您目前所处的研究/工作阶段是？
本科在读
硕士在读
博士在读
高校/科研院所研究员
交通/出行领域企业从业者
其他
您是否参与过出行相关主题的调研项目？
从未参与
参与过1-2项
参与过3-5项
参与过5项以上
您认为出行课题选题阶段最核心的考量因素有哪些？
现实交通痛点匹配度
研究数据可获得性
政策导向契合度
研究方法可行性
成果应用价值
个人/团队研究基础
在确定出行研究选题时，您通常优先参考哪类信息来源？
交通领域权威期刊文献
政府交通发展规划文件
出行平台公开行业报告
日常出行场景实际痛点
导师/行业专家指导建议
同类研究的热门方向
请您对“明确核心研究问题”在整个调研框架设计中的重要性进行评分（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为出行课题调研在设计研究框架时，容易出现哪些共性问题？
选题范围过大缺乏聚焦
研究维度设置逻辑混乱
数据收集方法与研究目标不匹配
缺少对样本代表性的考量
未预设研究成果的落地路径
变量选取与核心问题关联度弱
针对城市居民日常通勤出行主题，您认为以下哪个选题切入点更具实操价值？
超大城市通勤时长对居民幸福感的影响研究
全国交通系统整体优化策略研究
全球出行行业发展趋势综述研究
交通工具的发明演变历史研究
开展出行领域问卷类调研时，您认为核心的样本选取维度应包含哪些？
受访者年龄/职业等人口统计学属性
日常主要出行方式
日常出行频次与距离
居住/工作所在区域类型
是否拥有私人交通工具
对智慧出行服务的使用经验
您认为在出行课题研究框架中，文献综述部分的核心作用是？
梳理领域研究脉络找到研究缺口
堆砌已有研究成果凑字数
直接照搬他人研究模型套用
证明自己阅读了大量文献
请您评价“预调研环节”对优化正式调研方案的作用大小（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
以下哪些属于出行课题调研可采用的有效数据收集方法？
线上/线下结构化问卷发放
典型出行场景实地观察记录
出行平台脱敏二手数据获取
重点人群深度访谈
交通卡口流量数据采集
社交媒体出行相关舆情爬取
在设计出行课题研究假设时，以下哪种做法更合理？
基于已有理论和现实观察提出可验证的假设
凭主观感受随意提出无法验证的判断
提出的假设与核心研究问题无关联
等数据收集完成后再反向凑假设
您认为一份优质的出行领域调研问卷，应具备哪些特征？
题目设置紧扣核心研究问题无冗余
选项设置互斥且覆盖全面
题量适中避免受访者疲劳
逻辑跳转设置符合受访者实际情况
表述通俗易懂无专业歧义
敏感问题设置合理降低拒答率
针对老年群体出行便利性主题，您认为调研样本的最低有效样本量设置在哪个区间更合理？
200-500份
20-50份
5000-10000份
不设样本量限制回收多少算多少
请您对“研究伦理规范（如受访者知情同意、数据脱敏）”在调研执行中的重要性评分（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为出行课题研究框架中的数据分析部分，需要匹配哪些内容？
与研究问题对应的分析方法
数据清洗与预处理规则
变量测量与编码说明
分析结果的呈现形式规划
异常数据的处理方案
与研究假设对应的验证逻辑
当调研收集到的数据与初始研究假设不一致时，以下哪种处理方式更科学？
排查数据偏差与研究设计漏洞，客观解释差异原因
直接篡改数据匹配原有假设
完全推翻所有研究结论不再分析
忽略不一致的数据只保留符合假设的内容
以下哪些属于出行课题调研成果可落地的应用方向？
为城市交通规划调整提供参考
为出行平台服务优化提供依据
为特殊群体出行保障政策制定提供支撑
为智慧交通技术落地场景提供方向
为公众绿色出行引导方案设计提供参考
仅作为学术论文发表无实际应用
您认为在出行课题研究框架设计阶段，是否需要提前考虑研究成果的传播与转化路径？
非常需要，从选题阶段就应同步规划
不太需要，等研究做完再考虑
完全不需要，研究只需要关注理论内容
不确定
结合您的经验，您认为出行课题调研在选题和框架设计阶段还有哪些值得注意的要点？欢迎分享您的建议。