您是否有过使用问卷星开展手机测评类调研项目的经验？
有，主导/参与过3次以上相关项目
有，参与过1-2次相关项目
没有，但使用过问卷星开展其他类型调研
没有使用过问卷星开展调研
在您开展的手机测评调研中，通常单项目计划回收的有效样本量规模是？
100份及以下
101-500份
501-2000份
2001份及以上
您在手机测评调研中设置配额控制时，通常会覆盖哪些维度？
受访者使用的手机品牌/价位段
受访者年龄/性别/地域等人口属性
受访者的手机使用年限/换机周期
受访者对数码产品的关注程度
其他维度
请您对配额控制在减少手机测评调研数据偏差方面的作用进行评分（1分作用极小，5分作用极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在手机测评类问卷投放过程中，您遇到过哪些配额执行相关的问题？
热门配额（如旗舰机用户）过早满额，冷门配额回收困难
样本为匹配配额刻意虚假填报个人信息
多渠道投放时配额数据不同步导致超收
配额设置过细导致整体回收周期过长
未遇到过明显问题
根据您的经验，手机测评类调研中，通常无效答卷占总回收答卷的比例大概是多少？
10%及以下
11%-25%
26%-40%
41%及以上
您在回收的手机测评问卷中，最常遇到的无效答卷类型有哪些？
所有题目选择同一选项的“ straight-lining ”答卷
答题时长显著低于正常水平的秒答答卷
前后题回答逻辑明显矛盾的答卷
为获取奖励重复提交的重复IP/重复设备答卷
开放性问题填写无意义乱码/无关内容的答卷
刻意迎合调研方向的虚假作答答卷
您是否会在问卷正式投放前，通过设置逻辑校验、陷阱题等方式提前拦截无效答卷？
每次都会设置多层校验规则
大多数项目会设置基础校验
偶尔会根据项目情况设置
几乎不设置，全部靠后期筛选
您认为以下哪些方式能更有效地在答题过程中识别潜在的无效答卷？
设置与手机常识相关的甄别题校验用户真实使用经验
实时监测单题答题时长，对过快作答弹出提醒
对前后关联题目设置逻辑一致性校验
通过设备指纹、IP地址识别重复作答用户
结合用户答题轨迹识别异常跳答行为
请您对问卷星平台自带的无效答卷自动识别功能的准确性进行评分（1分非常不准确，5分非常准确）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在处理筛选出的无效答卷时，通常会采取哪些操作？
直接标记为无效并从分析样本中剔除
对存疑答卷进行人工复核后再决定是否保留
针对提交无效答卷的用户加入调研黑名单
分析无效答卷的来源渠道，优化后续投放策略
其他处理方式
您认为人工复核在无效答卷判定过程中的必要性如何？
非常必要，机器识别存在较多误判
比较必要，可辅助修正机器识别的误差
一般，仅对边界模糊的答卷需要复核
不太必要，机器识别已经足够准确
您认为导致手机测评调研中出现较多无效答卷的主要原因是什么？
答题奖励吸引了大量非目标用户为获利随意作答
问卷题目过长导致用户耐心丧失、敷衍作答
甄别/配额规则存在漏洞，被专业“刷问卷”用户绕过
投放渠道不精准，触达了大量对手机测评无认知的用户
题目表述模糊，导致用户无法准确理解题意随意选择
在配额控制和答卷筛选环节，您是否遇到过有效样本被误判为无效答卷的情况？
经常遇到，误判比例较高
偶尔遇到，误判比例在可接受范围
很少遇到，误判情况极少
从未遇到过误判情况
请您对当前自身团队在手机测评项目中无效答卷整体处理效率进行评分（1分效率极低，5分效率极高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为问卷星在答卷质量管控方面还可以优化哪些功能？
提供更灵活的自定义配额动态调整功能
升级无效答卷的AI识别模型，降低误判漏判率
增加多渠道投放的配额实时同步能力
提供更便捷的人工复核批量操作工具
增加异常作答行为的实时预警功能
其他功能优化方向
您所在的团队是否有针对手机测评类调研的标准化答卷质量管控SOP？
有非常完善的SOP，覆盖从设计到回收全流程
有基础的SOP，但部分环节执行不严格
正在搭建相关SOP
没有明确的SOP，主要靠项目人员经验判断
从0到10分，您有多大可能向其他做数码调研的同行推荐使用问卷星开展手机测评类项目的配额管理与质量管控？
结合您的实际项目经验，您在手机测评调研的配额设置、无效答卷识别与处理方面还有哪些经验或建议？