您所在的单位类型是
高校/科研院所
市场调研机构
供应链相关企业
咨询公司
其他
您从事调研相关工作（含学术调研、商业调研）的年限是
1年及以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
您开展供应链相关课题调研的频率是
从未开展
每年1-2次
每季度1-2次
每月至少1次
您在开展线上调研时，是否遇到过无效问卷、恶意刷票等数据质量问题
您认为线上供应链课题调研中，常见的数据质量问题有哪些
同一IP/设备重复提交
答题时间过短的无效作答
逻辑矛盾的随意填写
机器批量刷取的虚假问卷
受访者不符合调研准入条件
请您评价数据质量问题对供应链课题调研结论准确性的影响程度（1分表示几乎无影响，5分表示影响极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否使用过问卷星平台开展课题调研
从未使用
偶尔使用
经常使用
是我开展调研的主要平台
您是否了解问卷星的智能防刷功能
完全不了解
听说过但未使用过
使用过部分功能
非常熟悉并经常使用
您在开展供应链课题调研时，使用过以下哪些数据质量控制手段
设置答题时长阈值
开启IP/设备限制
设置逻辑校验题
使用验证码校验
启用智能防刷系统识别异常作答
人工复核回收问卷
如果您使用过智能防刷相关功能，请评价其对无效问卷拦截的有效性（1分表示完全无效，5分表示非常有效）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为在供应链这类专业度较高的课题调研中，智能防刷功能是否有必要配置
您认为智能防刷功能可以从哪些维度提升供应链课题调研的数据质量
过滤机器批量提交的虚假样本
识别随意作答的无效问卷
保障受访样本符合调研目标人群要求
减少后期人工清洗数据的工作量
提升调研结论的可信度
您在使用调研平台的防刷功能时，最担心的问题是
误判正常作答的有效问卷
功能配置过于复杂难以操作
防刷规则不透明无法调整
额外增加调研成本
没有明显顾虑
请您评价当前主流调研平台的数据质量控制功能对供应链专业课题调研的适配程度（1分表示完全不适配，5分表示高度适配）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否遇到过因防刷规则设置不当，导致供应链领域专业受访者被误拦截的情况
从未遇到
偶尔遇到
多次遇到
未使用过相关功能无法判断
您认为针对供应链课题调研，智能防刷功能还需要优化哪些方向
支持自定义专业维度的异常作答识别规则
降低对专业长文本作答的误判率
结合供应链调研的样本特征调整拦截阈值
提供更清晰的异常问卷识别报告
支持针对特定受访人群设置白名单机制
在调研预算有限的情况下，您是否愿意为更精准的调研数据质量控制服务支付额外费用
完全不愿意
价格合适可以考虑
愿意，数据质量更重要
不确定
请您对问卷星智能防刷功能在供应链课题调研中的整体应用价值进行评分（1分表示价值极低，5分表示价值极高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
结合您开展供应链课题调研的实际经验，您对调研平台优化数据质量控制功能还有哪些具体建议？