飞书问卷智能防刷在影视问卷回收中的数据质量控制调研

您好！感谢您参与本次关于飞书问卷智能防刷在影视问卷回收中的数据质量控制调研。本问卷旨在了解影视行业调研从业者在问卷回收环节的数据质量管控经验与痛点，您的真实反馈对我们非常重要。问卷采用匿名形式，所有数据仅用于研究分析，请您根据实际情况放心填写。

Q1:您所在的机构/团队是否开展过影视相关的问卷调研项目？

是，定期开展

是，偶尔开展

从未开展，但有相关计划

从未开展，也无相关计划

Q2:您在影视问卷回收过程中，是否遇到过无效刷量、恶意填写等数据质量问题？

经常遇到

偶尔遇到

很少遇到

从未遇到

Q3:您在影视问卷回收中遇到的常见数据质量问题有哪些？

同一IP/设备重复提交

答题时间过短的无效答卷

答案逻辑矛盾的乱填答卷

机器批量刷取的虚假答卷

为获取激励的羊毛党答卷

其他

Q4:您认为数据质量问题对影视调研结果准确性的影响程度如何？（1分=几乎无影响，5分=严重影响）

分数

标签

Q5:您此前是否使用过飞书问卷开展调研项目？

经常使用

偶尔使用

听说过但未使用

从未听说过

Q6:您选择问卷工具时，最看重以下哪些功能？

防刷作弊能力

题型丰富度

数据统计分析能力

操作便捷性

协作共享能力

定制化程度

数据安全性

Q7:您是否了解飞书问卷的智能防刷功能？

非常了解，实际使用过

有一定了解，未实际使用

仅听说过该功能

完全不了解

Q8:您认为影视类问卷相比普通调研问卷，在防刷管控上有哪些特殊需求？

粉丝群体集中刷票的防控

影视IP相关调研的身份核验

观影行为真实性校验

大规模样本回收时的实时风控

跨渠道分发的来源追踪

其他

Q9:如果一款问卷工具具备智能防刷能力，您认为其对提升影视问卷回收数据质量的帮助有多大？（1分=几乎无帮助，5分=帮助极大）

分数

标签

Q10:您认为有效的智能防刷机制应该包含以下哪些能力？

IP/设备异常识别

答题行为轨迹分析

验证码/人机校验

逻辑矛盾答案自动识别

重复提交自动拦截

异常答卷实时标记

黑名单库自动匹配

Q11:您在过往影视调研中，因无效刷量导致的废卷率大概在什么范围？

10%以内

10%-30%

30%-50%

50%以上

未统计过

Q12:您是否愿意为问卷工具的专业防刷功能支付额外费用？

非常愿意

视价格和效果而定

不愿意，希望基础功能自带

无所谓

Q13:您认为飞书问卷智能防刷功能在影视问卷场景中，可重点优化哪些方向？

针对粉丝刷票的专项防控规则

观影凭证关联校验能力

答题真实性的AI智能识别

异常数据的自动清洗与导出

防刷规则的自定义配置

多项目防刷数据共享

Q14:您对当前使用的问卷工具防刷效果的满意度如何？（1分=非常不满意，5分=非常满意）

分数

标签

Q15:您通常通过哪些渠道分发影视类调研问卷？

社交媒体平台（微博、抖音、小红书等）

影迷社群/粉丝群

影院线下扫码

视频平台站内推送

合作渠道分发

其他

Q16:您认为在问卷分发渠道中，哪个渠道的刷量风险最高？

公开社交媒体平台

影迷/粉丝社群

线下扫码

付费样本渠道

内部定向推送

Q17:除了工具端的防刷能力，您还会采用哪些方式保障影视问卷的数据质量？

设置答题逻辑校验

人工抽检复核

设置答题时长门槛

添加甄别题筛选目标用户

限制答题地域/人群

发放小额激励降低羊毛党动机

Q18:您认为智能防刷功能相比人工复核，在效率上的优势有多大？（1分=无明显优势，5分=优势极大）

分数

标签

Q19:您是否遇到过防刷规则过于严格，导致真实用户被误拦截的情况？

经常遇到

偶尔遇到

很少遇到

从未遇到

Q20:您能接受的防刷误拦率最高是多少？（1分=0.5%以内，2分=1%以内，3分=2%以内，4分=5%以内，5分=10%以内）

分数

标签

Q21:关于飞书问卷智能防刷在影视问卷回收场景中的应用，您还有哪些具体的建议或期待？

填空1

飞书问卷智能防刷在影视问卷回收中的数据质量控制调研

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