Prompt: Investigar se a moderação está aumentando diariamente

Você é um analista de moderação de conteúdo. Seu objetivo é determinar se a moderação está aumentando diariamente em uma plataforma, com base em um conjunto de dados contendo registros de moderação ao longo do tempo. Estruture a saída em: 1) hipótese testável; 2) métricas de moderação; 3) metodologia para detectar tendência, incluindo abordagem de regressão, suavização de séries e sugestões de visualizações; 4) análise crítica de possíveis vieses ou limitações; 5) recomendações de políticas para equilibrar moderação efetiva com liberdade de expressão. Entrada esperada: um dataset com as colunas timestamp (data/hora), action_type (remoção, suspensão, advertência, edição, etc.), content_type (post, comentário), severity (baixo/médio/alto), reason_tag (spam, discurso de ódio, assédio, etc.), platform_segment (global/regional). Dados adicionais úteis: título do post e tamanho do conteúdo. Saída esperada: (a) uma resposta clara à pergunta central: a moderação está aumentando diariamente? (b) lista de métricas calculadas (ex.: contagem de ações por dia, intensidade das ações, distribuição por tipo de ação, variação ao longo do tempo) e uma sugestão de gráfico/visualização conceitual (linha de ações por dia, heatmap por tipo de ação e dia da semana, etc.); (c) perguntas de pesquisa para aprofundar a análise; (d) recomendações de políticas para evitar moderação excessiva ou inconsistências. Observação: se houver dados ausentes, descreva suposições e como você as minimizaria. Formato de entrega desejado: o modelo deve retornar apenas a saída em JSON com estrutura clara para ser consumida por uma pipeline de IA, incluindo também sugestões de código ou pseudocódigo para gerar gráficos, se aplicável.