您所在的单位/机构类型属于
生产制造企业
商贸流通/物流企业
供应链咨询/研究机构
高校/科研院所
其他
您从事供应链相关工作或研究的年限
1年及以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
您是否参与过供应链认知相关的调研评估项目
是，作为核心负责人
是，作为参与成员
了解但未实际参与
完全不了解
在供应链认知调研中，您使用人工评分方式的频率
每次调研都会使用
大部分调研会使用
偶尔使用
从未使用过
您认为在供应链认知调研中采用人工评分的主要优势有哪些
可灵活处理开放性、情境化问题
评分维度可根据调研目标动态调整
能捕捉量化题无法覆盖的隐性认知
对样本异质性的适配性更强
结果解释性更强，便于后续定性分析
在设置人工评分环节时，您通常会优先考虑以下哪些核心要素
评分维度的清晰界定
评分标准（量规）的统一化
评分人员的专业背景匹配度
双评/多评一致性校验机制
评分结果的权重分配规则
请您评价“评分标准书面化、细则化”对提升人工评分结果可靠性的重要程度（1分=非常不重要，5分=非常重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在开展人工评分前，是否会对评分人员开展专项培训
每次都会开展标准化培训
重要项目会开展，常规项目不开展
偶尔简单说明，无系统培训
从不开展培训
您认为人工评分过程中最容易出现偏差的来源有哪些
评分者对标准理解不一致
光环效应/晕轮效应
趋中倾向或极端倾向
评分者疲劳导致的标准漂移
被调研对象信息呈现顺序的影响
您所在团队通常采用哪种方式控制人工评分的一致性
单人评分+抽样复核
双人独立评分+差异仲裁
多人评分取均值
设置锚定样本校准评分尺度
未设置专门的一致性控制机制
请您对您过往参与项目中人工评分结果的整体可信度进行评分（1分=非常不可信，5分=非常可信）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为人工评分与纯算法自动评分相比，在供应链认知调研中的适用场景更偏向
探索性调研、指标尚未固化阶段
验证性调研、指标体系成熟阶段
两类场景适用性差不多
不清楚二者差异
以下哪些人工评分设置技巧，您在实践中验证过确实能有效提升调研质量
将大维度拆解为可观测的细分评分点
设置正反锚定题识别无效评分
评分过程隐去被评者无关信息减少偏见
分阶段评分，每阶段聚焦单一维度
定期反馈评分一致性数据给评分者
您认为合理的人工评分题量占整套供应链认知调研问卷的比例约为
10%以内
10%-30%
30%-50%
50%以上
请您评价“评分维度与供应链核心业务场景的匹配度”对人工评分效果的影响程度（1分=影响极小，5分=影响极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在评估人工评分的实施效果时，您通常会关注哪些指标
评分者间信度（如Krippendorff α、组内相关系数ICC）
评分结果与客观业务数据的相关性
不同批次评分结果的稳定性
评分完成的时间成本与人力成本
评分结果对后续决策的支撑价值
您认为当前供应链认知调研中，人工评分应用存在的最突出问题是
标准不统一，结果可比性差
成本高、效率低，难以覆盖大样本
评分者主观偏差难以完全消除
缺乏成熟的效果评估框架
与数字化调研工具的集成度不足
您向同行推荐在供应链认知调研中规范使用人工评分方法的可能性有多大？（0分=完全不推荐，10分=非常推荐）
未来您所在团队优化人工评分机制的优先级最高的方向是
完善标准化评分量规体系
建立评分者能力认证与培训机制
引入“人工初评+算法校验”的混合模式
搭建评分过程全流程可追溯系统
构建适配供应链场景的评分效果评估模型
结合您的实践经验，您认为在供应链认知调研中设计和应用人工评分时，还有哪些值得推广的技巧或需要规避的误区？