问卷网影视课题调研防作弊与数据质量管理研究问卷

您好！感谢您参与本次关于问卷网影视课题调研防作弊与数据质量管理的学术研究。本问卷旨在了解调研从业者在影视类课题执行过程中的质控经验与痛点，所有数据仅用于课题分析，全程匿名，请您根据实际情况放心作答。

Q1:您是否有过使用专业调研平台开展影视相关课题调研的经验？

有，且主导过3次以上相关项目

有，参与过1-2次相关项目

没有，但了解相关调研流程

完全没有相关经验

Q2:您认为在影视课题调研中，以下哪类作弊行为对数据质量的影响最大？

受访者随意填答的无效问卷

同一用户重复提交的刷量问卷

不符合调研人群要求的乱入样本

受外部引导刻意偏向某一答案的作答

Q3:请您对当前影视课题调研中常见防作弊手段的实际效果进行评分（1分效果很差，5分效果很好）：答题时长限制

分数

标签

Q4:请您对当前影视课题调研中常见防作弊手段的实际效果进行评分（1分效果很差，5分效果很好）：逻辑校验题设置

分数

标签

Q5:请您对当前影视课题调研中常见防作弊手段的实际效果进行评分（1分效果很差，5分效果很好）：IP/设备异常识别

分数

标签

Q6:请您对当前影视课题调研中常见防作弊手段的实际效果进行评分（1分效果很差，5分效果很好）：人脸/身份核验

分数

标签

Q7:在开展影视受众偏好类调研时，您通常会采用哪些方式进行数据质量校验？

设置前后呼应的验证题

交叉比对样本人口属性与观影行为的匹配度

人工抽检可疑问卷

通过平台自带的质控规则自动筛选

设置开放题甄别无效作答

Q8:您认为在影视课题调研中，合理设置陷阱题的比例大约为多少时，既能有效识别作弊又不会引起正常受访者反感？

总题量的5%以内

总题量的5%-10%

总题量的10%-15%

总题量的15%以上

Q9:当使用问卷网开展影视类课题时，您最常使用的防作弊功能是哪一项？

答题权限设置（如仅限指定人群、限填1次）

随机打乱题目/选项顺序

无效答卷自动筛选规则

答题轨迹记录与异常行为识别

暂未使用过相关功能

Q10:您认为当前影视课题调研数据质量管理中存在的主要痛点有哪些？

粉丝群体刷票导致样本偏差

普通受访者对影视专业术语理解偏差

作弊手段迭代快，传统防作弊方式失效

质控环节增加调研成本与周期

清洗后有效样本量不足

Q11:在影视内容口碑调研中，您认为以下哪种质控方式最能有效规避粉丝刷分带来的数据偏差？

扩大样本覆盖范围，稀释极端评分占比

设置观影行为门槛（如需提供观影凭证）

通过算法识别异常评分模式并剔除

拆分多维度评分题，避免单一总分引导

Q12:请您评价“题目/选项随机展示”这一功能对降低团队作弊、互串答案等行为的作用（1分完全没用，5分作用非常大）

分数

标签

Q13:您在回收影视课题调研问卷后，通常会将多少比例的可疑问卷判定为无效并剔除？

5%以内

5%-15%

15%-30%

30%以上

Q14:您认为优质的影视课题调研数据应当满足以下哪些标准？

样本结构与调研目标人群高度匹配

答题逻辑前后一致无矛盾

开放题回答内容贴合题目、非模板化内容

答题时长处于合理区间

数据结果能够支撑课题研究结论

Q15:您是否了解问卷网针对学术调研场景推出的定制化数据质控方案？

非常了解，且使用过

听说过，但未实际使用

完全不了解

Q16:从防作弊能力与数据质量管理的角度，您向其他开展影视课题研究的同行推荐使用专业在线调研平台的可能性有多大？（0-10分）

选项1

Q17:您认为未来影视课题调研的防作弊与质控功能还需要在哪些方面优化？

更精准的影视垂直人群标签识别

AI智能识别无效作答内容

更灵活的自定义质控规则配置

更低的质控功能使用成本

更便捷的无效问卷一键清洗能力

Q18:您开展影视课题调研的主要身份是？

高校/科研机构研究者

影视公司/平台市场调研人员

广告/营销公司调研从业者