您所在的单位类型属于以下哪一类？
能源生产企业（火电/水电/风电/光伏等）
能源销售/服务企业
能源行业咨询/研究机构
政府能源监管部门
高校能源相关院系
其他
您日常工作中接触或组织在线调研的频率是？
每周至少1次
每月1-3次
每季度1-2次
每年1-3次
从未组织但参与过相关调研
您认为当前能源领域在线调研面临的最突出的数据质量问题是？
恶意刷票/重复填写
受访者随意作答（乱选/秒答）
非目标人群冒填
问卷答案前后矛盾
样本代表性不足
您对能源在线调研中数据质量重要性的评分为？（1分=极不重要，5分=极重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您之前是否了解过智能防刷这类调研数据质量管控功能？
非常了解，且实际使用过
听说过，但未实际使用
完全不了解
您认为有效的防刷机制应该覆盖以下哪些核心场景？
识别机器批量注册填写
拦截同一IP/设备重复提交
识别秒答/规律作答等无效行为
验证受访者身份匹配度
监测异常答题路径
如果在能源政策认知调研中出现大量刷票数据，您认为对决策参考的影响程度是？
完全没有影响
影响较小
影响较大，会干扰结论方向
影响极大，可能导致决策失误
您所在单位开展能源相关在线调研时，曾采用过哪些数据质量控制手段？
设置答题时长门槛
人工审核无效问卷
IP/设备限制
验证码校验
逻辑校验题设置
未采取过专门管控手段
您认为问卷网智能防刷对提升能源调研数据可信度的作用能打几分？（1分=完全没用，5分=作用极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您更倾向于在以下哪类能源调研中优先启用防刷功能？
能源消费行为民生调研
能源企业员工满意度调研
能源项目公众意见征集
能源市场供需趋势调研
能源政策落地效果调研
您认为防刷规则设置的严格程度应该如何把握？
越严格越好，宁可误拦截也不放过无效问卷
平衡严格度与用户体验，尽量减少误拦截
宽松为主，仅拦截明显异常的填写行为
根据调研场景灵活调整严格度
您认为智能防刷相关功能还需要补充哪些针对能源行业的适配能力？
能源行业专属受访者标签库匹配
针对长周期能源调研的持续异常监测
多渠道分发场景下的统一防刷规则
能源专业题目作答合理性校验
异常数据自动标记与溯源报告生成
如果有适配能源调研场景的成熟智能防刷方案，您向同行推荐使用的可能性有多大？（0-10分）
您认为在能源在线调研项目中，数据质量控制环节的预算占比多少比较合理？
5%以内
5%-10%
10%-20%
20%以上
不清楚，未单独核算过
除了防刷机制外，您认为提升能源调研数据质量还需要关注哪些方面？
问卷题目设计的专业性
样本抽样的科学性
调研渠道的精准性
数据清洗的规范性
调研结果的交叉验证
您是否遇到过因无效刷量导致能源调研结论失真的情况？
多次遇到
遇到过1-2次
听说过同行遇到过
从未遇到过
您对当前市面上现有调研平台防刷能力的整体满意度为？（1分=非常不满意，5分=非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您所在单位未来1年内是否有计划升级在线调研的数据质量控制体系？
已有明确计划，近期将落地
有初步考虑，正在评估方案
暂时没有相关计划
不确定
结合您在能源领域的调研经验，您对问卷网智能防刷功能还有哪些具体的优化建议或使用期待？