医疗器械服务测评防作弊机制与数据质量保障研究调查问卷

您好！感谢您参与本次关于医疗器械服务测评防作弊机制与数据质量保障研究的调研。本问卷旨在了解行业从业者及相关用户对测评过程中防作弊手段的认知与建议，所有数据仅用于学术研究，匿名填写，约需5-8分钟，请您根据实际情况作答。

Q1:您所在的单位/机构类型是

医疗器械生产企业

医疗器械经营企业

第三方测评/检测机构

医疗机构（含医院、诊所等）

监管部门

高校/科研院所

其他

Q2:您在医疗器械相关领域的工作年限是

1年及以下

1-3年

3-5年

5-10年

10年以上

Q3:您是否参与过医疗器械服务测评相关工作（如服务满意度调研、质量评价、合规测评等）

是，经常参与

是，偶尔参与

从未参与，但有一定了解

完全不了解

Q4:根据您的经验，当前医疗器械服务测评中常见的作弊行为有哪些

受访者随意乱填、前后回答矛盾

同一用户/IP重复刷卷提交

委托他人代填、非目标受访者作答

刻意迎合测评方、隐瞒真实负面评价

通过技术手段批量生成无效答卷

测评过程中诱导受访者给出指定答案

其他

Q5:您认为当前医疗器械服务测评中，作弊行为对最终数据质量的影响程度如何？（1分=几乎无影响，5分=影响极大）

分数

标签

Q6:您接触过的测评项目中，常用的防作弊识别手段有哪些

答题时长阈值筛选（过短/过长答卷标记）

逻辑校验题/陷阱题设置

IP/设备指纹重复识别

同一手机号/账号限答设置

人工抽检复核可疑答卷

行为轨迹分析（如鼠标滑动、页面停留规律）

验证码/人脸识别等身份核验

从未接触过相关手段

其他

Q7:您认为“答题时长异常筛选”这一手段对识别无效答卷的有效性如何？（1分=完全无效，5分=非常有效）

分数

标签

Q8:您认为“逻辑校验/陷阱题设置”这一手段对识别无效答卷的有效性如何？（1分=完全无效，5分=非常有效）

分数

标签

Q9:您认为“IP/设备重复识别”这一手段对识别无效答卷的有效性如何？（1分=完全无效，5分=非常有效）

分数

标签

Q10:您认为“人工抽检复核”这一手段对识别无效答卷的有效性如何？（1分=完全无效，5分=非常有效）

分数

标签

Q11:您认为过于严格的防作弊规则是否会影响正常受访者的答题体验

影响非常大，会导致大量用户中途放弃

有一定影响，但可接受

几乎没有影响

不确定

Q12:在您看来，平衡防作弊严格度与用户答题体验的关键是

根据题型/题量动态设置校验规则，不搞“一刀切”

优先保障数据质量，体验可适当让步

优先保障用户体验，适当放宽校验阈值

采用无感式技术识别，减少对用户的显性干扰

其他

Q13:除了作弊识别，您认为以下哪些环节对保障医疗器械服务测评数据质量同样重要

测评前明确调研目标、精准定位目标受访者

问卷题目设计科学、无歧义、无引导性

测评过程中对访问员/执行方的规范培训与监督

测评后对数据进行多维度交叉校验、清洗

数据应用环节的透明化与可追溯

其他

Q14:您所在的机构是否建立了标准化的测评数据质量管控流程

有完善的成文流程并严格执行

有相关流程，但执行不到位

正在建设中

完全没有相关流程

不清楚

Q15:您对当前所在领域医疗器械服务测评整体数据可信度的评价是？（1分=完全不可信，5分=非常可信）

分数

标签

Q16:您认为当前防作弊机制在落地应用中存在的主要痛点是

技术手段成本高，中小机构难以负担

误判率高，容易把正常有效答卷误筛掉

作弊手段更新快，现有规则容易被绕过

缺乏统一的行业标准与操作指引

相关人员对防作弊的重视程度不足

数据隐私合规要求限制了部分识别手段的使用

其他

Q17:您是否认为有必要针对医疗器械服务测评领域出台专门的防作弊与数据质量规范指引

非常有必要

有一定必要

没必要，通用调研规范即可适用

不确定

Q18:您认为AI技术（如异常行为识别、大模型答卷甄别）在未来测评防作弊中的应用前景如何？（1分=完全不看好，5分=非常看好）

分数

标签

Q19:如果要构建一套适配医疗器械服务场景的防作弊体系，您认为应优先覆盖哪些模块

受访者身份真实性核验模块

答题过程实时行为监测模块

答卷提交后智能校验清洗模块

作弊风险预警与溯源模块

执行方/访问员质量考核模块

其他

Q20:结合您的实际经验，您对优化医疗器械服务测评中的防作弊机制、提升数据质量有哪些具体建议？

填空1

医疗器械服务测评防作弊机制与数据质量保障研究调查问卷

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