个护兴趣测评无效答卷识别与配额控制应用调研问卷

您好！感谢您参与本次关于问卷网在个护兴趣测评场景中无效答卷识别、配额控制与数据清洗应用的调研。您的真实作答将帮助我们更好地优化调研流程，提升数据质量。本次问卷约需3-5分钟，请根据实际情况填写。

Q1:您是否使用过问卷网等在线调研平台开展过调研项目？

经常使用（每月至少1次）

偶尔使用（每季度1-3次）

很少使用（每年1-2次）

从未使用过

Q2:您开展个护兴趣测评类调研的主要目的是什么？

产品偏好洞察

用户画像构建

营销活动效果评估

新品概念测试

其他

Q3:在过往的个护兴趣测评调研中，您遇到无效答卷的频率大致是？

几乎没有（占比<5%）

偶尔出现（占比5%-15%）

较为常见（占比15%-30%）

非常普遍（占比>30%）

Q4:您通常会通过哪些特征初步识别无效答卷？

答题时长过短

所有题目选项高度一致（如全选A）

逻辑矛盾（如同时选“从未使用个护产品”和“每周购买个护产品”）

开放题填写无意义内容（如乱码、重复字符）

IP地址或设备信息异常重复

Q5:请您对“答题时长阈值设置”在识别无效答卷中的有效程度进行评分（1分=非常无效，5分=非常有效）

分数

标签

Q6:在设置个护兴趣测评的样本配额时，您最常依据的维度是？

人口统计学属性（性别、年龄、地域）

个护产品使用习惯（品类、频率）

消费能力分层

渠道来源

其他

Q7:您在配额控制过程中遇到过哪些问题？

热门配额快速满额，冷门配额难以回收

配额已满后仍有大量重复提交

无法实时监控配额进度导致超采

配额设置过细导致样本代表性不足

未遇到明显问题

Q8:您是否使用过问卷网的“配额控制”功能？

是，且经常使用

是，但偶尔使用

听说过但未使用

完全不了解该功能

Q9:请您对问卷网现有配额控制功能的易用性进行评分（1分=非常难用，5分=非常易用）

分数

标签

Q10:对于回收后的答卷，您通常采用什么方式处理无效答卷？

人工逐份审核

系统自动规则筛选+人工复核

完全依赖系统自动筛选

基本不做专门处理

Q11:您认为系统自动筛选无效答卷时，哪些规则最有价值？

最短答题时长限制

陷阱题/测谎题校验

选项规律性作答识别（如直线作答、波浪作答）

重复IP/设备识别

开放题语义识别（过滤无意义文本）

Q12:您是否在个护兴趣测评问卷中设置过“陷阱题”（如“本题请选择‘非常同意’”）来识别无效答卷？

每次都设置

大部分时候设置

偶尔设置

从不设置

Q13:请您对陷阱题在提升答卷质量方面的作用进行评分（1分=完全没用，5分=作用极大）

分数

标签

Q14:当发现某一配额组内无效答卷占比过高时，您通常的应对方式是？

直接剔除无效答卷后补样至配额满额

调整该配额组的筛选规则后重新收集

降低该配额组的样本量要求

不做特殊处理，保留现有数据

Q15:您向同行推荐使用问卷网进行无效答卷防控与配额管理的可能性有多大？（0=完全不可能，10=非常可能）

选项1

Q16:您认为问卷网在无效答卷防控方面还需要加强哪些功能？

更智能的AI异常作答识别

更灵活的自定义筛选规则

实时预警（如短时间内大量相似答卷提交）

更丰富的测谎题模板库

与样本库的质量标签联动

Q17:在个护兴趣测评这类需要较强用户真实偏好的调研中，您可接受的最终无效答卷占比是多少？

5%以内

5%-10%

10%-20%

20%以上也可接受

Q18:请您对问卷网目前整体的数据质量保障能力进行评分（1分=非常不满意，5分=非常满意）

分数

标签

Q19:您是否了解问卷网的“智能质控”或“答卷清洗”相关增值服务？

非常了解且使用过

了解一些但未使用

听说过但不清楚具体内容

完全没听说过

Q20:关于在个护兴趣测评中更好地控制配额、减少无效答卷，您还有哪些具体的经验或建议？

填空1

个护兴趣测评无效答卷识别与配额控制应用调研问卷

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