长三角地区互联网推荐意愿服务质量调查

尊敬的受访者,您好!我们正在进行一项关于长三角地区互联网推荐服务质量的调查研究。本问卷旨在了解您对各类互联网推荐服务的使用体验、评价及推荐意愿。您的回答将为我们提供宝贵的数据支持,帮助我们更好地理解服务质量与用户推荐行为之间的关系。问卷采用匿名方式,所有数据仅用于学术研究,请您根据实际情况放心填写。感谢您的参与和支持!

Q1:您目前常住于长三角地区的哪个省份/直辖市?

上海市
江苏省
浙江省
安徽省

Q2:您的年龄属于以下哪个区间?

18岁以下
18-25岁
26-35岁
36-45岁
46-55岁
56岁及以上

Q3:您在过去半年内,使用过以下哪些类型的互联网推荐服务?(可多选)

电商平台商品推荐(如淘宝、京东猜你喜欢)
内容资讯推荐(如今日头条、抖音信息流)
音乐/视频流媒体推荐(如网易云音乐、B站推荐)
餐饮/生活服务推荐(如大众点评、美团推荐)
社交网络好友/内容推荐(如微信、小红书推荐)
旅游/出行服务推荐(如携程、飞猪推荐)
其他

Q4:总体而言,您对所使用的互联网推荐服务的满意度如何?

非常满意
比较满意
一般
不太满意
非常不满意

Q5:基于您近期的使用体验,您有多大可能向朋友或同事推荐您最常使用的那个互联网推荐服务?(0分表示完全不可能,10分表示极有可能)

选项1

Q6:请对您最常使用的互联网推荐服务在“推荐内容/商品与您个人兴趣的匹配度”方面进行评分。(1分表示非常不匹配,5分表示非常匹配)

分数
标签

Q7:请对您最常使用的互联网推荐服务在“推荐内容/商品的新颖性和多样性”方面进行评分。(1分表示非常单一陈旧,5分表示非常新颖多样)

分数
标签

Q8:请对您最常使用的互联网推荐服务在“推荐结果的准确性和可靠性”方面进行评分。(1分表示非常不准确,5分表示非常准确)

分数
标签

Q9:请对您最常使用的互联网推荐服务在“用户界面和交互体验的友好性”方面进行评分。(1分表示非常不友好,5分表示非常友好)

分数
标签

Q10:请对您最常使用的互联网推荐服务在“保护用户隐私和数据安全”方面的表现进行评分。(1分表示非常不放心,5分表示非常放心)

分数
标签

Q11:您认为当前互联网推荐服务最需要改进的方面是什么?

提高推荐精准度,减少无关内容
增加推荐内容的多样性和新颖性
优化界面设计,提升操作便捷性
加强数据隐私保护和透明度
减少广告和商业推广干扰
其他

Q12:当推荐服务出现失误(如推荐完全不感兴趣的内容)时,您通常会怎么做?

立即反馈“不感兴趣”或类似选项
忽略它,继续浏览
减少使用该服务的频率
向平台客服投诉
没有遇到过这种情况

Q13:哪些因素会显著增强您向他人推荐某个互联网服务的意愿?(可多选)

推荐算法高度智能,总能找到我喜欢的
界面设计简洁美观,操作流畅
能有效保护我的个人数据和隐私
服务本身免费或性价比极高
拥有良好的品牌口碑和社会责任感
客服响应迅速,解决问题能力强
其他

Q14:您是否愿意为了获得更精准的个性化推荐,而向平台提供更多关于您的兴趣、偏好等个人信息?

非常愿意
比较愿意
视情况而定(如平台信誉、数据用途)
不太愿意
非常不愿意

Q15:请简要描述一次令您印象深刻的、由互联网推荐带来的良好(或糟糕)体验。

填空1

Q16:与三年前相比,您感觉长三角地区互联网推荐服务的整体质量有何变化?

有明显提升
略有提升
基本没有变化
略有下降
有明显下降

Q17:您主要通过哪些渠道了解或尝试新的互联网推荐服务?(可多选)

朋友、家人或同事的口碑推荐
社交媒体上的广告或博主推荐
应用商店的排行榜或编辑推荐
搜索引擎搜索结果
传统媒体广告(电视、广播等)
线下活动或推广
其他

Q18:您认为未来互联网推荐技术的发展,应更侧重于以下哪个方向?

更深度理解用户,实现“千人千面”
更注重社会价值,引导健康兴趣
更透明的算法,让用户知道“为什么推荐这个”
更强的跨平台协同推荐能力
与人工智能生成内容(AIGC)更紧密结合

Q19:您的最高学历是?

高中及以下
大专
本科
硕士
博士及以上

Q20:您目前的职业是?

在校学生
政府/事业单位工作人员
企业职员/管理者
专业人士(如教师、医生、律师等)
自由职业者
个体经营者
退休人员
其他

Q21:对于提升长三角地区互联网推荐服务的整体质量和用户满意度,您还有什么其他建议或期望?

填空1
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长三角地区互联网推荐意愿服务质量调查
介绍
本模板旨在提供长三角地区互联网推荐服务质量的标准化调研方案。帮助您评估用户满意度、分析推荐意愿、识别改进方向,适合互联网企业、市场研究机构和学术研究者深入了解用户需求与服务质量关系。
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