Entschuldigung für den erneuten Beitrag, ich habe die No-Politics-Regel übersehen, tut mir leid. Seit dem ersten Start am Dienstag gab es zahlreiche Ergänzungen, darunter viele weitere Visualisierungen zur besseren Darstellung und Filterung von Daten.
Ich habe am Dienstag ein Epstein-Dokumentenarchiv gestartet. Hier sind die Datenvisualisierungen, die wir basierend auf Benutzerfeedback erstellt haben:
Interaktive Netzwerkdiagramme:
– 238.000 Entitäten mit Beziehungszuordnung
– Klicken Sie, um Verbindungen zu erkunden
– Filtern Sie nach Entitätstyp (Personen, Organisationen, Standorte)
Zeitliche Analyse:
– Anklickbare Zeitleistendiagramme
– Dokumente nach Datum filtern
– Visualisieren Sie die Dokumentenverteilung im Zeitverlauf
Multimodale Suche:
– 2.291 Videos mit KI-generierten Transkripten
– 152 Audiodateien transkribiert
– Volltextsuche über alle Medientypen hinweg
Crowdsourcing-Daten:
– "Vermisst melden" Dokumentenverfolgung
– Von der Community bestätigte DOJ-Verfügbarkeit
– Transparenz durch Zusammenarbeit
Datenquellen:
– Veröffentlichungen des Epstein Transparency Act des DOJ
– Dokumente des House Oversight Committee
– Prozessunterlagen 2008
– Nachlassverfahren und Hinterlegungen
Verarbeitungsstatistiken:
– 1.321.030 Dokumente indexiert
– ~3.000 US-Dollar für KI-Verarbeitung (OpenAI-Batch-API)
– 238.000 Entitäten extrahiert – jetzt mit Fokus auf Deduplizierung
– 6 Tage Entwicklung
– 3 Tage benutzergesteuerte Iteration
Tech-Stack: PostgreSQL + Volltextsuche, D3.js-Visualisierungen,
OpenAI GPT-5 für Entitätsextraktion und Zusammenfassungen, Next.js, VIEL Python-Skriptkleber
Kostenloser und offener Zugang: https://epsteingraph.com
Ich würde mich über jedes Feedback freuen, was funktioniert, was nicht. Welche Visualisierungen sollte ich als nächstes hinzufügen? Ich würde die Daten gerne auf eine Weise darstellen, die noch nie zuvor gemacht wurde.
Von indienow
5 Kommentare
**My Tech Stack:**
– PostgreSQL + full-text search,
– D3.js visualizations,
– OpenAI GPT-5 for entity extraction and summaries,
– Next.js frontend
– Python flask backend
– LOTS of python script glue
Forgot to mention! All data was obtained from the DOJ’s website, House oversight committee, and the Palm Beach Florida clerk’s office.
Always happy to answer any questions, technical or otherwise! Thanks for checking this out!
This is great – thank you for all your effort. I enjoy the multi-modal search tool quite a lot. Have you thought about adding a geo heatmap viz ? Granularity : aggregated at country-level ?
Also – try posting in r/datahoarder 😉
Two chomskys in the first one? Not clear which is which
We got Redditors out here doing what the DOJ should be doing…