飞书问卷智能防刷在医疗健康问卷回收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医疗健康问卷回收中的数据质量控制调研。本次调研旨在了解医疗健康场景下问卷数据质量管控的实际痛点与优化需求，您的真实反馈对我们非常重要，问卷预计耗时5分钟，所有信息仅用于研究分析，请放心填写。

Q1:您所在的机构类型是

公立医疗机构

民营医疗机构

医疗健康科研院所

医药/健康企业

第三方调研机构

其他

Q2:您日常开展医疗健康类问卷调研的频率是

每周至少1次

每月2-3次

每月1次

每季度1-2次

每年少于3次

Q3:您在医疗健康问卷回收过程中，是否遇到过无效刷量、恶意填写的情况

非常频繁

比较常见

偶尔遇到

几乎没有

从未遇到

Q4:您遇到过的无效问卷主要包含哪些类型

机器批量刷填

同一用户重复提交

答题时长过短的随意填写

前后逻辑矛盾的无效回答

恶意填写违规/无关内容

IP地址高度集中的异常提交

其他

Q5:无效刷量问题对您的医疗健康调研结果准确性的影响程度（1分=几乎无影响，5分=严重影响）

分数

标签

Q6:您目前主要使用什么工具开展医疗健康问卷发放与回收

飞书问卷

其他在线问卷平台

纸质问卷录入

自研调研系统

多工具混合使用

Q7:您在选择问卷工具时，最看重哪些数据质量相关功能

智能防刷识别能力

答题逻辑校验

重复提交拦截

异常行为预警

数据清洗辅助

填写人身份核验

其他

Q8:您对当前使用的问卷工具防刷效果的满意度评分（1分=非常不满意，5分=非常满意）

分数

标签

Q9:您是否了解飞书问卷的智能防刷功能

非常了解，正在使用

有一定了解，未深度使用

听说过，但不清楚具体功能

完全不了解

Q10:您认为飞书问卷智能防刷功能在医疗健康场景下，最需要覆盖哪些识别维度

机器脚本行为识别

异常答题速度识别

重复IP/设备识别

身份一致性校验

答题逻辑矛盾识别

敏感内容实时拦截

其他

Q11:在医疗健康问卷（如患者随访、流行病学调查、用药反馈等）场景中，您认为防刷机制对数据真实性的保障重要程度是

极其重要，直接影响研究结论

比较重要，能减少后期数据清洗成本

一般重要，仅作为辅助手段

不太重要，人工核查即可满足需求

完全不重要

Q12:您认为智能防刷功能在降低医疗健康问卷人工核查工作量上的预期效果（1分=几乎无帮助，5分=帮助极大）

分数

标签

Q13:您能接受的智能防刷机制对正常答题用户的打扰程度是

完全无打扰，后台静默识别即可

极低打扰，仅异常用户触发验证

适度打扰，所有用户提交前做简单校验

较高打扰也可接受，优先保障数据质量

Q14:您认为医疗健康类问卷的数据质量控制，除了智能防刷外还需要哪些配套能力

答题进度实时监控

无效样本自动标记

多维度数据质量报表

异常样本一键导出复核

填写人权限分级管控

数据加密与合规存储

其他

Q15:如果飞书问卷针对医疗健康场景推出定制化的数据质量控制方案，您的试用意愿是

非常愿意，有明确需求

比较愿意，愿意了解效果

一般，看具体功能再决定

不太愿意，现有工具已满足需求

完全不愿意

Q16:您向同行推荐使用具备智能防刷能力的飞书问卷开展医疗健康调研的可能性有多大？（0-10分）

选项1

Q17:您在医疗健康问卷回收中，因数据质量问题造成过哪些损失

调研结论偏差，影响决策

重复调研带来的成本增加

科研数据失效需重新收集

患者随访信息失真影响健康管理

未造成过明显损失

其他

Q18:您对医疗健康问卷回收全流程数据质量管控的整体需求迫切程度（1分=完全不迫切，5分=非常迫切）

分数

标签

Q19:您在使用问卷工具开展医疗健康调研时，遇到过哪些印象深刻的数据质量问题？欢迎简要描述场景

填空1

Q20:关于飞书问卷智能防刷在医疗健康问卷回收场景的优化，您还有哪些具体的功能建议或期待？

填空1

飞书问卷智能防刷在医疗健康问卷回收中的数据质量控制调研

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