飞书问卷智能防刷在互联网用户调研中的数据质量控制效果调研

您好！感谢您参与本次关于飞书问卷智能防刷在互联网用户调研中的数据质量控制专项调研，您的真实反馈将帮助我们进一步优化调研工具的防作弊能力与数据治理水平，问卷采用匿名形式，所有信息仅用于研究分析，请您根据实际体验放心填写。

Q1:您是否有过使用在线调研工具开展互联网用户调研的相关经验？

有丰富的项目经验（累计完成10个以上调研项目）

有一定经验（累计完成3-10个调研项目）

经验较少（累计完成1-2个调研项目）

完全没有相关经验

Q2:在过往的互联网用户调研项目中，您遇到无效刷量问卷的频率大概是？

几乎每次调研都会遇到

超过半数的调研会遇到

少数调研会遇到

从未遇到过

Q3:您在调研过程中遇到过的常见问卷刷量作弊行为有哪些？

机器批量自动填写

羊毛党为获取奖励重复提交

受访者随意乱填、前后逻辑矛盾

同一IP/设备短时间内多次提交

专业刷量团队代填问卷

其他

Q4:您认为无效刷量数据对最终调研结论准确性的影响程度如何？（1分代表几乎无影响，5分代表会导致结论完全失真）

分数

标签

Q5:在开展互联网用户调研时，您对数据质量控制环节的重视程度是？

非常重视，会设置多重校验规则

比较重视，会做基础的防刷设置

一般重视，仅在发现数据异常时处理

不太重视，很少做专门的防刷设置

Q6:您过往使用过哪些问卷防刷及数据质量控制手段？

设置答题时长下限

IP/设备限填1次

验证码校验

逻辑矛盾题甄别

人工审核可疑样本

智能防刷系统自动识别拦截

其他

Q7:您之前是否了解或使用过飞书问卷的相关功能？

经常使用，非常熟悉其功能

偶尔使用，有一定了解

听说过但从未使用过

完全没听说过

Q8:如果一款调研工具搭载了智能防刷能力，您对其自动识别作弊样本的准确率期待值是多少？（1分代表期待值很低，5分代表期待值很高）

分数

标签

Q9:您认为智能防刷机制应当重点识别哪些异常答题特征？

答题时长过短，远低于正常答题所需时间

所有题目选项高度一致（如全选第一个选项）

开放题回答内容无意义、与问题无关

答题轨迹异常，存在快速跳选行为

账号/IP存在历史作弊记录

前后关联题目回答逻辑冲突

Q10:您是否担心智能防刷机制会误判正常用户的有效答卷？

非常担心，会影响正常样本回收

比较担心，希望能有复核渠道

不太担心，相信技术识别的准确性

完全不担心，只要能拦截刷量即可

Q11:您对智能防刷功能在不干扰正常用户答题体验前提下的拦截效果打几分？（1分最差，10分最优）

分数

标签

Q12:在数据质量控制环节，您希望智能防刷工具提供哪些配套能力？

实时展示可疑样本占比

自动标记异常答卷供人工复核

生成数据质量分析报告

支持自定义防刷规则阈值

拦截作弊行为时不触发打扰正常用户的验证步骤

提供作弊来源溯源分析

Q13:如果飞书问卷的智能防刷功能可以将调研无效样本占比控制在5%以内，您是否愿意在后续互联网用户调研项目中优先选用？

非常愿意，会作为首选工具

比较愿意，会优先尝试

不确定，需要对比其他工具效果

不愿意，更习惯使用现有工具

Q14:您认为智能防刷功能对哪类互联网用户调研的价值最高？

有实物/现金奖励的用户调研

大样本量的消费者偏好调研

面向C端用户的产品体验调研

需要精准用户画像的行业研究

学术类社会调研

Q15:您觉得在互联网用户调研的数据质量控制中，智能防刷能力相比传统人工校验的效率提升空间有多大？（1分代表几乎没有提升，5分代表可以提升80%以上的校验效率）

分数

标签

Q16:除了智能防刷之外，您认为飞书问卷还可以在哪些数据质量控制维度做优化？

答题过程中的实时逻辑引导

样本来源真实性核验

无效样本自动剔除后的样本量动态补采

多维度数据清洗规则配置

调研全流程数据加密保障

其他

Q17:您所在的团队/机构每年在互联网用户调研上的项目数量大概是？

1-5个

6-20个

21-50个

50个以上

Q18:您在选择调研工具时，智能防刷相关的数据质量控制能力在所有决策因素中的优先级是？

核心决策因素，优先考量

重要因素，会重点对比

一般因素，有即可不做重点要求

不重要，不会影响工具选择

Q19:您愿意为具备成熟智能防刷能力的调研工具支付额外费用的接受度如何？（1分代表完全不愿意，5分代表非常愿意）

分数

标签

Q20:结合您的实际调研经验，您对调研工具的智能防刷及数据质量控制功能还有哪些具体的建议或期待？

填空1

飞书问卷智能防刷在互联网用户调研中的数据质量控制效果调研

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