能源需求调研防作弊机制与数据质量保障研究

您好！欢迎参与本次能源需求调研，本次问卷旨在了解调研过程中的防作弊机制设计与数据质量保障实践，所有信息仅用于学术研究，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

能源生产企业

能源销售企业

第三方调研机构

高校/科研院所

政府能源管理部门

其他

Q2:您是否参与过能源相关的需求调研项目

从未参与

参与过1-2次

参与过3-5次

参与过5次以上

Q3:您认为在能源需求调研中，数据质量问题最常出现在哪个环节

问卷设计环节

样本招募环节

问卷填写环节

数据清洗环节

报告分析环节

Q4:您接触过的需求调研中常见的作弊行为有哪些

同一用户重复提交

随意作答（如所有题选同一选项）

答题时长过短

填写信息前后矛盾

恶意刷量

其他

Q5:您认为当前能源需求调研的数据质量整体水平如何（1分表示很差，5分表示很好）

分数

标签

Q6:您所在的机构在开展能源需求调研时，是否设置了专门的防作弊机制

有完善的机制

有部分机制

几乎没有相关机制

不清楚

Q7:您认为以下哪些防作弊手段对提升调研数据质量最有效

设置答题最短时长限制

逻辑校验题（如陷阱题）

IP/设备去重

人工抽检验证

样本身份实名认证

答题轨迹行为分析

Q8:您认为逻辑校验题在防作弊机制中的作用程度

作用很大

作用一般

作用很小

没有作用

Q9:您对“答题时长限制”这一防作弊措施有效性的评分（1分表示完全无效，5分表示非常有效）

分数

标签

Q10:您认为在需求调研中，过度严格的防作弊机制是否会影响正常用户的作答体验

影响很大

有一定影响

几乎没有影响

完全没有影响

Q11:除了技术防作弊手段，您认为以下哪些方式可以有效保障数据质量

优化问卷题目设计，降低理解成本

明确调研目的，提升受访者重视程度

给予合理的调研激励

加强数据清洗与异常值剔除

调研前对访员进行规范培训

Q12:您所在机构在能源需求调研完成后，是否会对回收数据进行专项质量评估

每次都会

大部分时候会

偶尔会

从来不会

Q13:您认为样本代表性对能源需求调研最终数据质量的影响程度（1分表示完全没影响，5分表示决定性影响）

分数

标签

Q14:您认为当前能源领域的需求调研在数据质量保障方面最突出的短板是

防作弊技术手段落后

样本来源不规范

问卷设计不科学

质量管控流程缺失

相关标准不统一

Q15:您认为以下哪些长尾场景下的作弊行为最难识别

受访者刻意迎合调研预期作答

专业“羊毛党”批量伪装真实用户

跨平台重复参与同一主题调研

受访者未理解题目随意选择

其他

Q16:您对目前行业内能源需求调研的数据质量可信度打多少分？（0分表示完全不可信，10分表示完全可信）

选项1

Q17:您是否了解大数据/AI技术在调研防作弊中的应用

非常了解，有实际使用经验

了解一些，接触过相关功能

听说过，但没实际接触

完全不了解

Q18:您认为AI行为识别技术在未来需求调研防作弊中的应用前景如何（1分表示完全没前景，5分表示前景广阔）

分数

标签

Q19:对于提升能源需求调研的数据质量、完善防作弊机制，您还有哪些具体的建议？

填空1

能源需求调研防作弊机制与数据质量保障研究

关于

1周前

更新

460

频次

题目数

有问题？问问AI帮你修改改主题：如咖啡问卷改为奶茶问卷