您是否有过影视相关课题（如影视受众偏好、影视IP传播、影视消费行为等）的问卷调研执行经验？
有，主导/参与过3次及以上
有，主导/参与过1-2次
没有，但了解相关调研流程
没有，完全不了解
在您过往的影视课题问卷调研中，是否遇到过无效问卷（如恶意刷量、随意作答、机器填写等）干扰数据质量的情况？
经常遇到，占回收样本量20%以上
偶尔遇到，占回收样本量5%-20%
很少遇到，占回收样本量5%以下
从未遇到
您认为影视课题调研中，无效刷卷行为通常会带来哪些负面影响？
扭曲受众真实偏好数据，导致研究结论偏差
浪费调研预算与样本采购成本
延长数据清洗周期，拖慢课题进度
影响后续影视项目决策的参考价值
其他
在开展影视类线上问卷调研时，您对问卷防刷功能的依赖程度如何？
非常依赖，是调研必备功能
比较依赖，会优先选择带防刷能力的平台
一般，有则用无则也可
不太依赖，主要靠后期人工清洗
若您使用过相关功能，请对腾讯问卷智能防刷在拦截机器刷量场景下的效果进行评分（1分效果很差，5分效果很好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为智能防刷机制在影视课题调研中，需要重点识别哪些异常作答行为？
同一IP/设备短时间内重复提交
作答时长过短（如低于正常阅读时长30%）
所有题目选择完全一致的规律作答
逻辑矛盾作答（如前面表示没看过某影视作品后面却给出详细评分）
来自非正常调研渠道的批量流量
在影视课题调研的样本筛选环节，您认为防刷机制与甄别题（如“您是否看过某部指定影视剧”）结合的必要性如何？
非常必要，可大幅提升初筛效率
比较必要，能减少人工甄别工作量
一般，二者作用重叠度不高
没必要，单独使用甄别题即可
您认为当前主流问卷平台的智能防刷功能，在保障影视课题调研数据真实性方面的整体表现如何？（1分非常差，5分非常好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在使用问卷平台防刷功能时，遇到过哪些不理想的情况？
误拦截真实有效样本，导致目标受众流失
防刷规则过于复杂，设置门槛高
无法识别刻意伪装的人工刷卷行为
防刷数据不透明，无法查看拦截明细
未遇到明显问题
针对影视粉丝向课题调研（如某部剧集/电影的受众调研），您认为防刷机制是否需要设置差异化的拦截规则？
非常需要，粉丝群体作答特征与普通样本有差异
比较需要，可适当调整阈值减少误拦
不需要，统一规则即可覆盖所有场景
不确定
您向其他影视课题调研从业者推荐使用具备智能防刷能力的问卷平台的可能性有多大？（0分完全不推荐，10分非常推荐）
您认为在影视课题调研的数据质量控制流程中，智能防刷功能应该在哪个环节发挥核心作用？
问卷发布前的风险预判环节
作答过程中的实时拦截环节
提交后的异常样本标记环节
贯穿全流程的质量管控环节
您对腾讯问卷智能防刷在细分调研场景（如影视课题）下的定制化能力期待程度如何？（1分完全不期待，5分非常期待）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
除了基础的防刷能力，您认为面向影视课题调研的问卷工具还需要配套哪些质量控制功能？
作答轨迹追踪，识别跳题/乱点行为
样本属性交叉校验（如年龄与观影偏好匹配度）
实时数据质量看板，动态监控异常率
无效样本自动标记与剔除建议
其他
您所在的团队/机构，每年在影视课题调研上投入的问卷样本费用大概是什么规模？
1万元以下
1万-5万元
5万-20万元
20万元以上
若智能防刷功能可帮助影视课题调研降低15%以上的无效样本率，您是否愿意为该增值服务支付额外费用？
非常愿意，可显著降低综合成本
比较愿意，看具体定价
不太愿意，希望作为基础功能免费提供
完全不愿意
结合您的影视课题调研经验，您对问卷平台的数据质量控制功能（尤其是防刷相关能力）还有哪些具体的优化建议？