腾讯问卷智能防刷在社交媒体用户满意度中的数据质量控制调研

您好!感谢您参与本次关于腾讯问卷智能防刷在社交媒体用户满意度中的数据质量控制调研。本次调研旨在了解社交媒体场景下问卷数据质量控制的实际体验与优化方向,所有回答仅用于研究分析,匿名填写,请您根据真实感受作答。

Q1:您是否使用过问卷类工具开展过社交媒体相关的调研活动?

经常使用
偶尔使用
很少使用
从未使用

Q2:在开展社交媒体场景的问卷投放时,您遇到无效刷票、恶意填答的频率如何?

每次都遇到
经常遇到
偶尔遇到
几乎没遇到
从未遇到

Q3:您在社交媒体投放问卷时,最常遇到哪些影响数据质量的问题?

机器批量刷填
同一用户重复作答
随意乱填无效答案
羊毛党为领福利恶意作答
作答时长过短的无效样本
其他

Q4:您认为在社交媒体调研场景中,防刷机制对保障最终数据质量的重要程度如何?(1分=非常不重要,5分=非常重要)

分数
标签

Q5:您是否了解腾讯问卷的智能防刷功能?

非常了解,经常使用
有一定了解,使用过部分功能
听说过但没使用过
完全不了解

Q6:您使用或了解到的腾讯问卷智能防刷功能包含以下哪些?

IP地址限制
设备指纹识别
验证码校验
作答行为异常识别
重复提交拦截
答题时长阈值控制
样本来源校验
其他

Q7:您对腾讯问卷智能防刷功能拦截恶意无效样本的效果满意度如何?(1分=非常不满意,5分=非常满意)

分数
标签

Q8:您认为腾讯问卷智能防刷功能在拦截无效样本时,对正常用户作答的干扰程度如何?

完全没有干扰
轻微干扰,不影响作答
有一定干扰,偶尔影响作答体验
干扰较强,经常导致正常用户无法提交

Q9:结合使用体验,您对应用智能防刷后回收的问卷数据可信度评价如何?(1分=非常不可信,5分=非常可信)

分数
标签

Q10:在社交媒体投放问卷时,您更倾向于选择哪种防刷强度?

高强度,优先保障数据质量,可接受少量正常用户被误拦
平衡模式,兼顾数据质量和正常用户作答体验
低强度,优先保障作答流畅度,接受少量无效样本
不开启防刷,完全不限制作答

Q11:您认为优质的问卷防刷机制应该具备哪些特征?

识别准确率高,误拦率低
配置简单易操作
防刷规则灵活可自定义
不增加正常用户的作答负担
可实时监控异常作答数据
拦截记录可追溯可查询
其他

Q12:您对腾讯问卷智能防刷功能的操作便捷性满意度如何?(1分=非常不满意,5分=非常满意)

分数
标签

Q13:使用智能防刷功能后,您在数据清洗环节花费的时间有什么变化?

大幅减少
有所减少
基本没有变化
有所增加
大幅增加

Q14:您认为当前智能防刷功能在社交媒体投放场景下还有哪些不足?

对新型刷答手段识别滞后
误拦正常用户的概率偏高
可自定义的规则维度不够丰富
异常数据预警不够及时
防刷数据统计维度不全
操作流程复杂
其他

Q15:您认为当前智能防刷能力对提升社交媒体调研整体数据质量的帮助程度如何?(1分=几乎没有帮助,5分=帮助非常大)

分数
标签

Q16:您向身边有社交媒体调研需求的朋友推荐使用腾讯问卷智能防刷功能的可能性有多大?(0-10分)

选项1

Q17:您未来在开展社交媒体相关调研时,使用智能防刷功能的意愿如何?

一定会使用
大概率会使用
不确定
大概率不会使用
一定不会使用

Q18:除了现有防刷能力外,您还希望补充哪些数据质量控制功能?

AI智能识别无效作答内容
多维度交叉验证样本真实性
投放渠道质量评分
实时异常样本自动剔除
数据质量可视化报告
其他

Q19:对于优化问卷数据质量控制能力、更好地支撑社交媒体场景下的用户满意度相关调研,您还有其他什么建议?

填空1
腾讯问卷智能防刷在社交媒体用户满意度中的数据质量控制调研
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