广告样本收集防作弊机制与数据质量保障研究调研问卷

您好！感谢您参与本次关于广告样本收集防作弊机制与数据质量保障研究的调研。本次调研旨在了解样本收集过程中的常见风险、防作弊手段及数据质量管控经验，您的回答将为相关研究提供重要参考，问卷采用匿名形式，预计耗时5-8分钟，请根据实际情况填写。

Q1:您所在的机构/团队是否开展过广告相关的样本收集工作？

是，长期开展

是，偶尔开展

否，但计划开展

否，从未涉及

Q2:您认为当前广告调研领域的样本收集工作中，作弊问题的严重程度如何？

非常严重，已严重影响数据可信度

比较严重，存在较多干扰数据

一般，仅存在少量作弊情况

几乎不存在作弊问题

Q3:您在过往的样本收集过程中，遇到过哪些常见的作弊行为？

同一用户重复注册/填写

机器批量刷量作答

受访者随意填写无效答案

职业填客恶意套取激励

IP/设备异常集中作答

其他

Q4:您认为哪些因素最容易导致样本收集过程中出现作弊风险？

答题激励设置过高

问卷准入门槛过低

身份校验机制不完善

答题过程无行为监测

样本来源渠道不规范

其他

Q5:请您对当前常用的防作弊手段（如IP校验、验证码、逻辑校验等）的实际效果进行评分（1分效果很差，5分效果很好）

分数

标签

Q6:您所在的团队目前采用了哪些防作弊机制来保障样本有效性？

IP/设备指纹识别

答题时长阈值校验

前后逻辑一致性校验

人工抽样复核

人脸/实名认证校验

陷阱题设置

暂未采用专门防作弊手段

其他

Q7:您认为在样本收集环节引入AI行为识别技术，对防范作弊的作用有多大？

作用非常大，可识别绝大多数隐蔽作弊

作用较大，可辅助过滤大部分无效样本

作用一般，仅能识别明显作弊行为

作用很小，容易误判正常作答

Q8:您认为严格的防作弊机制会在多大程度上提升最终回收数据的质量？（1分几乎无提升，5分提升非常显著）

分数

标签

Q9:除了防作弊手段外，您认为还有哪些措施可以有效提升样本收集的数据质量？

优化问卷题目设计，降低理解偏差

筛选优质可信的样本供应渠道

设置合理的答题激励规则

对回收数据进行多维度清洗

建立样本信用评级体系

其他

Q10:您所在团队在完成样本收集后，通常会投入多少比例的精力进行数据质量校验？

10%及以下

11%-30%

31%-50%

50%以上

Q11:请您对过往参与的广告调研项目中，最终回收样本的数据质量满意度进行评分（1分非常不满意，5分非常满意）

分数

标签

Q12:您认为当前行业内针对样本收集环节的防作弊标准是否完善？

非常完善，有统一可落地的规范

比较完善，大部分场景有参考依据

不够完善，缺乏统一的执行标准

完全没有相关标准

Q13:您认为当前广告样本收集的防作弊工作存在哪些主要难点？

作弊手段迭代快，防范滞后

防作弊成本过高，难以全覆盖

容易误判正常用户的特殊作答行为

跨平台数据不互通，无法识别跨渠道作弊

缺乏成熟的效果评估体系

其他

Q14:您是否愿意在未来的样本收集工作中，尝试引入更智能化的全流程防作弊与质量管控方案？

非常愿意，可有效提升效率和数据质量

比较愿意，会根据成本综合考虑

持观望态度，需要参考同行应用效果

不愿意，现有方案已满足需求

Q15:您向同行推荐智能化广告样本收集防作弊方案的可能性有多大？（0分完全不可能，10分非常可能）

选项1

Q16:结合您的实际经验，您对优化广告领域样本收集的防作弊机制、提升数据质量还有哪些具体建议？

填空1

广告样本收集防作弊机制与数据质量保障研究调研问卷

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