您是否参与过社交媒体相关的用户需求调研项目？
是，主导过相关项目
是，参与过相关项目
否，但了解相关调研流程
否，完全不了解
您在问卷调研中接触逻辑设置相关功能的频率是？
几乎每次调研都会使用
大部分调研会使用
偶尔在特定调研中使用
从未使用过
您认为合理的逻辑设置对社交媒体需求分析数据质量控制的重要程度如何？（1分=完全不重要，5分=极其重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在开展社交媒体需求分析调研时，通常会用到哪些类型的逻辑设置？
题目跳转逻辑
选项显示/隐藏逻辑
选项互斥逻辑
配额控制逻辑
答案校验逻辑
其他
您认为未配置合理的逻辑设置，最容易导致以下哪类数据质量问题？
无效样本占比过高
数据前后矛盾
受访者答题时长过短
样本代表性不足
其他问题
您在应用逻辑设置开展调研时，曾遇到过哪些问题？
逻辑配置复杂易出错
逻辑冲突导致答题中断
逻辑设置过于繁琐影响受访者体验
缺乏标准化的逻辑配置参考
未遇到明显问题
其他
您所在的团队是否有针对社交媒体需求分析调研的逻辑设置规范？
有完善的书面规范
有约定俗成的操作习惯
没有统一规范，由项目负责人自行决定
完全没有相关要求
您对目前常用调研工具中逻辑设置功能的易用性打几分？（1分=非常难用，5分=非常易用）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为在社交媒体需求分析类调研中，哪个阶段配置逻辑设置对数据质量提升效果最明显？
问卷设计阶段
问卷测试阶段
数据回收阶段
数据清洗阶段
以下哪些长尾场景的逻辑设置，您认为对提升社交媒体需求分析数据质量帮助较大？
针对不同用户画像的题目分支跳转
针对矛盾答案的实时提示
针对答题异常行为的自动甄别
针对配额满额后的自动终止答题
针对敏感问题的渐进式展示
您是否会在问卷正式投放前，专门测试逻辑设置的运行有效性？
每次都会全面测试
大部分时候会测试核心逻辑
偶尔简单测试
基本不测试
您认为应用科学的逻辑设置，能在多大程度上降低社交媒体需求分析的数据清洗成本？（1分=完全没有帮助，5分=能降低80%以上成本）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为影响逻辑设置在数据质量控制中发挥作用的主要因素有哪些？
调研人员对逻辑功能的掌握程度
调研工具的逻辑功能完备性
前期调研需求的梳理清晰度
问卷测试的覆盖全面度
受访者的答题配合度
其他
您是否接受过关于问卷逻辑设置应用的相关培训？
接受过系统的专业培训
接受过简单的操作培训
仅通过自学了解相关功能
完全没有接受过相关培训
您对未来调研工具优化逻辑设置相关功能的期待程度打几分？（1分=完全不期待，5分=非常期待）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您希望未来逻辑设置功能在哪些方面进行优化，以更好服务于社交媒体需求分析的数据质量控制？
简化配置操作流程
增加智能逻辑推荐功能
强化逻辑冲突自动检测能力
丰富适配社媒调研场景的逻辑模板
提升逻辑运行的稳定性
其他
在同等项目资源下，您是否愿意优先投入时间优化问卷的逻辑设置来提升数据质量？
非常愿意
比较愿意
视项目情况而定
不太愿意
完全不愿意
结合您的实际项目经验，您对社交媒体需求分析中通过逻辑设置提升数据质量有哪些具体的建议或实践经验？