灵活用工用户调研数据质量控制：答题记录应用研究

您好！欢迎参与本次“灵活用工用户调研数据质量控制：答题记录应用研究”调查。本次调研旨在了解答题记录在灵活用工场景下的数据质量控制价值，您的真实反馈将为相关研究提供重要参考，问卷约需5分钟，所有信息仅用于研究分析，请放心填写。

Q1:您是否参与过灵活用工相关的调研项目

是，参与过3次及以上

是，参与过1-2次

否，但了解相关内容

否，完全不了解

Q2:您认为在灵活用工调研中，通过答题记录识别无效样本的必要性如何

非常必要

比较必要

一般

不太必要

完全没必要

Q3:您认为以下哪些答题记录特征可用于判断数据质量

答题时长过短

连续多题选择相同选项

前后回答逻辑矛盾

开放题答案无意义/重复

IP/设备信息异常

Q4:请您对“答题时长”这一答题记录维度在数据质量判断中的有效性进行评分（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q5:请您对“选项选择规律”这一答题记录维度在数据质量判断中的有效性进行评分（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q6:请您对“开放题语义匹配度”这一答题记录维度在数据质量判断中的有效性进行评分（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q7:您所在的团队是否会将答题记录作为灵活用工调研数据清洗的核心依据

是，作为核心依据

是，作为辅助依据

否，暂未使用

不清楚

Q8:您认为应用答题记录进行质量控制时，最常遇到的难点是

异常阈值难以界定

误判真实用户的特殊答题习惯

数据维度获取不全

缺乏标准化的判定规则

清洗流程耗时过长

Q9:您认为合理的单题平均答题时长阈值应设置在哪个区间更适合灵活用工调研场景

2秒以下

2-5秒

5-10秒

10秒以上

需结合题目类型动态调整

Q10:除了基础答题行为外，您认为还需结合哪些关联信息补充答题记录的质量判断

用户灵活用工的岗位匹配度

用户过往调研的信用记录

答题时的地理位置信息

用户填写的身份属性一致性

无需补充其他信息

Q11:您是否遇到过因答题记录判定规则不合理导致有效样本被误筛的情况

经常遇到

偶尔遇到

很少遇到

从未遇到

Q12:您认为当前行业内对答题记录的质量控制应用成熟度如何（1分非常不成熟，5分非常成熟）

分数

标签

Q13:您更倾向于采用哪种方式基于答题记录开展质量控制

系统自动规则判定

人工抽样复核

系统初筛+人工复核结合

第三方工具辅助判定

Q14:您认为规范的答题记录留存需要包含哪些核心字段

每道题的进入/离开时间

选项修改轨迹

设备/IP标识

答题中断次数

页面停留时长

Q15:您认为答题记录的分析结果是否可以反向优化灵活用工调研的问卷设计

作用非常大

有一定作用

作用很小

完全没有作用

Q16:若要提升答题记录在质量控制中的应用效果，您认为需要优先完善哪些方面

建立行业统一的判定标准

优化智能识别算法模型

加强数据采集的合规性

提升相关人员的分析能力

打通多平台的数据关联

Q17:您所在的团队是否会定期复盘答题记录的质量判定准确率

每月复盘

每季度复盘

项目结束后复盘

从未复盘

Q18:您向同行推荐将答题记录纳入灵活用工调研质量控制体系的可能性有多大？（0-10分）

选项1

Q19:您在应用答题记录开展灵活用工调研数据质量控制时，有哪些实操经验或痛点可以分享？

填空1

Q20:对于答题记录在灵活用工调研领域的后续应用方向，您有哪些建议？

填空1

灵活用工用户调研数据质量控制：答题记录应用研究

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