您所在的团队是否开展过直播电商相关的投票/调研活动？
是，常态化开展
是，偶尔开展
暂未开展，但有计划
从未开展，暂无计划
您在数据收集工作中使用金数据的频率是？
几乎每天使用
每周使用数次
每月使用数次
很少使用
从未使用过
在直播电商投票/调研项目中，您是否遇到过配额被异常占满的情况？
您认为导致配额控制失效的常见原因有哪些？
机器批量刷票
同一用户重复提交
羊毛党恶意参与
答题逻辑前后矛盾
填写时长过短
其他
您过往项目中，无效答卷占总回收量的比例大约是多少？
5%以内
5%-15%
15%-30%
30%以上
未做过相关统计
您通常通过哪些维度识别可疑答卷？
答题时长异常
选项答案高度一致
IP/设备重复
逻辑校验题答错
联系方式无效
配额人群不符合
请评价您对金数据现有配额控制功能的满意度（1分非常不满意，5分非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在金数据中使用过哪些防作弊功能？
IP限制
设备指纹限制
验证码校验
答题最短时长限制
逻辑跳转校验
微信/手机号实名认证
未使用过相关功能
您认为当前工具对无效答卷的自动拦截效果如何？
效果很好，能拦截绝大多数异常
效果一般，仍需人工复核
效果较差，漏判/误判较多
完全没有相关能力
在直播电商场景下，您认为配额控制最需要优先保障的维度是？
用户性别/年龄分层
地域分布
新老用户占比
消费层级分布
直播间观众来源渠道
其他
您是否会在项目结束后对回收数据进行无效答卷的二次清洗？
清洗无效答卷时，您遇到的主要痛点有哪些？
缺乏统一的判定标准
人工筛选耗时耗力
误删有效样本影响配额
异常特征隐蔽难以识别
工具不支持批量标记处理
其他
请评价无效答卷处理不当对您项目结果准确性的影响程度（1分几乎无影响，5分影响极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否尝试过在表单中设置注意力校验题（如“本题请选第二个选项”）来筛选无效答卷？
您认为直播电商投票场景相比普通调研，更容易出现无效答卷的原因是？
存在奖品/福利激励诱导刷量
参与人群来源复杂难以管控
实时投票对数据返回速度要求高，难以做复杂校验
活动周期短，来不及做精细化规则配置
流量峰值高，容易被黑产盯上
其他
当发现某一配额组已被异常答卷占满时，您通常的处理方式是？
直接剔除异常答卷后重新开放收集
临时调整配额上限补充样本
作废该批次数据重新收集
保留数据但在分析时做加权处理
未遇到过该情况
请评价您所在团队对无效答卷判定规则的统一程度（1分完全没有统一规则，5分有非常清晰明确的标准）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您希望金数据在配额控制与答卷质量管理方面增加哪些功能？
实时异常答卷预警
基于AI的智能无效答卷识别
配额动态调整与自动补样
多维度交叉防作弊规则组合
无效答卷批量标记与导出
自定义清洗规则模板
其他
您是否有过因为无效答卷过多，导致直播活动决策出现偏差的经历？
有过，造成了明显影响
有过，但影响不大
没有过
不确定
关于直播电商场景下的配额控制与无效答卷处理，您还有哪些经验或建议可以分享？