音乐推荐意愿与渠道调研

您好！我们正在进行一项关于音乐推荐意愿与渠道的调研。您的宝贵意见将帮助我们更好地理解用户需求。本问卷匿名填写，所有数据仅用于统计分析，请放心作答。

Q1:您通常通过什么渠道发现新的音乐？

音乐流媒体平台（如Spotify，网易云音乐， QQ音乐）

社交媒体（如抖音，微博， Instagram）

朋友或家人推荐

影视作品或游戏原声带

广播或电视节目

其他

Q2:在音乐流媒体平台中，您最常使用哪些功能来发现音乐？（可多选）

个性化每日/每周推荐歌单

根据心情/场景的官方歌单

浏览热门排行榜

查看“猜你喜欢”或“推荐歌曲”

关注艺人或好友的动态

平台内的电台功能

Q3:您对当前常用音乐App的个性化推荐准确度满意吗？（1-非常不满意， 5-非常满意）

分数

标签

Q4:当您听到一首喜欢的歌，您最可能通过什么方式分享给朋友？

直接分享App内的歌曲链接

在社交媒体上发布/转发

口头或当面告知

创建共享歌单

几乎不分享

Q5:朋友的口头推荐，对您尝试听一首新歌的影响力有多大？

非常大，通常会立刻去听

比较大，会记下来有空听

一般，看情况

比较小，更相信自己的判断

完全没有影响

Q6:总体而言，您有多大意愿向他人推荐您喜欢的音乐或艺人？（0分代表完全不愿意，10分代表非常愿意）

选项1

Q7:哪些因素会促使您主动向他人推荐音乐？（可多选）

歌曲本身质量极高

与推荐对象的音乐品味高度契合

歌曲与特定场景/情绪相关

希望支持喜欢的独立音乐人

参与社交互动（如接力推荐）

其他

Q8:您更倾向于接受来自谁的推荐？

亲密的朋友或家人

有相似音乐品味的朋友

我关注的乐评人或音乐博主

音乐App的算法

随机遇到的陌生人（如评论区）

Q9:您认为短视频平台（如抖音）的“背景音乐”推荐，对您的音乐发现影响大吗？

影响很大，是我发现新歌的主要途径

有一定影响，偶尔会因此去搜原曲

影响很小，只是当作视频配乐

完全没有影响

我不使用这类平台

Q10:您是否愿意授权音乐App访问您的社交关系（如通讯录），以便看到好友在听什么？

非常愿意，这很有趣

可以考虑，如果隐私政策明确

不太愿意，担心隐私泄露

完全不愿意

不确定/没想过

Q11:您希望未来的音乐推荐能融入哪些新元素或形式？（可多选）

基于实时活动/地点的推荐

与AR/VR体验结合的音乐发现

更多来自音乐人本人的直接推荐

结合生理数据（如心率）的情绪匹配

跨艺术形式的推荐（如根据画作推荐音乐）

其他

Q12:当算法推荐了一首您不喜欢的歌，您通常会怎么做？

点击“不感兴趣”或“屏蔽”

直接跳过，不做任何操作

反思是否自己的听歌习惯有误

会因此降低对该推荐功能的信任

其他

Q13:请描述一次让您印象深刻的（无论是好是坏）被推荐音乐的经历。

填空1

Q14:您是否愿意参与“音乐品味匹配”活动，与品味相近的陌生人匿名交换歌单？

非常愿意，期待发现同好

有点兴趣，可以尝试

不太愿意，感觉有风险

完全没兴趣

不确定

Q15:您认为“人工编辑推荐”（如专业乐评人歌单）和“算法推荐”哪个对您更有价值？

人工编辑推荐有价值得多

算法推荐有价值得多

两者各有千秋，结合最好

两者对我都没什么价值

没比较过

Q16:您对自己探索和发现新音乐的能力自信吗？（1-非常不自信， 5-非常自信）

分数

标签

Q17:除了音频本身，您还关注音乐的哪些附属信息？（可多选）

歌词及创作背景

艺人背后的故事

专业的乐评或解读

歌曲的MV或视觉艺术

现场演出视频

其他

Q18:您平均每周主动探索（非被动接收）新音乐的时间大约是？

少于1小时

1-3小时

3-5小时

5-10小时

10小时以上

Q19:对于音乐推荐，您还有什么其他的想法或建议？

填空1

音乐推荐意愿与渠道调研

介绍

本模板旨在收集用户音乐发现与分享行为的深度洞察。帮助您分析推荐渠道偏好、评估分享驱动因素、理解算法接受度，适合音乐流媒体平台、市场研究机构和产品团队优化推荐策略与用户体验。

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