能源行业在线调研防作弊与数据质量管理现状调查问卷

您好！欢迎参与本次关于能源行业在线调研防作弊与数据质量管理的专项调研。本次问卷旨在了解当前在线调研在能源领域应用过程中的防作弊机制建设、数据质量管控实践及优化需求，所有数据仅用于研究分析，我们将严格保密您的个人信息，预计填写时长5-8分钟，感谢您的支持与配合！

Q1:您所在的单位类型属于以下哪一类？

能源生产企业（煤炭/石油/天然气/电力等）

能源服务/咨询机构

市场调研公司

高校/科研院所

政府能源监管部门

其他相关单位

Q2:您的工作岗位是否涉及调研数据采集或质量管理相关工作？

是，主要负责相关工作

是，部分涉及相关工作

否，但有接触过相关调研项目

否，暂未接触

Q3:您所在单位近1年开展能源领域相关在线调研的频率大概是？

每月至少1次

每季度1-3次

每半年1-2次

每年1次及以下

从未开展过

Q4:您在开展能源相关调研时，遇到过以下哪些常见的作弊行为？

同一IP/设备重复提交问卷

答题时长过短的无效作答

所有题目选择同一选项的“直线作答”

前后逻辑矛盾的作答

恶意填写虚假信息

通过第三方平台刷样本

未遇到过明显作弊行为

其他

Q5:请您对当前所在单位在线调研防作弊措施的完善程度进行评分（1分=非常不完善，5分=非常完善）

分数

标签

Q6:您所在单位目前采用了哪些在线调研防作弊手段？

IP/设备指纹限制

答题时长阈值校验

逻辑校验题（陷阱题）设置

人工抽审核验

样本来源实名认证

AI异常行为识别

验证码校验

暂未采用专门防作弊措施

其他

Q7:您认为当前能源领域在线调研中，因作弊导致的无效数据占比大概处于什么范围？

5%以下

5%-15%

15%-30%

30%以上

不清楚

Q8:您认为以下哪些因素最容易影响能源在线调研的数据质量？

样本代表性不足

问卷题目设计歧义

受访者随意作答

作弊样本未有效剔除

调研渠道不精准

数据清洗规则不完善

其他

Q9:请您对高质量调研数据对能源决策（如项目规划、市场研判、政策制定）的重要性进行评分（1分=完全不重要，5分=非常重要）

分数

标签

Q10:您所在单位在调研数据质量管理中，通常会设置哪些数据清洗规则？

剔除答题时长过短的样本

剔除存在逻辑矛盾的样本

剔除重复提交的样本

剔除答案高度同质化的样本

对异常值进行校验处理

设置信度检验题筛选无效样本

暂未设置标准化清洗规则

其他

Q11:您是否了解问卷网等专业调研平台提供的防作弊与数据质量管理功能？

非常了解，经常使用

了解部分功能，偶尔使用

听说过，但未使用过

完全不了解

Q12:如果使用专业调研平台开展能源类在线调研，您最看重以下哪些功能？

多维度防作弊校验能力

自动化数据清洗功能

样本精准定向投放

数据可视化分析

问卷逻辑设置灵活性

数据安全与隐私保护

项目协作与管理功能

其他

Q13:您认为引入AI技术识别异常作答行为，对提升在线调研数据质量的效果如何？

效果非常显著

有一定效果

效果一般

效果不明显

暂不了解

Q14:请您对当前能源行业整体的调研数据质量管理水平进行评分（1分=水平很低，5分=水平很高）

分数

标签

Q15:您认为当前能源领域在线调研数据质量管理存在的主要痛点是什么？

缺乏标准化的管控流程

防作弊技术手段不足

专业人员能力欠缺

数据质量评估标准不统一

样本获取难度大、成本高

对数据质量的重视程度不足

其他

Q16:您所在单位是否会对回收的调研数据进行质量评估后再用于分析决策？

每次都会，有完整评估流程

大部分时候会，有简单评估

偶尔会，视项目重要性而定

基本不会，直接使用回收数据

Q17:您认为以下哪些指标可以有效衡量能源在线调研的数据质量？

有效样本回收率

答题逻辑一致性

样本结构匹配度

作答时长合理性

数据信度/效度检验结果

重复样本占比

其他

Q18:未来1年，您所在单位是否有计划升级调研防作弊措施或优化数据质量管理体系？

有明确计划，即将落地

有初步规划，正在调研方案

暂时没有计划，但有相关需求

完全没有相关计划

Q19:关于提升能源领域在线调研的数据质量、完善防作弊机制，您还有哪些具体的建议或经验可以分享？

填空1

能源行业在线调研防作弊与数据质量管理现状调查问卷

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