电脑样本收集防作弊机制与数据质量保障研究调查问卷

Q1:您是否参与过线上调研或数据样本收集相关的工作/活动？

Q2:您认为在电脑端开展样本收集工作时，最突出的风险点是什么？

Q3:您接触过的样本收集环节中，常见的防作弊手段有哪些？

Q4:您认为“设备指纹识别”对防范电脑端样本收集作弊的有效程度如何？（1分=完全无效，5分=非常有效）

Q5:当您遇到答题过程中需要完成滑块验证、短信验证等操作时，您的通常反应是？

Q6:您认为过于严格的防作弊机制，对样本收集的有效回收率影响程度如何？

Q7:以下哪些数据质量问题，您认为在电脑端样本收集中最为常见？

Q8:您对当前主流线上调研平台在数据质量保障方面的整体满意度如何？（1分=非常不满意，5分=非常满意）

Q9:您是否遇到过因防作弊机制误判，导致正常提交的有效样本被拦截的情况？

Q10:您认为优化电脑端样本收集防作弊机制，应优先考虑哪些维度？

Q11:您认为AI生成内容（如大模型自动答题）对当前样本收集的数据质量威胁程度如何？

Q12:您认为以下哪些方式能够有效提升样本收集后的数据质量？

Q13:您认为“答题过程行为轨迹分析（如鼠标移动轨迹、页面停留时长分布）”对识别作弊样本的重要性如何？（1分=完全不重要，5分=非常重要）

Q14:如果调研平台向您说明样本收集过程中的防作弊规则与数据用途，您的信任程度会如何变化？

Q15:您是否愿意为了提升数据质量，在样本收集过程中授权平台采集必要的设备/行为信息（不涉及个人隐私敏感内容）？

Q16:您认为以下哪些场景下的样本收集，对防作弊和数据质量的要求最高？

Q17:您认为未来3年，电脑端样本收集的防作弊技术难度会如何变化？（1分=明显降低，5分=明显提升）

Q18:您是否了解过同态加密、差分隐私等隐私计算技术在样本收集数据安全保障中的应用？

Q19:您对优化电脑端样本收集的防作弊机制、提升数据质量，还有哪些具体的建议或经验分享？