飞书问卷法律问卷回收防作弊与数据质量管理调研

您好！感谢您参与本次关于飞书问卷在法律问卷回收场景下防作弊与数据质量管理的调研。您的专业意见将帮助我们优化问卷投放与质控机制，提升法律类调研数据的真实性与有效性。本次问卷约需5分钟，所有信息仅用于研究分析，请您根据实际经验作答。

Q1:您所在的机构类型

律所/法务部门

高校法学院/研究机构

市场调研公司

企业合规部门

司法/仲裁相关机构

其他

Q2:您使用在线问卷开展法律相关调研的频率

几乎不用

每年1-3次

每季度1-2次

每月至少1次

每周多次

Q3:您是否使用过飞书问卷开展过问卷发放与回收工作

经常使用

偶尔使用

试用过

听说过但未使用

完全不了解

Q4:在法律类问卷回收过程中，您遇到过哪些常见的数据质量问题

同一用户重复提交

答题时间过短、随意作答

前后答案逻辑矛盾

机器人批量刷卷

受访者不符合目标身份

恶意填写极端/无效答案

IP或设备异常集中

其他

Q5:请您对当前法律问卷回收中“防作弊机制”的重要程度进行评分（1分最不重要，5分最重要）

分数

标签

Q6:您认为以下哪种作弊风险对法律调研结果影响最大

重复提交导致样本失真

非目标人群作答

机器批量刷量

受访者敷衍作答

利益诱导下的倾向性回答

Q7:您认为有效的防作弊手段应包括哪些

登录身份校验

IP/设备指纹限制

答题时长阈值控制

验证码/人机验证

逻辑校验题设置

重复答案识别

样本来源追踪

人工抽审复核

Q8:在使用飞书问卷时，您对其现有防作弊功能的整体满意度如何

非常满意

比较满意

一般

不太满意

非常不满意

未使用过相关功能

Q9:您希望飞书问卷在防作弊方面重点增强哪些能力

更精准的异常作答识别

灵活的重复提交拦截规则

面向法律场景的身份核验

实时作弊风险预警

作弊样本自动标记与剔除

数据来源可追溯审计

其他

Q10:请评价“数据质量管理”在法律类问卷项目中的优先级（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q11:您通常会通过哪些方式进行问卷数据质量管理

设置必答与跳题逻辑

设置合理答题时长范围

设置前后逻辑一致性校验

设置陷阱题/测谎题

回收后进行无效样本清洗

交叉分析异常值

人工复核关键样本

委托第三方质控

Q12:您认为法律问卷与普通市场问卷相比，在数据质量要求上

明显更高

略高一些

基本一致

略低一些

视具体项目而定

Q13:对于涉及法律意见、合规态度、案件认知等敏感内容的问卷，您认为最需要加强的是

受访者身份真实性

答案真实性与认真度

数据匿名与隐私保护

问卷逻辑严谨性

回收过程可审计性

Q14:在法律问卷设计阶段，哪些做法有助于提升后续数据质量

题目表述严谨无歧义

控制问卷长度避免疲劳作答

设置清晰的筛选题

避免诱导性提问

合理安排题型顺序

增加说明与示例

预设逻辑校验规则

Q15:您是否遇到过因问卷平台防作弊能力不足，导致法律调研数据失效的情况

多次遇到

偶尔遇到

遇到过但影响不大

从未遇到

不确定

Q16:请您对飞书问卷在“支持法律场景问卷质控”方面的适配度打分（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q17:您认为法律问卷回收后，数据清洗环节最应关注哪些指标

答题时长异常

连续相同选项

开放题无效内容

前后矛盾答案

重复IP/设备

样本画像不符

关键题缺失

异常极值

Q18:如果平台能自动生成数据质量报告，您最希望看到哪类内容

无效样本比例与原因

作弊风险样本清单

答题行为分布分析

逻辑矛盾题项提示

样本代表性评估

清洗前后数据对比

Q19:您更倾向于采用哪种方式处理识别出的可疑样本

直接自动剔除

标记后人工复核

保留并在分析时加权处理

联系受访者补答确认

视项目要求决定

Q20:您向同行推荐使用飞书问卷开展法律类调研的可能性有多大？（0-10分）

选项1

Q21:结合您的实际项目经验，您认为在法律问卷回收防作弊与数据质量管理方面，最亟待解决的一个问题是什么？

填空1

Q22:如果您对飞书问卷在法律调研场景下的功能优化有其他建议，请简要说明。

填空1

飞书问卷法律问卷回收防作弊与数据质量管理调研

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