制造业在线调研防作弊机制与数据质量保障研究

您好！感谢您参与本次制造业在线调研防作弊机制与数据质量保障研究。本次问卷旨在了解企业在开展在线调研过程中对防作弊手段的应用现状及数据质量管控经验，所有信息仅用于学术研究，匿名填写，预计耗时5-8分钟，请您根据实际情况作答。

Q1:您所在的制造企业所属细分领域是？

装备制造

电子信息制造

汽车及零部件制造

消费品制造

原材料加工制造

其他制造领域

Q2:您所在企业的员工规模约为？

100人以下

100-500人

501-2000人

2001-10000人

10000人以上

Q3:您在企业中主要负责的工作板块是？

市场/用户研究

质量管理

运营管理

人力资源

数字化/IT建设

其他板块

Q4:您所在企业近1年开展在线调研的频率约为？

从未开展

1-3次

4-10次

11-30次

30次以上

Q5:您所在企业开展在线调研的主要场景包含哪些？

客户满意度调研

供应商履约评价调研

内部员工敬业度调研

生产环节质量反馈调研

产品市场需求调研

其他场景

Q6:您认为当前在线调研收集到的数据中，无效/作弊样本的占比大概处于什么水平？

5%以下

5%-15%

16%-30%

31%-50%

50%以上

暂未统计过相关数据

Q7:您在过往在线调研过程中，遇到过哪些常见的作弊行为？

同一用户重复提交问卷

答题时长过短的随意作答

前后逻辑矛盾的无效回答

机器批量刷取问卷

为获取奖励刻意迎合选项的作答

未遇到明显作弊行为

Q8:您所在企业对在线调研数据质量的重视程度如何？

非常重视，有专门的管控流程

比较重视，会做基础校验

一般，仅在出现明显问题时处理

不太重视，回收后直接使用数据

完全不关注数据质量问题

Q9:您所在企业目前已经应用了哪些在线调研防作弊机制？

IP/设备指纹限制重复提交

答题最短时长限制

设置逻辑校验题/陷阱题

验证码拦截机器作答

人工抽样复核回答内容

样本来源实名认证校验

暂未应用任何防作弊手段

Q10:请您对当前企业应用的防作弊机制的实际拦截效果进行评分（1分效果很差，5分效果很好）

分数

标签

Q11:您认为防作弊机制设置过严，最可能带来以下哪种负面影响？

真实用户答题体验下降，中途放弃率升高

有效样本被误判拦截，样本量不足

问卷设计复杂度提升，运营成本增加

数据回收周期拉长，影响调研进度

无明显负面影响

Q12:除了前端防作弊拦截，您认为哪些后端手段可以有效提升在线调研的数据质量？

基于答题行为特征的异常样本识别

交叉逻辑校验剔除矛盾样本

异常值统计分析与清洗

同一样本多源数据比对验证

加权校准样本结构偏差

其他后端质控手段

Q13:请您评价当前企业在线调研回收数据对业务决策的支撑程度（1分完全无法支撑，5分支撑性很强）

分数

标签

Q14:您所在企业是否有针对调研数据质量的专项考核或管理规范？

有完善的规范和考核机制

有初步规范但未落地考核

正在筹备搭建相关规范

暂无相关计划

Q15:您认为制造业场景下的在线调研，数据质量受哪些特有因素影响较大？

一线生产人员答题时间碎片化，易随意作答

供应链上下游调研对象配合度参差不齐

涉及生产指标的专业问题易出现理解偏差

B端调研样本量少，单份样本数据影响大

不同厂区/区域网络环境差异导致提交异常

其他制造业特有影响因素

Q16:您是否了解基于AI算法的智能防作弊技术在调研场景的应用？

非常了解，已经在使用

有一定了解，计划引入

听说过但未深入了解

完全不了解

Q17:您对引入智能化防作弊与数据质控工具的意愿程度如何？（1分完全不愿意，5分非常愿意）

分数

标签

Q18:您选择在线调研工具时，最看重以下哪些功能特性？

完善的防作弊配置能力

灵活的逻辑跳转设置

数据自动清洗与分析能力

多渠道分发适配能力

数据安全与隐私保障

使用成本与易用性

Q19:您认为合理的无效样本剔除比例控制在什么范围比较合适？

5%以内

5%-10%

11%-20%

20%以上，以数据准确性为优先

根据调研场景动态调整，无固定比例

Q20:结合您所在制造企业的实际经验，您对优化在线调研防作弊效果、提升数据质量还有哪些具体的建议？

填空1

制造业在线调研防作弊机制与数据质量保障研究

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