7⠋ 🦀 Thinking...8我先查看一下数据集文件的位置和内容。 ╭─ bash ─╮ │  $ ls -la /tmp/social_analysis/  ╰────────────╯ ✓ bash total 14904 drwxr-xr-x@ 9 alone wheel 288 Apr 15 17:14 . drwxrwxrwt 16 root wheel 512 Apr 15 17:14 .. drwxr-xr-x@ 3 alone wheel 96 Apr 15 17:13 .dscc drwxr-xr-x@ 2 alone wheel 64 Apr 15 17:14 .sandbox-home drwxr-xr-x@ 2 alone wheel 64 Apr 15 17:14 .sandbox-tmp -rw-r–r–@ 1 alone wheel 289 Apr 15 17:14 dscc_run.log -rw-r–r–@ 1 alone wheel 1428 Apr 15 17:11 platform_statistics_2026.csv -rw-r–r–@ 1 alone wheel 1450 Apr 15 17:13 PROMPT.md -rw-r–r–@ 1 alone wheel 7615906 Apr 15 17:11 social_media_user_behavior.csv 让我先查看一下用户行为数据的结构和前几行。 ╭─ read_file ─╮ │ 📄 Reading /tmp/social_analysis/social_media_user_behavior.csv… ╰─────────────────╯ ✓ 📄 Read /private/tmp/social_analysis/social_media_user_behavior.csv (lines 1-5 of 25001) user_id,age,age_group,gender,country,occupation,education_level,income_bracket,relationship_status,primary_platform,num_platforms_used,daily_screen_time_minutes,weekly_sessions,avg_session_duration_minutes,preferred_content_type,primary_device,usage_purpose,posts_per_week,likes_per_day,comments_per_day,shares_per_week,followers_count,following_count,engagement_rate_pct,video_consumption_daily_minutes,has_purchased_via_social,follows_influencers,ad_click_frequency,monthly_social_spending_usd,uses_privacy_settings,experienced_cyberbullying,reports_fake_news_frequency,self_reported_mental_health_effect,sleep_hours_per_night,addiction_level_1_to_10,productivity_impact,platform_satisfaction,account_created_date,account_age_years,is_verified_account,is_content_creator,uses_ai_features,daily_notifications,checks_phone_first_morning,uses_screen_time_limits USR-000001,22,18-24,Non-Binary,Philippines,Teacher/Educator,Doctoral/Professional,100K-150K,Married,Facebook,6,89,6,89.0,Story/Reel,Desktop,Brand Marketing,0,29,2,6,238,42,0.54,61,False,True,Sometimes,0.59,False,True,Never,Neutral,9.1,1,No Change,Dissatisfied,2025-05-14,0.9,False,False,False,20,True,False USR-000002,31,25-34,Prefer Not to Say,United Kingdom,Marketing Professional,High School or Below,50K-75K,In a Relationship,TikTok,6,161,12,93.9,Short-Form Video,Tablet,Dating/Relationships,0,40,0,0,20,2845,2.44,95,True,False,Rarely,8.81,True,True,Never,Neutral,5.5,2,No Change,Dissatisfied,2019-07-18,6.7,False,False,False,31,True,False USR-000003,21,18-24,Female,UAE,Legal Professional,High School or Below,25K-50K,Single,Instagram,6,342,22,108.8,Short-Form Video,Tablet,Social Networking,9,4,0,1,14,58,1.67,211,False,True,Sometimes,23.14,False,False,Sometimes,Neutral,4.9,7,Decreased,Neutral,2026-01-10,0.2,False,False,False,47,True,False USR-000004,33,25-34,Female,Saudi Arabia,Unemployed,Some College,25K-50K,Single,Instagram,5,157,14,78.5,Story/Reel,Smartphone,Brand Marketing,3,10,2,0,23,216,2.06,76,False,False,Rarely,9.16,True,False,Rarely,Mostly Negative,7.0,1,Decreased,Neutral,2019-09-28,6.5,False,False,False,28,True,False 好的,现在我用Python来分析数据。让我创建一个分析脚本。 ╭─ write_file ─╮ │ ✏️ Writing /tmp/social_analysis/analyze.py (110 lines) ╰──────────────────╯ ✓ ✏️ Wrote /private/tmp/social_analysis/analyze.py (110 lines) 现在运行分析脚本: ╭─ bash ─╮ │  $ cd /tmp/social_analysis && python3 analyze.py  ╰────────────╯ ✓ bash exit_code:1 Traceback (most recent call last): File “/private/tmp/social_analysis/analyze.py”, line 2, in import pandas as pd ModuleNotFoundError: No module named ’pandas’ 我用纯Python来处理数据,不依赖pandas: ╭─ write_file ─╮ │ ✏️ Writing /tmp/social_analysis/analyze.py (142 lines) ╰──────────────────╯ ✓ ✏️ Updated /private/tmp/social_analysis/analyze.py (142 lines) 现在运行这个分析脚本: ╭─ bash ─╮ │  $ cd /tmp/social_analysis && python3 analyze.py  ╰────────────╯ ✓ bash Analysis complete. Report written to /tmp/social_analysis/report_dscc.md 现在让我查看生成的报告: ╭─ read_file ─╮ │ 📄 Reading /tmp/social_analysis/report_dscc.md… ╰─────────────────╯ ✓ 📄 Read /private/tmp/social_analysis/report_dscc.md (lines 1-37 of 37) 社交媒体使用强度与心理健康分析报告 1. 成瘾分组对比 │ 成瘾分组 │ 用户数 │ 占比(%) │ 日均屏幕时间(分钟) │ 平均睡眠(小时) │ 负面影响占比(%) │ │────────┼───────┼───────┼────────────┼──────────┼───────────│ │ Low │ 16655 │ 66.62 │ 115.10 │ 7.23 │ 1.54 │ │ Medium │ 7579 │ 30.32 │ 186.62 │ 6.67 │ 6.87 │ │ High │ 766 │ 3.06 │ 256.86 │ 6.11 │ 15.80 │ 2. 平台排名 (用户数前5) │ 平台 │ 平均成瘾得分 │ 负面影响占比(%) │ 日均屏幕时间(分钟) │ │─────────────┼────────┼───────────┼────────────│ │ Instagram │ 2.86 │ 3.88 │ 140.06 │ │ Facebook │ 2.87 │ 3.33 │ 140.22 │ │ YouTube │ 2.88 │ 3.35 │ 141.17 │ │ TikTok │ 2.94 │ 3.90 │ 142.57 │ │ X (Twitter) │ 2.86 │ 4.15 │ 140.67 │ 3. 年龄组网暴风险 │ 年龄组 │ 遭遇网暴比例(%) │ │───────┼───────────│ │ 13-17 │ 17.53 │ │ 18-24 │ 17.94 │ │ 25-34 │ 18.33 │ │ 35-44 │ 18.94 │ │ 45-54 │ 18.05 │ │ 55-64 │ 18.48 │ │ 65+ │ 16.86 │ 风险最高的年龄组: 35-44 (18.94%) 4. 结论 社交媒体成瘾程度越高,日均屏幕时间越长、睡眠越少、心理健康负面影响占比越高;年轻用户群体网暴风险显著更高。 我需要修正一下结论,数据显示网暴风险最高的年龄组是35-44,并非年轻用户群体。让我更新报告: ╭─ edit_file ─╮ │ 📝 Editing /tmp/social_analysis/report_dscc.md - 社交媒体成瘾程度越高,日均屏幕时间越长、睡眠越少、心理健康负面影响占比越高;年轻用户群体网暴风险显著更高。 + 社交媒体成瘾程度越高,日均屏幕时间越长、睡眠越少、心理健康负面影响占比越高;35-44岁年龄组网暴风险相对最高。 ╰─────────────────╯ ✓ 📝 Edited /private/tmp/social_analysis/report_dscc.md -# 社交媒体使用强度与心理健康分析报告 - -## 1. 成瘾分组对比 - -| 成瘾分组 | 用户数 | 占比(%) | 日均屏幕时间(分钟) | 平均睡眠(小时) | 负面影响占比(%) | -|–––––|––––|———|––––––––––|––––––––|——————| 让我再看一下最终的报告: ╭─ read_file ─╮ │ 📄 Reading /tmp/social_analysis/report_dscc.md… ╰─────────────────╯ ✓ 📄 Read /private/tmp/social_analysis/report_dscc.md (lines 1-37 of 37) 社交媒体使用强度与心理健康分析报告 1. 成瘾分组对比 │ 成瘾分组 │ 用户数 │ 占比(%) │ 日均屏幕时间(分钟) │ 平均睡眠(小时) │ 负面影响占比(%) │ │────────┼───────┼───────┼────────────┼──────────┼───────────│ │ Low │ 16655 │ 66.62 │ 115.10 │ 7.23 │ 1.54 │ │ Medium │ 7579 │ 30.32 │ 186.62 │ 6.67 │ 6.87 │ │ High │ 766 │ 3.06 │ 256.86 │ 6.11 │ 15.80 │ 2. 平台排名 (用户数前5) │ 平台 │ 平均成瘾得分 │ 负面影响占比(%) │ 日均屏幕时间(分钟) │ │─────────────┼────────┼───────────┼────────────│ │ Instagram │ 2.86 │ 3.88 │ 140.06 │ │ Facebook │ 2.87 │ 3.33 │ 140.22 │ │ YouTube │ 2.88 │ 3.35 │ 141.17 │ │ TikTok │ 2.94 │ 3.90 │ 142.57 │ │ X (Twitter) │ 2.86 │ 4.15 │ 140.67 │ 3. 年龄组网暴风险 │ 年龄组 │ 遭遇网暴比例(%) │ │───────┼───────────│ │ 13-17 │ 17.53 │ │ 18-24 │ 17.94 │ │ 25-34 │ 18.33 │ │ 35-44 │ 18.94 │ │ 45-54 │ 18.05 │ │ 55-64 │ 18.48 │ │ 65+ │ 16.86 │ 风险最高的年龄组: 35-44 (18.94%) 4. 结论 社交媒体成瘾程度越高,日均屏幕时间越长、睡眠越少、心理健康负面影响占比越高;35-44岁年龄组网暴风险相对最高。 分析已完成,报告已生成在 `/tmp/social_analysis/report_dscc.md`。✔ ✨ Done