飞书问卷智能防刷在法律人才盘点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法律人才盘点中的数据质量控制调研。本问卷旨在了解相关应用场景下的实践经验与优化建议，所有信息仅用于研究分析，请您根据实际情况放心填写。

Q1:您所在单位是否在法律人才盘点工作中使用过飞书问卷开展调研？

是，已长期使用

是，偶尔使用

暂未使用，但有使用计划

从未使用，也无相关计划

Q2:您认为在法律人才盘点调研中，数据质量问题对盘点结果的影响程度如何？

影响极大，会直接导致盘点结论失真

影响较大，会干扰核心人才识别判断

影响一般，仅对部分非核心指标产生干扰

影响很小，几乎不会影响最终结果

Q3:您在开展法律人才盘点相关问卷调研时，遇到过哪些常见的数据质量问题？

恶意刷票、重复提交

受访者随意作答、答案前后矛盾

非目标人群填写问卷

填写时长过短，答案有效性低

IP地址异常集中，存在批量作答嫌疑

其他

Q4:您对当前法律人才盘点问卷调研的数据质量整体满意度如何？（1分非常不满意，5分非常满意）

分数

标签

Q5:您是否了解飞书问卷的智能防刷功能？

非常了解，且实际使用过

有一定了解，但未实际使用

仅听说过，不清楚具体功能

完全不了解

Q6:您认为以下哪些智能防刷手段对提升法律人才盘点问卷的数据质量最有效？

登录权限校验，仅限企业内部人员填写

IP/设备异常识别，拦截批量刷票行为

填写时长阈值控制，过滤秒答无效问卷

逻辑校验设置，识别前后矛盾的无效答案

验证码/人脸核验，确认填写人身份真实性

重复提交拦截，避免同一人多次作答

Q7:如果在法律人才盘点中应用智能防刷机制，您认为最需要优先保障的是？

数据真实性，杜绝虚假作答

填写便捷性，不增加受访者负担

结果准确性，精准识别有效/无效问卷

信息安全性，保障人才隐私数据不泄露

Q8:您认为智能防刷功能对减少法律人才盘点中无效问卷的作用有多大？（1分完全没作用，5分作用非常大）

分数

标签

Q9:您所在单位在法律人才盘点问卷发放时，通常的覆盖人群范围是？

全体法务条线员工

特定层级/岗位的法律相关人员

跨部门涉及法律事务的相关人员

外部合作的法律专家/顾问

其他

Q10:在使用问卷开展法律人才盘点时，您最关注哪些数据维度的质量？

人才专业能力自评/他评数据的真实性

人才职业发展意愿数据的有效性

人才绩效、项目经历等关联数据的匹配度

不同评价主体打分的客观性

问卷回收样本的代表性

其他

Q11:您认为在法律人才盘点场景下，智能防刷规则的严格程度设置为哪种更合适？

严格模式，最大化拦截所有可疑问卷，宁可少量误判

平衡模式，在拦截无效问卷和避免误判有效问卷之间取平衡

宽松模式，尽量减少对正常填写的干扰，仅拦截明显异常问卷

根据不同调研阶段灵活调整严格程度

Q12:如果飞书问卷的智能防刷功能可自定义规则，您对自定义配置灵活度的需求程度如何？（1分完全不需要，5分非常需要）

分数

标签

Q13:您认为智能防刷功能除了拦截无效问卷外，还可以为法律人才盘点提供哪些价值？

自动生成数据质量报告，标注异常样本

实时监控问卷回收过程中的异常风险

对存疑答卷进行标记，辅助人工复核

沉淀防刷规则库，适配不同类型法律人才盘点场景

其他

Q14:您是否遇到过因问卷防刷机制设置不当，导致法律人才盘点中有效样本被误拦截的情况？

经常遇到

偶尔遇到

从未遇到

未使用过相关功能，不清楚

Q15:您认为智能防刷功能对提升法律人才盘点整体工作效率的帮助有多大？（1分完全没帮助，5分帮助非常大）

分数

标签

Q16:在法律人才盘点的数据质量控制环节，您认为当前还存在哪些痛点？

无效问卷识别成本高，人工复核耗时久

防刷手段单一，难以应对复杂的作弊场景

数据清洗规则不清晰，有效/无效边界难界定

不同盘点项目的数据质量标准不统一

缺乏数据质量全流程的监控与追溯机制

其他

Q17:您所在单位在法律人才盘点后，是否会对问卷数据质量进行专项评估？

每次盘点都会开展专项评估

大部分盘点会开展

偶尔会开展

从未开展过

Q18:您对将智能防刷能力融入法律人才盘点全流程数据管控的接受度如何？（1分非常不接受，5分非常接受）

分数

标签

Q19:您对飞书问卷智能防刷功能在法律人才盘点数据质量控制中的应用，还有哪些具体的建议或期待？

填空1

飞书问卷智能防刷在法律人才盘点中的数据质量控制调研

关于

1个月前

更新

179

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