影视课题调研配额控制与无效答卷处理：腾讯问卷应用情况调研

您好！本次调研面向影视课题研究相关从业者与调研参与者，重点了解在课题执行过程中配额控制与无效答卷处理的实际做法，以及腾讯问卷在相关场景中的应用体验。问卷采用匿名形式，答案无对错之分，预计占用您5-8分钟，感谢您的支持与配合！

Q1:您是否参与过影视相关课题的问卷调研工作（含设计、发放、数据清洗等环节）

是，有完整参与经验

是，参与过部分环节

否，仅作为受访者填写过相关问卷

否，未接触过相关调研

Q2:您接触影视课题类调研的时长约为

1年以内

1-3年

3-5年

5年以上

Q3:您在开展影视课题调研时，通常会设置哪些维度的配额控制

受访者年龄层配额

受访者观影频次配额

地域分布配额

不同题材偏好用户配额

性别比例配额

不设置专门配额

Q4:您认为配额控制对影视课题调研数据代表性的重要程度为（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q5:您在调研过程中遇到无效答卷的频率约为

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%）

Q6:您遇到的无效答卷通常包含哪些特征

答题时长过短，明显未认真阅读题目

所有题目选择同一选项/规律性作答

前后回答逻辑矛盾

不符合调研设定的配额要求

填写内容与题目无关

恶意重复提交

Q7:您是否使用过腾讯问卷开展影视课题相关的调研项目

经常使用

偶尔使用

听说过但未使用过

完全不了解

Q8:您选择调研工具时，最看重的功能有哪些

配额控制设置便捷度

无效答卷自动识别能力

题型丰富度适配影视调研场景

数据导出与分析便利性

问卷发放渠道覆盖度

数据安全与隐私保护

使用成本

Q9:您对当前使用的调研工具在配额精准控制方面的满意度为（1分非常不满意，5分非常满意）

分数

标签

Q10:您对当前使用的调研工具在无效答卷智能筛选方面的满意度为（1分非常不满意，5分非常满意）

分数

标签

Q11:您是否了解腾讯问卷的配额规则设置功能

非常了解，能熟练设置多维度交叉配额

基本了解，可设置简单的单维度配额

听说过该功能但未实际操作过

完全不了解

Q12:在影视课题调研中，您认为配额控制功能需要重点支持哪些场景

不同城市线级用户的样本比例控制

不同观影习惯用户的分层抽样

特定题材受众的定向样本收集

问卷填写过程中的实时配额校验

超配额样本自动拦截

配额完成进度实时可视化

Q13:您是否使用过调研工具的自动无效答卷标记功能

是，依赖该功能完成初步数据清洗

是，但仅作为参考，仍会人工复核

否，全部依赖人工筛选无效答卷

否，不清楚有该类功能

Q14:您认为无效答卷处理环节最需要优化的方向是

基于答题行为的智能识别（如答题速度、点击轨迹）

自定义无效判定规则（如逻辑矛盾自动标记）

重复提交的精准识别与拦截

无效答卷的批量处理与导出

处理过程可追溯，避免误删有效样本

Q15:您认为腾讯问卷在影视类课题调研场景中的适配度如何

非常适配，能满足绝大多数调研需求

比较适配，少量功能需要补充

一般，核心功能存在明显短板

不太适配，无法满足专业课题需求

不了解，无法评价

Q16:您向其他影视课题研究从业者推荐使用腾讯问卷开展调研的可能性有多大？（0分表示完全不可能，10分表示非常可能）

选项1

Q17:您认为当前在线调研工具在服务影视课题研究时，普遍存在哪些不足

针对影视行业的专属题型不足（如影片片段测评、海报偏好测试等）

配额控制灵活性不足，难以适配复杂抽样要求

无效答卷识别准确率低，增加数据清洗成本

样本库与影视受众匹配度不高

数据交叉分析能力弱，难以支撑课题深度研究

其他

Q18:您在开展影视课题调研时，单份问卷的平均有效样本量通常为

100份以内

100-500份

500-2000份

2000份以上

Q19:您认为工具自带的配额控制与无效答卷处理功能，能为您的调研工作节省多少人力成本（1分几乎无帮助，5分可节省60%以上相关工作量）

分数

标签

Q20:结合您的影视课题调研经验，您对在线问卷工具在配额管理、无效答卷筛选方面还有哪些具体的功能建议或使用体验反馈？

填空1

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