您是否参与过传媒类测评（如内容审核测评、媒介素养测评、传媒产品用户调研等）相关的答题或运营工作？
是，作为答题者参与过
是，作为运营/研究人员组织过
两者都有过
从未参与过
您认为在传媒测评场景中，防作弊机制对最终数据质量的影响程度如何？
决定性影响，没有有效机制数据基本不可信
较大影响，能显著过滤无效数据
一般影响，仅能排除少量明显作弊行为
影响很小，作弊行为占比极低
没有影响
您在参与或组织传媒测评时，遇到过以下哪些常见的作弊行为？
同一用户/IP重复作答
答题时长过短的秒答行为
所有题目选择同一选项的“直线作答”
使用脚本/机器自动刷题
他人代答非本人真实作答
刻意迎合测评目的的虚假作答
未遇到过明显作弊行为
请您对以下常见防作弊手段的实际效果进行评分（1分=效果极差，5分=效果极好）：登录/实名认证限制
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您对以下常见防作弊手段的实际效果进行评分（1分=效果极差，5分=效果极好）：IP/设备指纹查重限制
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您对以下常见防作弊手段的实际效果进行评分（1分=效果极差，5分=效果极好）：题目/选项随机打乱顺序
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您对以下常见防作弊手段的实际效果进行评分（1分=效果极差，5分=效果极好）：设置最短答题时长限制
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您对以下常见防作弊手段的实际效果进行评分（1分=效果极差，5分=效果极好）：插入测谎题/一致性校验题
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您对以下常见防作弊手段的实际效果进行评分（1分=效果极差，5分=效果极好）：AI行为轨迹识别（如鼠标移动、点击规律检测）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为过于严格的防作弊规则，对正常答题用户的体验影响程度如何？
影响极大，会导致大量正常用户放弃作答
影响较大，会降低用户答题耐心与认真程度
影响一般，仅少数用户会感知到规则存在
影响很小，正常用户基本不会被规则干扰
完全没有影响
您认为当前传媒测评中，防作弊机制存在的主要问题有哪些？
规则误判率高，容易误伤正常作答用户
技术手段滞后，难以识别新型作弊方式
规则设置不透明，用户不理解被拦截原因
不同测评场景套用统一规则，适配性差
过度依赖技术手段，缺乏人工复核环节
作弊成本过低，惩戒力度不足
其他
在传媒测评的数据清洗环节，您认为以下哪种异常数据判定标准的优先级最高？
答题时长低于合理阈值30%以下
前后测谎题答案明显矛盾
IP/设备与历史作弊黑名单匹配
开放题答案完全雷同或无意义
选项选择规律过于机械（如全选A、交替选AB）
您认为当前行业内通用的防作弊方案，能在多大程度上保障传媒测评的数据可信度？（0分=完全无法保障，10分=可以充分保障）
您是否遇到过因防作弊规则设置不当，导致有效样本被误删、数据结果出现偏差的情况？
您认为以下哪些优化方向，能更好平衡防作弊效果与用户答题体验？
基于测评场景定制差异化规则，而非一刀切
采用无感识别技术，减少对答题流程的打断
建立误判申诉通道，给用户补答机会
动态调整规则阈值，根据答题数据实时优化
结合人工抽样复核，降低纯算法判定的误差
对轻度异常数据做标记而非直接剔除，纳入后续分析
其他
对于有样本激励（如现金、礼品、积分奖励）的传媒测评，您认为防作弊机制的建设优先级应当如何设置？
最高优先级，激励类测评作弊动机最强，必须优先建设
较高优先级，需要比无激励测评设置更严格的规则
一般优先级，和无激励测评保持同等规则即可
较低优先级，重点放在激励发放核验即可
无需额外设置
您认为未来传媒测评领域，防作弊技术的主要发展方向是？
基于大模型的智能作弊行为识别
多维度用户身份交叉核验
答题过程全链路行为数据分析
区块链存证保障作答真实性
人机协同的混合校验模式
其他
结合您的实际经验，您对传媒测评中优化防作弊机制、提升数据质量还有哪些具体的建议？
您所在的行业领域是？
传媒/广告/公关行业
互联网/IT行业
学术研究/教育行业
市场调研/咨询行业
政府/事业单位
学生
其他
您接触传媒测评相关工作/活动的年限是？
1年及以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上