您所在的物业企业是否已开展过360度评估相关工作？
您认为物业场景下开展多维度评价时，数据刷票作弊问题的严重程度如何？
非常严重，已影响结果可信度
比较严重，存在少量异常数据
轻微，偶有异常但不影响整体
基本不存在此类问题
您在组织或参与物业相关评价项目时，遇到过哪些典型的刷票行为？
同一IP短时间重复提交
批量注册虚假账号填写
诱导特定人群集中打高分/低分
使用自动脚本批量提交
代填代答、非本人作答
其他
您认为智能防刷功能对保障评价结果真实性的重要程度如何？（1分=非常不重要，5分=非常重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您了解或使用过以下哪些智能防刷设置技巧？
IP地址限制与频次管控
设备指纹识别，限制单设备提交次数
答题时长校验，过滤过快提交的无效问卷
验证码/人机验证机制
答题逻辑校验，识别前后矛盾的无效回答
填写人身份白名单/权限校验
异常行为实时预警与人工复核
您所在企业在开展相关评价时，是否配置了智能防刷相关功能？
配置了完善的防刷体系
配置了部分基础防刷功能
仅做了简单限制，无专门防刷设置
完全没有配置相关功能
您对当前所用防刷机制拦截异常作答的效果满意度如何？（1分=非常不满意，5分=非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
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您认为在360度评估场景中，哪类防刷设置的优先级最高？
身份权限验证，确保参评人范围准确
答题行为校验，识别机器/批量作弊
提交频次限制，防止短时间集中刷票
数据交叉核验，排查异常打分模式
异常数据回溯与清洗机制
您认为不合理的防刷设置可能带来哪些负面影响？
正常参评用户被误拦截，影响参与率
答题流程变繁琐，降低用户填写意愿
误判有效问卷，导致样本量不足
增加系统运维与人工复核成本
其他
您认为防刷规则的严格程度设置在什么区间最为合理？
严格优先，宁可误拦少量正常用户也要杜绝作弊
平衡优先，在拦截作弊和保障正常参与间取平衡
体验优先，尽量简化验证，仅拦截明显作弊行为
根据不同评价环节动态调整严格程度
您认为IP+设备双重限制策略对防范批量刷票的效果如何？（1分=效果极差，5分=效果极好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
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在物业人员360度评估中，您认为是否需要针对不同参评群体（如业主、同事、上级、下属）设置差异化的防刷规则？
非常有必要，不同群体参与场景差异大
有一定必要，可做轻微差异化设置
没必要，统一规则即可满足需求
不确定
您认为以下哪些长尾场景的防刷设置需要重点关注？
业主端公开评价链接的扩散刷票
内部员工互评时的人情票、报复票
外包服务商参评时的集中刷分
跨项目评价时的跨区域异常提交
移动端与PC端多端提交的重复作答
您认为答题时长阈值设置对过滤无效快速作答的作用如何？（1分=几乎无作用，5分=作用非常大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
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您所在企业是否会对评价收集到的数据进行异常值清洗？
每次都会，有标准化的清洗规则
偶尔会，发现明显异常才处理
基本不会，直接使用原始数据
不确定
您判断一份作答为无效刷票的核心依据有哪些？
所有题目打分完全一致，无差异
答题时长远低于正常阅读填写时长
IP/设备信息与参评人所属区域不匹配
开放题填写内容无意义、重复或抄袭
打分模式与群体整体分布偏差极大
您认为配置智能防刷后，评价结果对物业人员工作表现的反映准确度能提升多少？（1分=几乎无提升，5分=有极大提升）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
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您在设置防刷规则时，最常参考的核心数据指标是？
问卷有效回收率
异常答卷占比
用户答题中断率
参评人投诉反馈量
结果数据的分布合理性
您在物业相关评价项目的防刷设置中，总结过哪些实用的实操技巧？欢迎分享
您认为当前360度评估的智能防刷功能还有哪些可优化的方向？
整体而言，您对物业场景下智能防刷机制应用效果的综合评价是？（1分=非常差，5分=非常好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
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