您是否有过组织或参与微信端投票活动的经验？
有，作为组织者主导过相关活动
有，作为技术/运营支持参与过
有，仅作为投票参与者
没有相关经验
您在过往的微信投票活动中，遇到作弊行为的频率如何？
几乎每次都遇到
大部分活动会遇到
偶尔遇到
从未遇到
您在投票活动中遇到过哪些常见的作弊行为？
机器刷票/脚本批量投票
红包群/付费拉票
一人多号重复投票
恶意篡改投票链接参数
IP地址异常集中
其他
您认为投票作弊行为对活动公平性的影响程度如何？（1分影响极小，5分严重破坏公平）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在选择投票工具时，您对防作弊功能的重视程度如何？
首要考虑因素
重要考虑因素之一
有基本功能即可
不太关注
您认为一个可靠的投票工具应具备哪些核心防作弊能力？
微信授权登录/实名认证
IP地址与设备指纹识别
投票频率与频次限制
异常行为实时预警
可疑数据自动标记与清洗
投票日志全程可追溯
您是否了解或使用过飞书问卷进行投票或调研活动？
非常了解，经常使用
了解并使用过几次
听说过但未使用
完全不了解
如果使用飞书问卷开展演唱会相关投票活动，您最看重哪些功能优势？
数据安全与权限管控严格
支持多端协作与实时数据查看
可灵活设置投票规则与防刷机制
数据导出与分析便捷
界面简洁，操作门槛低
与其他办公工具联动顺畅
在演唱会主题的微信投票场景中（如最受欢迎歌手、应援口号评选等），您认为最有效的防作弊手段是？
仅限关注公众号/绑定手机号后投票
限制同一设备/账号仅能投一次
开启地理位置校验
增加验证码或人机验证环节
人工审核异常票数
您对飞书问卷在防刷票、防作弊方面的功能表现满意度如何？（1分非常不满意，5分非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为投票数据质量管理中，最关键的环节是？
投票前的规则设计与风险预判
投票中的实时监控与异常拦截
投票后的数据清洗与去重校验
全流程的数据留痕与审计
您在进行投票数据清洗时，通常会重点排查哪些异常指标？
短时间内票数异常激增
大量账号来自同一IP段
投票时间分布不符合正常用户行为
账号注册时间极短或信息空白
投票选项分布严重偏离预期
您认为目前主流投票工具在数据质量管理方面最大的短板是？
防作弊技术容易被破解
异常识别准确率低，容易误判
缺乏可视化的数据监控看板
数据导出格式不便于深度分析
作弊行为取证与追溯困难
如果有一款工具能够实现“防作弊规则自定义+异常数据自动预警+无效票一键剔除”，您的使用意愿有多强？（1分完全不愿意，5分非常愿意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您组织或参与的演唱会相关投票活动，通常的参与规模大约是？
1000人以下
1000-10000人
10000-10万人
10万人以上
除了防作弊功能外，您在选择投票平台时还会关注哪些因素？
页面加载速度与稳定性
是否支持自定义品牌视觉
是否支持分享裂变与传播追踪
费用成本与授权模式
客服响应与技术支持能力
您是否遇到过因作弊问题导致投票结果作废或引发争议的情况？
多次遇到
遇到过一两次
听说过但未亲身经历
从未遇到
您认为当前微信生态下投票活动的整体数据可信度如何？（1分完全不可信，5分非常可信）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为飞书问卷在演唱会等高热度投票场景中，还可以强化哪些能力？
高并发场景下的系统稳定性
更精细化的防作弊规则引擎
实时数据大屏展示
多维度数据交叉分析报告
针对粉丝群体的行为特征识别
投票结果公证与存证功能
对于投票活动中产生的疑似作弊数据，您更倾向于如何处理？
系统自动判定并直接剔除
系统标记后由人工复核决定
保留数据但在结果中标注说明
不做处理，完全公开接受监督
在使用各类投票工具（包括飞书问卷）开展活动时，您遇到过哪些印象深刻的防作弊或数据质量问题？
您对提升演唱会微信投票的公平性与数据质量，还有哪些具体的建议或期待？