, bir kişinin Epstein Library arşivindeki fotoğrafını, aynı kişiye ait doğrulanmış bir referans görüntüyle (örneğin bir haber sitesi ya da Wikipedia sayfasındaki fotoğrafla) karşılaştırıyor. Eşleştirmelerde yüzde 99 benzerlik eşiği kullanılıyor. Bu oran, AWS Rekognition’ın kamu güvenliği odaklı kullanım senaryoları için önerdiği güven düzeyine dayanıyor. Yüz tanıma sonuçları ise yalnızca algoritmaya bırakılmıyor; e-posta kayıtları, sosyal medya içerikleri ve diğer açık kaynak verileriyle de doğrulanıyor.

Decoherence Media, yüz tanıma teknolojilerinin hiçbir zaman mutlak doğruluk sağlamadığına özellikle dikkat çekiyor. Buna karşın Jeffrey Epstein’ın sosyal çevresinin yapısının bu tür analizler için elverişli olduğunu savunuyor. Bunun ilk nedeni, Epstein’ın birbiriyle kesişen ancak belirgin sınırlara sahip sosyal ağlara sahip olması. Bu ağlarda Boston çevresindeki seçkin üniversitelerden akademisyenler ve bilim insanları, Wall Street yöneticileri, farklı ülkelerden siyasetçiler ile ABD Virjin Adaları’nda yaşayan kişiler yer alıyor.

İkinci neden ise bu kişilerin büyük bölümünün kamuoyunda tanınan isimlerden oluşması. Şirket internet siteleri, haber arşivleri ve diğer kamusal kaynaklarda yer alan fotoğraflar, sistemin güvenilir referans görüntülerle çalışmasını mümkün kılıyor.

Platformda kimliği tespit edilen kişilerin büyük bölümünün, Jeffrey Epstein ile ilişkilerine dair daha önce yayımlanan haberlerde veya kamuoyuna açıklanan e-posta kayıtlarında zaten yer aldığı belirtiliyor. Geriye kalan önemli bir bölümünün ise finans sektörü ya da ABD Virjin Adaları gibi Epstein’ın sosyal çevreleriyle belgelenmiş bağlantılara sahip olduğu ifade ediliyor.

İş Akışı (Pipeline)

Decoherence Media, metodoloji bölümünde yalnızca kullandığı araçları değil, ham verinin işlenmesinden ağ görselleştirmesinin oluşturulmasına kadar tüm üretim sürecini de adım adım açıklıyor ve kaynak kodunun tamamı—veri işleme hattı (processing pipeline), API ve web arayüzü dahil—Decoherence Media’nın GitHub sayfasında açık olarak yayımlanıyor.

Platformun oluşturulma süreci ise şu adımlardan oluşuyor:

• Epstein Library arşivindeki ZIP dosyaları indirildi. Veri Seti 9’a ait ZIP dosyası bozuk olduğu için bunun yerine DDoSecrets tarafından sağlanan sürüm kullanıldı. Ayrıca ABD Temsilciler Meclisi Gözetim ve Hesap Verebilirlik Komitesi’nin (House Oversight Committee) birinci ve yedinci üretimleri (productions) de veri setine eklendi.
• PDF belgelerindeki tüm görseller pdfimages komut satırı aracıyla çıkarıldı. Toplam 2.751.081 görsel elde edildi.
• Dosya karmaları (file hash) karşılaştırılarak 153.240 birebir kopya görsel tespit edilip ayıklandı.
• InsightFace‘in yerel buffalo_l modeli kullanılarak yüz içermeyen görseller elendi. Bu işlem sonucunda yüz tespit edilen 23.421 görsel analiz için ayrıldı.
• Yüz içeren tüm görseller AWS Rekognition IndexFaces ile indekslendi.
• Aynı kişiye ait yüzleri farklı fotoğraflar arasında gruplayabilmek için AWS Rekognition SearchFaces kullanılarak benzerlik araması gerçekleştirildi.
• Çıplaklık içeren görseller AWS Rekognition DetectModerationLabels ile tespit edildi. Bazı görsellerin gözden kaçabilmesi nedeniyle ilgili kişilere ait fotoğrafların bir bölümü daha sonra manuel olarak incelendi.
• Görsellerdeki tanınmış kişiler AWS Rekognition RecognizeCelebrities ile belirlendi. Ancak bu sonuçlar yalnızca bir öneri olarak değerlendirildi; tüm kimlik tespitleri, diğer eşleştirmelerde olduğu gibi referans fotoğraflar kullanılarak ayrıca doğrulandı.
• Her yüz kümesine karşılık gelen kişinin kimliği manuel olarak belirlendi. Örneğin “person_2” kimliğine sahip yüz kümesinin tamamının Jeffrey Epstein’a ait olduğu doğrulandı. Bu süreçte PimEyes ve FaceCheck gibi ters yüz arama servislerinden, bağlamsal ipuçlarından ve Epstein’ın kamuoyuna açıklanan e-postalarının yer aldığı Jmail arşivinden yararlanıldı.
• Son aşamada fotoğraflardaki birlikte görünme ağı (photo co-appearance network), NetworkX Python kütüphanesi, Gephi ve D3.js kullanılarak oluşturuldu.

Dahil Etme Kriterleri Nasıl Belirlendi?

Decoherence Media, yüz tanıma sistemiyle tespit edilen her kişiyi otomatik olarak ağa dahil etmediğini özellikle vurguluyor. Bunun nedeni, Epstein Library arşivinin yalnızca Jeffrey Epstein ve çevresine ait fotoğrafları değil; haber ekran görüntülerini, YouTube küçük resimlerini (thumbnail) ve sosyal medya paylaşımlarını da içermesi. Dolayısıyla bir kişinin yüzünün arşivde yer alması, tek başına Epstein veya çevresiyle belgelenmiş bir bağlantısı olduğu anlamına gelmiyor.

Buna örnek olarak aşırı sağcı komplo teorisyeni Alex Jones gösteriliyor. Jones’un yüzü Epstein Library içinde 32 farklı görselde yer alıyor. Ancak bu görsellerin büyük bölümü aynı Sydney Morning Herald haberinden alınmış ekran görüntülerinden oluşuyor. Decoherence Media’ya göre bu nedenle “Alex Jones Epstein dosyalarında yer alıyor” sonucuna varmak yanıltıcı olur.

Bu nedenle platformda daha katı bir dahil etme ölçütü uygulanıyor. Bir kişinin ağa eklenebilmesi için Epstein Library içinde o kişiye ait en az bir orijinal fotoğrafın bulunması gerekiyor. Dosyalara eklenmeden önce internette yaygın biçimde dolaşımda olan veya tersine görsel arama (reverse image search) sonuçlarında kolayca bulunabilen fotoğraflar bu kapsamda değerlendirilmiyor. Bu yaklaşım sayesinde yalnızca haber görselleri, video küçük resimleri veya benzeri ikincil içeriklerde görünen kişiler ağın dışında bırakılıyor.

Kimlik Tespitleri

Decoherence Media, veri tabanındaki kişileri dört farklı kategori altında sınıflandırıyor:

• Kimliği doğrulananlar (Named): Kimliği belirlenen 433 kişi, referans fotoğraflarıyla manuel olarak doğrulanarak isimleriyle birlikte veri tabanına eklendi.
• Kimliği belirlenemeyenler (Unnamed): Kimliği tespit edilemeyen 151 kişi, meslekleri veya kimliği doğrulanan kişilerle olan yakınlıkları nedeniyle ağda tutulmaya değer görüldü. Bu kişiler isim yerine “person_31” veya “person_1732” gibi benzersiz kimlik numaralarıyla gösteriliyor. Google, Bing ve Yandex üzerinden yapılan tersine görsel aramalar ile PimEyes ve FaceCheck kullanılarak gerçekleştirilen tersine yüz aramaları ise bu kişiler için herhangi bir kimlik tespitine olanak sağlamadı.
• Hariç tutulanlar (Excluded): 6.630 kişi, Epstein Library içinde kendilerine ait özgün bir fotoğraf bulunmadığı gerekçesiyle ağın dışında bırakıldı. Bu gruptaki kişiler yalnızca haber ekran görüntülerinde, internet memelerinde veya karikatürlerde yer alıyor.
• Henüz incelenmeyenler (Unreviewed): Kalan 4.242 benzersiz yüz kümesi ise henüz değerlendirme sürecinden geçirilmedi. Decoherence Media, bu kişilerin ağa dahil edilip edilmeyeceğine veya kimliklerinin belirlenmesine ilişkin çalışmanın tamamlanmadığını belirtiyor.

İçerik Politikası: Kimler Neden Ağın Dışında Bırakıldı?

Decoherence Media, projenin en hassas başlıklarından birinin mağdurların mahremiyetinin korunması olduğunu vurguluyor. ABD Adalet Bakanlığı tarafından yayımlanan belgelerde, Jeffrey Epstein’ın istismarına maruz kalan çok sayıda kadına ait çıplak fotoğraflar da bulunuyor. Bu nedenle mağdurlara ait hiçbir bilgi kamuya açık veri setine aktarılmıyor. Ayrıca mağdurların yer aldığı fotoğraflar, çıplaklık içerip içermediğine bakılmaksızın platformda hiçbir şekilde gösterilmiyor.

Platformda Epstein’ın yakın çevresinde gösterilen kadınlardan üçünün, kendisi tarafından istismar edildiklerini öne sürdüğü belirtiliyor. Decoherence Media, bu kişiler hakkında karar verirken e-postalar, mahkeme belgeleri ve mağdur ifadeleri gibi kamuya açık kaynakları inceleyerek ağa dahil edilip edilmeyeceklerini vaka bazında değerlendirdiğini ifade ediyor.

Epstein Library arşivinde, önemli bir bölümü modellik sektörüyle bağlantılı olan çok sayıda genç kadının fotoğrafı da yer alıyor. Ancak bu kişilerin Epstein ile istihdam ilişkisi gibi daha güçlü ve belgelenebilir bir bağlantısı bulunmadığı sürece ağa dahil edilmedikleri, “Excluded” (Hariç Tutulanlar) kategorisinde sınıflandırıldıkları belirtiliyor.

Benzer şekilde, Epstein Library’de yer alan fotoğraflarında 18 yaşından küçük oldukları belirlenen kişiler de ağın dışında bırakılıyor. Bu değerlendirme, AWS Rekognition’ın yaş tahminleri ile e-posta ve fotoğraflara ilişkin doğrulanabilir tarih bilgileri birlikte dikkate alınarak yapılıyor. Bu kişiler hem ağ görselleştirmesinde hem de People sayfasında gösterilmiyor.

Katkıda Bulunma Çağrısı

Decoherence Media, şimdiye kadar Epstein Library arşivinde en sık görünen yaklaşık 400 kişiyi tespit ettiğini belirtiyor. Bu grup, en az dört farklı fotoğrafta yer alan kişilerin büyük bölümünü kapsasa da kimliği henüz belirlenemeyen binlerce kişi bulunuyor.

Ekibin önceliği, People sayfasında “person_31” veya “person_1732” gibi benzersiz kimliklerle listelenen “Unknown”statüsündeki kişileri tespit etmek. Bu kişiler, Epstein ağıyla anlamlı bir bağlantıları olabileceği düşünüldüğü için veri tabanında tutuluyor ancak kimlikleri henüz doğrulanabilmiş değil.

Kullanıcılar, People sayfasındaki Filter menüsü üzerinden yalnızca kimliği doğrulanan (Named) ve kimliği belirlenemeyen (Unknown) kişileri değil; henüz incelenmeyen (Unreviewed) veya ağın dışında bırakılan (Excluded) kişileri de görüntüleyebiliyor. Decoherence Media’ya göre veri kümesindeki kişi dağılımı oldukça dengesiz. Arşivde 8 binden fazla kişi yalnızca tek bir fotoğrafta yer alıyor. Ekibe göre bunun bir bölümü temkinli yüz kümeleme (image clustering) yönteminden kaynaklansa da belgelerde olağanüstü sayıda yüz bulunması da bu sonucu açıklıyor.

Platform, topluluk katkılarına da açık. Kimliği henüz belirlenemeyen kişiler hakkında bilgi sahibi olan kullanıcılar, referans fotoğraf ve doğrulayıcı bağlantılarla birlikte yeni isim önerisinde bulunabiliyor. Yanlış kimlik tespiti, hatalı eşleştirme veya mağdur olduğu hâlde platformda yer aldığı düşünülen kişiler için de düzeltme başvurusu yapılabiliyor. Decoherence Media ayrıca araştırmacıları, gazetecileri ve ilgili kuruluşları veri paylaşımı ve olası iş birlikleri için kendileriyle iletişime geçmeye davet ediyor.