供应链调研问卷防作弊机制与数据质量保障研究调研问卷

您好！欢迎参与本次关于供应链调研问卷防作弊机制与数据质量保障研究的学术调查。本次问卷旨在了解企业在开展供应链相关调研过程中，对防作弊手段的应用现状及数据质量管控经验，所有数据仅用于学术研究，全程匿名，请您根据实际情况放心作答。

Q1:您所在企业的所属行业领域是？

制造业

批发零售业

物流运输业

电商平台

其他供应链相关服务行业

Q2:您在企业中负责供应链相关工作的年限是？

1年及以下

1-3年

3-5年

5-10年

10年以上

Q3:您所在企业过去1年开展供应链相关调研问卷的频次大约是？

从未开展

1-3次

4-6次

7-12次

12次以上

Q4:您所在企业在发放调研问卷时，常用的投放渠道有哪些？

内部员工定向推送

行业合作社群转发

第三方专业调研平台

官方公众号/官网引流

线下场景随机发放

其他渠道

Q5:您在过往参与或组织调研问卷过程中，遇到过哪些常见的作弊行为？

同一IP/设备重复提交

作答时长过短的随意填答

所有题目选择同一选项

前后逻辑矛盾的无效作答

恶意填写不实信息

未遇到明显作弊行为

Q6:请您对当前所在企业开展供应链相关调研时收集到的数据整体质量进行评分（1分代表质量极低，5分代表质量极高）

分数

标签

Q7:您认为调研问卷中设置防作弊机制对提升数据质量的重要程度如何？

非常不重要

不太重要

一般重要

比较重要

非常重要

Q8:您所在企业目前在调研问卷中已经应用的防作弊手段有哪些？

设置作答最短时长限制

同一IP/设备限答1次

插入逻辑校验题/测谎题

选项随机打乱顺序

人工审核异常答卷

尚未应用任何防作弊手段

Q9:您认为当前应用的防作弊机制对过滤无效答卷的效果如何？

完全没有效果

效果较差

效果一般

效果较好

效果非常好

Q10:请您对“作答时长限制”这一防作弊手段的实用性进行评分（1分代表完全不实用，5分代表非常实用）

分数

标签

Q11:请您对“逻辑校验题/测谎题”这一防作弊手段的实用性进行评分（1分代表完全不实用，5分代表非常实用）

分数

标签

Q12:请您对“选项随机排序”这一防作弊手段的实用性进行评分（1分代表完全不实用，5分代表非常实用）

分数

标签

Q13:您是否遇到过因防作弊规则设置过于严格，导致真实有效答卷被误拦截的情况？

从未遇到

偶尔遇到

经常遇到

每次调研都会遇到

Q14:您认为防作弊机制的设置严格程度应该控制在什么水平？

宽松优先，尽可能保留更多答卷

适度平衡，兼顾防作弊效果和用户作答体验

严格优先，最大限度过滤无效答卷

不确定，需要根据调研目标调整

Q15:除了技术层面的防作弊手段，您认为以下哪些措施有助于提升调研问卷的数据质量？

优化问卷长度，避免因题量过大导致敷衍作答

清晰表述题目内容，减少理解偏差

设置合理的答题激励，提升受访者重视程度

对回收数据进行多维度交叉校验

针对目标人群精准投放问卷

其他措施

Q16:您所在企业是否有针对调研问卷回收数据的标准化清洗流程？

没有相关流程

有初步流程但执行不严格

有明确流程且严格执行

不清楚相关情况

Q17:请您对所在企业当前供应链调研数据质量管控体系的完善程度进行评分（1分代表极不完善，5分代表非常完善）

分数

标签

Q18:您认为未来供应链领域的调研问卷，防作弊技术的发展方向更偏向于？

基于用户行为特征的智能识别

更轻量化的无感知防作弊设计

区块链等技术保障答卷真实性

多维度数据交叉验证

其他方向

Q19:您认为当前调研问卷的数据质量保障工作存在哪些主要难点？

难以精准识别隐蔽的作弊行为

防作弊规则设置难以平衡误判率和漏判率

受访者配合度低导致真实数据收集困难

缺乏专业的数据质量评估标准

投入的人力物力成本过高

其他难点

Q20:您向同行推荐使用标准化防作弊机制来保障调研问卷数据质量的可能性有多大？（0分代表完全不推荐，10分代表非常推荐）

选项1

Q21:对于供应链场景下调研问卷的防作弊设计与数据质量提升，您还有哪些具体的经验或建议？

填空1

供应链调研问卷防作弊机制与数据质量保障研究调研问卷

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