您所在的单位/团队是否使用过问卷星开展直播电商相关调研？
是，经常使用
是，偶尔使用
从未使用，但有相关计划
从未使用，也暂无计划
您开展直播电商相关问卷回收的主要目的是？
消费者购物偏好调研
直播效果复盘评估
主播/货品满意度调查
用户售后反馈收集
其他
您在问卷回收过程中遇到过哪些常见的作弊行为？
同一IP/设备重复提交
答题时长过短的无效作答
选项规律作答（如全选A）
职业刷手批量填答
逻辑前后矛盾的作答
未遇到明显作弊行为
您认为当前直播电商调研场景下，问卷回收环节的作弊问题严重程度如何？（1分=完全不严重，5分=非常严重）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在使用问卷星开展相关调研时，是否开启过平台自带的防作弊功能？
是，开启了全部可用防作弊功能
是，仅开启了部分核心防作弊功能
否，不清楚有相关功能
否，认为不需要开启
您使用过问卷星的哪些防作弊功能？
IP/设备限制
答题时长限制
验证码校验
逻辑陷阱题设置
样本来源溯源标记
自定义甄别题
均未使用过
您对问卷星现有防作弊功能在直播电商调研场景下的效果满意度如何？（1分=非常不满意，5分=非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为以下哪种防作弊手段对提升问卷回收数据质量最有效？
技术层面的身份/行为校验
答题过程中的逻辑校验
人工抽样复核
多维度数据交叉验证
样本库精准定向投放
您在数据质量管理环节，通常会设置哪些数据清洗规则？
剔除答题时长低于阈值的样本
剔除存在明显规律作答的样本
剔除逻辑前后矛盾的样本
剔除重复IP/设备提交的样本
结合直播用户标签匹配校验
不做额外清洗，直接使用回收数据
您每次直播电商相关调研的问卷回收有效样本率通常在什么区间？
90%以上
70%-90%
50%-70%
30%-50%
30%以下
您认为无效样本占比控制在多少范围内，不会对最终调研结论产生明显影响？（1分=完全不影响，5分=严重影响）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为直播电商场景下问卷回收作弊率高的主要原因是？
调研激励吸引职业刷手参与
投放渠道分散难以溯源
问卷题目设置过于简单易被批量作答
平台防作弊机制存在漏洞
部分调研方对数据质量重视不足
您是否会在问卷正式投放前开展小范围预测试，优化题目设置与防作弊规则？
您认为当前问卷星在直播电商调研数据质量管理方面，还存在哪些不足？
防作弊功能针对性不足
数据清洗工具不够智能化
样本来源标签不够丰富
异常数据预警不及时
跨平台数据打通能力弱
其他
您对AI智能识别异常作答这类新型防作弊功能的期待程度如何？（1分=完全不期待，5分=非常期待）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
除了平台自带功能外，您还会搭配哪些手段保障问卷回收质量？
选择靠谱的样本服务渠道
设置合理的调研激励规则
安排专人实时监控回收数据
回收后结合业务数据交叉验证
委托第三方专业机构执行
无额外手段
您认为对于直播电商这类用户画像鲜明的调研场景，以下哪种质量校验维度最关键？
答题者是否为对应直播间真实观众
答题内容是否符合真实消费行为逻辑
答题设备/IP是否与用户地域匹配
答题时长是否处于合理区间
您向同行推荐使用问卷星开展直播电商相关问卷回收的可能性有多大？（0-10分）
关于直播电商调研场景下的问卷防作弊与数据质量管理，您还有哪些其他经验或建议？