您所在的企业/机构所属供应链环节是
原材料供应
生产制造
仓储物流
分销零售
供应链咨询/技术服务
其他
您是否参与过供应链相关调研项目的设计或执行工作
从未参与
偶尔参与（每年1-2次）
经常参与（每年3-5次）
深度参与（每年5次以上）
您认为当前供应链领域调研中，数据失真问题的严重程度如何
您在过往参与调研时，遇到过哪些可能影响数据质量的异常作答行为
随意勾选相同选项
答题时长过短
前后题答案逻辑矛盾
同一IP/设备重复提交
刻意迎合调研预期作答
未遇到过上述行为
请您对“设置答题最短时长”这一防作弊手段的实际效果进行评分（1分效果很差，5分效果很好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为在供应链企业调研中，哪类主体的作答最容易出现敷衍作弊情况
一线操作员工
中层管理人员
高层决策者
第三方合作方人员
无明显差异
您认为以下哪些技术手段可有效提升调研防作弊能力
IP/设备指纹识别
逻辑校验题植入
作答轨迹行为分析
验证码/人机验证
样本身份真实性核验
开放题语义识别
您是否支持在供应链相关调研中增加身份核验环节以保障数据质量
非常支持，能有效过滤无效样本
比较支持，但需简化核验流程
中立，视调研内容而定
不太支持，担心泄露个人/企业信息
完全反对，会降低作答意愿
请您评价“前后题逻辑一致性校验”对过滤无效问卷的作用（1分作用极小，5分作用极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为调研中设置的反向验证题（如前后表述相反的同类问题），对识别不认真作答的效果如何
效果很好，能精准识别敷衍作答
效果较好，可过滤大部分无效问卷
效果一般，容易误判认真作答的受访者
效果很差，会引起受访者反感
除技术手段外，您认为以下哪些方式能从源头减少调研作弊行为
优化问卷长度，避免答题疲劳
明确告知调研数据的用途与价值
设置合理的调研激励机制
提前说明无效作答不计入激励
对敏感问题采用匿名处理方式
您认为在供应链课题调研中，因作弊导致的无效样本占比大概在什么范围是可接受的
5%以内
5%-10%
10%-15%
15%以上
不了解/无法判断
请您对当前主流在线调研平台的防作弊功能完善程度进行评分（1分非常不完善，5分非常完善）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否遇到过因防作弊规则设置过于严格，导致真实有效样本被误筛的情况
您认为防作弊机制设计不当，可能会带来哪些负面影响
有效样本流失
受访者作答体验下降
调研成本上升
数据结果出现偏差
企业/受访者隐私泄露风险
无明显负面影响
在调研数据清洗环节，您认为优先剔除哪类样本对保障数据质量最关键
答题时长低于阈值的样本
连续多题选择相同选项的样本
逻辑校验不通过的样本
重复提交的样本
信息填写不完整的样本
请您评价“开放题内容有效性审核”对提升整体数据质量的重要性（1分完全不重要，5分非常重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为针对供应链上下游不同主体的调研，是否需要设计差异化的防作弊规则
非常需要，不同群体作答特征差异大
比较需要，可适当调整规则严格度
不需要，统一规则更便于执行
无所谓，影响不大
您认为以下哪些供应链调研场景对数据质量的要求最高，需要重点强化防作弊设计
供应商绩效评估调研
供应链风险预警调研
客户满意度调研
供应链数字化转型需求调研
行业发展趋势调研
结合您的实际经验，您对优化供应链课题调研中的防作弊机制、进一步保障数据质量还有哪些具体建议？