您开展零食测评类调研的主要频率是？
每周至少1次
每月1-3次
每季度1-2次
每年1次及以下
从未开展过
在零食测评调研中，您遇到过最突出的数据质量问题是？
受访者随意作答/乱选选项
同一用户重复提交
答题时间过短的无效问卷
前后回答逻辑矛盾
恶意刷票/作弊提交
您认为零食测评调研中防作弊机制的重要程度如何？（1分=非常不重要，5分=非常重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为以下哪些防作弊功能对提升零食测评数据质量最有效？
题目/选项随机打乱顺序
设置单设备/单账号限答1次
开启答题时长校验（过短自动标记无效）
设置逻辑校验题（如陷阱题）
IP地址限制
人脸识别/实名验证
您在使用飞书问卷开展零食测评时，是否遇到过作弊或无效数据问题？
经常遇到
偶尔遇到
很少遇到
从未遇到
未使用过该功能
您对目前使用的调研工具在防作弊功能上的满意度如何？（1分=非常不满意，5分=非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为零食测评调研中，设置答题时长下限多少秒比较合理？
30秒以内
30-60秒
60-120秒
120秒以上
无需设置时长限制
在零食测评的题目设计中，哪些方式有助于识别无效作答？
插入“请选择第三个选项”这类校验题
设置前后关联的逻辑问题
增加开放题要求具体描述口感/体验
对重复选项过多的答卷自动标记
对比同IP/同设备的答卷相似度
您是否了解飞书问卷的随机出题、选项乱序等防作弊相关功能？
非常了解，经常使用
了解部分功能，偶尔使用
听说过但不会操作
完全不了解
您认为数据质量管理功能（如无效答卷自动筛选、数据清洗）对零食测评结果可信度的提升作用有多大？（1分=几乎没作用，5分=作用非常大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在处理零食测评调研数据时，通常会采用哪些数据清洗方式？
剔除答题时长过短的答卷
剔除前后逻辑矛盾的答卷
剔除重复提交的答卷
人工抽检开放题回答质量
使用工具自动识别异常答卷
不做清洗直接使用数据
您认为零食测评调研中，无效答卷占比在多少以内属于可接受范围？
5%以内
5%-10%
10%-20%
20%以上都可以接受
如果调研工具能提供从防作弊设置到数据自动清洗的全流程质量管理能力，您的使用意愿如何？（1分=完全不愿意，5分=非常愿意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您希望飞书问卷在零食测评场景下，新增哪些数据质量管理相关功能？
作弊行为实时预警
无效答卷自动分类标记
多维度数据质量报告
自定义异常答卷判定规则
测评样本代表性校验
跨项目数据去重
您开展零食测评调研的主要目的是？
新品口味测试与优化
消费者偏好调研
竞品对比分析
营销活动效果评估
学术/课程研究
其他
您通常选择哪些渠道分发零食测评调研问卷？
企业内部员工群
社交媒体/社群
电商平台消费者触达
线下门店拦截访问
专业调研样本库
其他渠道
您认为问卷分发渠道的选择对数据质量（作弊率、有效率）的影响程度如何？（1分=几乎没影响，5分=影响极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在零食测评调研中，您更倾向于使用哪种题目呈现方式来降低作弊概率？
所有受访者看到相同题目顺序
系统随机打乱题目顺序
系统随机打乱选项顺序
题目和选项都随机打乱
从题库中随机抽取部分题目作答
您在开展零食测评调研、保障数据真实性的过程中，遇到过哪些印象深刻的问题？有哪些改进建议？