您所在的单位/机构类型
直播电商平台
MCN机构/主播运营团队
第三方数据调研机构
品牌方/商家
高校/科研院所
其他
您在直播电商相关评选活动中主要承担的角色
活动主办方/组织者
数据采集与分析人员
参评方（商家/主播）
评审专家
普通消费者/投票参与者
其他
您认为当前直播电商评选活动中，数据真实性问题的整体严重程度如何？（1分=非常不严重，5分=非常严重）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在您接触过的评选数据采集环节中，曾发现过哪些影响数据质量的问题？
恶意刷票/刷量
样本重复提交
答题逻辑矛盾
答题时长过短
IP地址高度集中
其他异常情况
您是否了解过问卷代填这类可能影响调研数据真实性的行为？
非常了解，曾实际接触过相关案例
比较了解，听说过相关现象
一般了解，知道基本概念
不太了解
完全不了解
您认为这类非真实作答行为通常可能通过哪些渠道出现？
兼职任务群发布的有偿填答邀约
第三方刷量服务平台
熟人之间批量转发代答
自动化脚本批量提交
其他渠道
您认为这类异常作答行为对直播电商评选结果公正性的影响程度有多大？（1分=几乎无影响，5分=影响极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在评选数据收集过程中，您认为哪些环节最容易出现数据质量风险？
公开问卷链接扩散阶段
样本招募与筛选阶段
问卷答题过程监控阶段
数据清洗与核验阶段
结果统计与公示阶段
您所在的机构目前采用过哪些数据质量防控手段？
设置答题最短时长限制
IP/设备去重校验
逻辑校验题/陷阱题识别
人工抽样复核
实名认证/手机号验证
人脸识别/行为验证码
暂未采用专门防控手段
您认为设置逻辑校验题对识别无效问卷的效果如何？
效果非常好
效果比较好
效果一般
效果较差
完全没效果
您对目前所在机构现有数据质量防范措施的满意度如何？（1分=非常不满意，5分=非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为防范无效作答、保障评选数据质量，最关键的主体责任应属于哪方？
活动主办方
数据采集技术服务商
监管部门
参评主体（商家/主播）
参与投票/填答的公众
您是否支持在直播电商评选类调研中引入区块链存证、行为轨迹分析等技术手段来提升数据可信度？
您认为当前直播电商评选数据质量防范工作存在的主要难点有哪些？
作弊手段不断更新，识别难度大
防控成本过高
缺乏统一的行业标准规范
参评主体数据造假动机强
公众对数据真实性重视不足
您认为在评选结果公示时，同步公开数据质量核验说明是否有必要？
非常有必要
比较有必要
无所谓
不太必要
完全没必要
如果行业出台统一的直播电商评选数据采集与质量规范，您认为其对改善行业数据生态的作用有多大？（1分=几乎无作用，5分=作用非常大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为以下哪些措施能更有效降低非真实作答对评选结果的干扰？
完善异常数据识别算法
加大对数据造假行为的惩戒力度
建立行业黑名单共享机制
提升公众对真实填答的认知
优化问卷设计，减少可被批量作答的空间
在您过往参与的评选类调研中，因数据质量问题导致结果争议的情况发生频率如何？
结合您的实际经验，您对提升直播电商评选数据质量、防范相关数据风险还有哪些具体建议？