基于飞书问卷的动漫员工调查防作弊与数据质量管理调研

您好！感谢您参与本次基于飞书问卷的动漫员工调查防作弊与数据质量管理调研，本次调研旨在了解动漫行业员工调研场景下的问卷防作弊机制与数据质量管控需求，所有数据仅用于研究分析，答案无对错之分，请您根据实际情况填写即可。

Q1:您所在的动漫企业是否曾使用飞书问卷开展过内部员工调研？

是，经常使用

是，偶尔使用

从未使用过，但有所了解

完全不了解

Q2:您认为在动漫行业员工调研中，数据质量问题出现的整体频率如何？

非常高，几乎每次调研都存在

比较高，半数以上调研存在

一般，少数调研存在

比较低，极少出现

完全没遇到过

Q3:您在过往员工调研中遇到过哪些常见的作弊或数据失真问题？

同一IP/账号重复提交

随意作答（如所有题目选同一选项）

答题时长过短，未认真阅读题目

代答、串答

刻意提供虚假信息

逻辑前后矛盾

其他

Q4:您认为防作弊机制对动漫员工调研数据质量管理的重要程度如何？

非常重要，直接决定数据可用性

比较重要，能有效提升数据质量

一般，影响不大

不太重要，可有可无

完全不重要

Q5:请您对当前您所使用的调研工具的防作弊功能完善程度进行评分（1分代表非常不完善，5分代表非常完善）

分数

标签

Q6:您认为飞书问卷以下哪些防作弊功能对保障动漫员工调研数据质量最有价值？

答题身份校验（仅限企业内成员填写）

答题设备/IP限制

最短答题时长设置

选项随机排序

重复提交拦截

异常作答自动标记

逻辑校验设置

其他

Q7:您认为动漫行业员工调研与其他行业相比，在数据质量管控上是否存在特殊性？

存在非常明显的特殊性

存在一定特殊性

没有明显特殊性

不太清楚

Q8:您认为动漫行业员工调研数据质量管理的特殊性主要体现在哪些方面？

员工群体偏年轻化，随意作答概率更高

涉及创意类岗位，部分问题主观性强

项目制工作模式下，调研时间难以统一

跨地域团队多，作答环境差异大

涉及项目保密内容，信息真实性核验难度高

其他

Q9:您在使用飞书问卷开展员工调研时，是否开启过防作弊相关设置？

每次都开启

大部分调研会开启

偶尔开启

从未开启过

Q10:如果您未开启防作弊设置，主要原因是什么？

不知道有相关功能

设置流程太复杂

担心影响员工作答体验

认为调研内容不重要，不需要

开启后出现过误拦截有效答卷的情况

其他

Q11:请您对飞书问卷现有防作弊功能的易用性进行评分（1分代表非常难用，5分代表非常易用）

分数

标签

Q12:您认为答题前的身份验证环节对员工作答意愿的影响程度如何？

完全没影响，员工都会配合

影响很小，基本不会导致弃答

有一定影响，会有少部分员工弃答

影响较大，会导致较多员工弃答

Q13:您认为以下哪些数据清洗规则对提升动漫员工调研数据质量最有效？

剔除答题时长低于合理阈值的答卷

剔除所有题目选项高度一致的答卷

剔除前后逻辑矛盾的答卷

剔除重复提交的答卷

人工核验异常答卷

结合员工日常行为数据交叉验证

其他

Q14:您所在企业是否有专门的员工调研数据质量管控流程？

有非常完善的流程

有初步流程，但不够完善

没有明确流程，靠调研负责人自行把控

完全没有相关流程

Q15:请您对过往开展的动漫员工调研最终数据的整体可信度进行评分（1分代表完全不可信，5分代表完全可信）

分数

标签

Q16:您认为当前飞书问卷在防作弊与数据质量管理功能上还有哪些不足？

防作弊规则不够灵活，无法适配动漫行业特殊场景

异常答卷识别准确率不够高

数据清洗功能不够完善

数据质量可视化分析能力不足

操作门槛较高，需要专业培训

其他

Q17:您是否愿意为了提升调研数据质量，适当增加员工作答时的校验环节？

非常愿意，数据质量优先

比较愿意，只要不太过繁琐

不太愿意，优先保障作答体验

完全不愿意

Q18:除了工具自带的防作弊功能外，您还会采用哪些方式保障调研数据质量？

调研前充分宣贯，强调真实作答的重要性

设置合理的问卷长度，避免员工疲劳作答

匿名作答，打消员工顾虑

对认真作答的员工提供小奖励

调研后抽样回访核验

其他

Q19:您认为飞书问卷是否需要针对动漫等文创行业推出定制化的数据质量管理方案？

非常需要

比较需要

无所谓

不太需要

完全不需要

Q20:对于优化飞书问卷的防作弊功能、提升动漫员工调研数据质量，您还有哪些具体的建议或意见？

填空1

基于飞书问卷的动漫员工调查防作弊与数据质量管理调研

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