您所在主题公园的规模
小型（年接待量100万人次以下）
中型（年接待量100-300万人次）
大型（年接待量300-500万人次）
特大型（年接待量500万人次以上）
您在主题公园人力资源相关岗位的工作年限
1年及以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
您所在主题公园开展员工离职调研的频率
从不开展
每年1次
每半年1次
每季度1次
员工离职时即时开展
您所在主题公园当前在离职调研中使用过以下哪些数据质量校验手段
答题时长阈值校验
逻辑一致性校验
重复IP/设备识别
前后题答案矛盾筛查
人工抽检验证
未使用任何校验手段
您认为离职调研中无效问卷（如随意作答、代答等）的占比大约为
5%以下
5%-15%
15%-30%
30%以上
不清楚
请您对当前所在主题公园离职调研数据整体可信度进行评分（1分=完全不可信，5分=完全可信）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为离职调研中出现作弊或无效作答的主要原因有哪些
员工担心个人信息泄露不敢如实填写
问卷题目过长导致敷衍作答
答题无激励或激励不足
离职流程中调研为非强制环节随意填写
代答或批量填写情况存在
其他
您所在主题公园是否针对离职调研建立了专门的防作弊机制
已建立完整体系
有部分零散措施
正在规划建设中
从未考虑过相关建设
若已采用相关措施，您认为以下哪些防作弊手段效果较好
问卷题目随机排序
设置测谎题/陷阱题
限制单设备答题次数
匿名承诺与数据加密
答题过程行为轨迹记录
短时间重复提交拦截
您认为设置答题时长下限对过滤无效问卷的作用如何
作用非常大
作用较大
作用一般
作用较小
完全没有作用
您认为逻辑校验题（如前后关联问题一致性判断）对提升数据质量的效果如何
效果非常显著
效果比较显著
效果一般
效果不明显
有负面效果（易引起受访者反感）
请您对当前离职调研中已使用的防作弊措施整体有效性进行评分（1分=完全无效，5分=非常有效）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前防作弊机制存在哪些不足
技术手段落后难以识别新型作弊方式
措施过于严格导致真实作答被误判
缺乏对不同岗位员工的差异化设计
未结合离职场景特点设计针对性方案
缺乏事后数据清洗的标准化流程
其他
您认为在离职调研中，防作弊措施的严格程度应控制在什么水平
尽可能严格，优先保障数据质量
适度严格，平衡数据质量和作答体验
尽量宽松，优先保障员工作答意愿
无所谓，没有明确要求
您认为以下哪些数据质量保障环节需要重点加强
调研前的匿名性宣传与信任建立
调研中的实时异常作答提醒
调研后的无效问卷识别与清洗
调研结果的交叉验证与溯源
相关工作人员的专业培训
您是否支持引入AI行为分析技术（如鼠标轨迹、答题停顿模式识别）来辅助识别无效作答
您认为高质量的离职调研数据对主题公园人员留存策略制定的重要程度如何（1分=完全不重要，5分=非常重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为防作弊机制建设过程中可能遇到的主要障碍有哪些
技术成本投入不足
缺乏相关专业人才
担心引起离职员工反感影响雇主品牌
管理层重视程度不够
难以平衡数据准确性和员工隐私保护
其他
您所在主题公园是否会对离职调研收集到的数据进行定期的质量评估
每次调研后都会评估
每年定期评估
偶尔会评估
从未评估过
您对主题公园离职调研中优化防作弊设计、提升数据质量还有哪些具体建议？