线上投票场景下问卷代填风险与供应商数据质量防范研究调研

您好！感谢您参与本次关于线上投票场景下问卷代填风险与供应商数据质量防范的学术研究调研。本次调研旨在了解各类机构在开展线上投票活动时的风险识别、管理经验及对数据质量的管控需求，所有数据仅用于研究分析，全程匿名，请您根据实际情况放心作答。

Q1:您所在的机构类型是

市场调研公司

高校/科研院所

互联网平台企业

品牌方/甲方企业

政府/事业单位

其他

Q2:您所在机构每年开展或承接线上投票相关项目的频次约为

少于5次

5-20次

21-50次

50次以上

Q3:您在相关项目中主要承担的角色是

项目负责人

数据质量管控人员

供应商对接人员

技术开发/运维人员

执行层工作人员

其他

Q4:您在过往项目中遇到过哪些与问卷代填相关的风险情形

IP地址高度集中重复

答题时长过短不符合逻辑

答案呈现规律性雷同

受访者画像与目标群体严重不符

供应商提交样本量异常激增

未遇到过相关情形

Q5:您认为问卷代填行为对线上投票最终结果准确性的影响程度如何？（1分=几乎无影响，5分=颠覆性影响）

分数

标签

Q6:您所在机构是否建立了针对问卷代填风险的专项防控机制

有完善的全流程防控机制

有部分防控环节但未形成体系

正在筹备搭建相关机制

暂未考虑相关机制建设

Q7:您所在机构目前会采用哪些技术手段识别异常投票数据

IP/MAC地址校验

设备指纹识别

答题行为轨迹分析

逻辑校验题设置

人脸/手机号实名认证

第三方反作弊工具接入

暂未使用技术手段识别

Q8:在选择投票项目供应商时，您认为数据质量保障能力在评估维度中的权重占比约为

20%及以下

21%-40%

41%-60%

61%-80%

80%以上

Q9:您在对接供应商时，会重点考察对方哪些与数据质量相关的能力

反作弊技术自研能力

过往同类项目的质量口碑

样本库的真实性与活跃度

异常数据的赔付/兜底机制

项目全流程的透明度

应急响应处理速度

Q10:您过往合作的供应商中，出现数据质量问题（含代填、刷票等）的比例约为

几乎没有

10%以内

10%-30%

30%以上

Q11:当发现供应商提交的投票数据存在代填嫌疑时，您所在机构通常会采取哪些处理措施

要求供应商重新补采符合要求的样本

扣除对应比例的项目款项

终止合作并纳入供应商黑名单

追溯问题来源优化后续防控规则

视情况轻微问题则忽略不计

Q12:您对目前行业内线上投票数据整体质量的满意度如何？（1分=非常不满意，5分=非常满意）

分数

标签

Q13:您认为当前问卷代填风险最容易出现在项目的哪个环节

样本招募环节

答题执行环节

数据清洗交付环节

供应商转包环节

全环节均存在较高风险

Q14:您认为造成供应商端数据质量问题的核心原因有哪些

项目报价过低导致供应商压缩成本

行业缺乏统一的数据质量标准

代填刷票的违法违规成本较低

甲方对数据质量的核查力度不足

部分供应商缺乏合规经营意识

Q15:您所在机构是否会对合作供应商开展定期的数据质量合规培训

每季度至少1次

每半年1次

每年1次

项目启动前临时培训

从未开展过相关培训

Q16:您认为引入区块链存证、AI行为识别等新技术对防范问卷代填风险的作用有多大？（1分=几乎无作用，5分=作用非常显著）

分数

标签

Q17:您所在机构是否愿意为更高质量的线上投票服务支付溢价

愿意，可接受比常规报价高30%以上

愿意，可接受比常规报价高10%-30%

愿意，可接受比常规报价高10%以内

不愿意，优先考虑成本因素

Q18:您认为完善线上投票数据质量防范体系还需要哪些主体共同参与

平台方升级反作弊技术能力

行业协会出台统一的规范标准

监管部门加大对违规代填的打击力度

甲方优化项目预算与考核机制

供应商强化内部合规管理

Q19:您向同行推荐合规可靠的投票服务供应商的可能性有多大？（0分=完全不可能，10分=非常愿意）

选项1

Q20:结合您的实操经验，您对防范问卷代填风险、提升供应商数据质量还有哪些具体建议？

填空1

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