飞书问卷农业用户满意度防作弊与数据质量管理调研

您好！感谢您参与本次飞书问卷农业用户满意度调研。本次调研旨在了解农业领域用户在使用问卷工具开展满意度调查时，对防作弊机制与数据质量管理的真实体验与需求，您的回答将严格保密，仅用于产品优化与研究分析。

Q1:您所在的农业相关领域是

种植生产

畜牧养殖

农产品加工流通

农业技术服务

农业政务/科研

其他涉农领域

Q2:您使用飞书问卷开展涉农调研的频率是

每周至少1次

每月2-3次

每月1次

每季度1-2次

极少使用

Q3:您开展农业用户满意度调研的主要场景是

农户/种植户服务反馈

农资产品使用评价

农业技术推广效果评估

涉农政策落地满意度收集

农产品供应链服务反馈

Q4:您对飞书问卷当前防作弊功能（如IP限制、答题时长校验、重复提交拦截）在农业调研场景中的整体有效性评分（1-5分，1分最差，5分最好）

分数

标签

Q5:在农业场景问卷发放中，您遇到过最突出的无效作答问题是

同一农户重复提交

非目标人群随意填写

答题时长过短的乱答

选项全部一致的敷衍作答

恶意刷票/刷量

Q6:您认为当前防作弊功能在涉农调研中存在哪些不足

针对农村地区网络波动的误拦截率高

无法识别代填、凑数等农业场景特有无效作答

设备指纹识别对老年农户常用的共享设备不友好

异常答题识别规则不够灵活

作弊预警通知不及时

Q7:您对飞书问卷当前数据质量管理功能（如逻辑校验、异常值标记、无效答卷自动筛选）的实用性评分（1-5分）

分数

标签

Q8:在农业用户满意度数据回收后，您最常需要处理的数据质量问题是

关键信息缺失（如地块面积、作物类型漏填）

前后回答逻辑矛盾

数值类题目填写明显不符合实际（如亩产远超合理范围）

开放题回答无有效信息

样本结构不符合调研配额要求

Q9:您认为现有数据清洗功能对农业调研场景的适配程度如何

完全适配，无需额外调整

基本适配，少量场景需要手动处理

适配度一般，较多场景需要人工二次清洗

适配度差，大部分数据需要人工核验

Q10:您希望增加哪些农业场景专属的防作弊能力

基于农户身份信息（如种植编码、合作社ID）的实名校验

结合地理位置的答题范围校验（如仅调研地块所在区域用户）

针对农业常识题的有效性验证（如设置作物生长周期相关校验题）

适配合作社集中填写场景的防重复规则

语音答题辅助下的异常作答识别

Q11:您希望增加哪些数据质量管理的专属功能

农业相关数值的合理区间自动校验（如种植面积、养殖规模、产量）

涉农逻辑自动核验（如选择“未种植某作物”则自动跳过该作物相关问题）

样本配额实时监控（如按作物类型、养殖规模、区域自动控制样本量）

无效答卷自动分类与一键剔除

数据质量报告自动生成（含有效率、异常原因分布）

Q12:在防作弊严格程度与农户答题体验之间，您更倾向于哪种平衡

优先保证数据质量，适当增加校验环节

优先保证答题流畅，仅保留核心防作弊规则

根据调研类型灵活调整严格程度

无所谓，能回收有效数据即可

Q13:您对飞书问卷在涉农调研中数据安全与隐私保护能力的满意度评分（1-5分）

分数

标签

Q14:您是否会因为防作弊与数据质量功能的优化，增加使用飞书问卷开展农业用户满意度调研的频率

肯定会

可能会

不确定

可能不会

肯定不会

Q15:您向其他涉农从业者推荐使用飞书问卷开展满意度调研与数据管理的可能性有多大？（0-10分）

选项1

Q16:您认为以下哪些因素对提升农业调研数据质量最有帮助

更贴合农村场景的题目设计模板

更简易的答题操作（如大字体、语音输入）

更精准的无效答卷识别

更便捷的数据导出与分析功能

更完善的样本定向发放能力

Q17:您所在单位的涉农调研年平均样本量大约是

100份以内

100-500份

500-2000份

2000-10000份

10000份以上

Q18:您对飞书问卷当前提供的农业相关问卷模板的实用性评分（1-5分）

分数

标签

Q19:您在使用飞书问卷开展农业调研过程中，遇到过哪些印象深刻的防作弊或数据质量问题？请简要描述

填空1

Q20:关于优化飞书问卷的防作弊机制与数据质量管理能力，您还有哪些具体的建议？

填空1

飞书问卷农业用户满意度防作弊与数据质量管理调研

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