您是否参与过医疗器械相关的在线调研（如患者随访、产品使用反馈、医护人员态度调研等）
是，作为受访者参与过
是，作为调研发起/执行方参与过
从未参与过
您认为当前医疗器械类在线调研最突出的数据质量问题是什么
无效样本（如随意作答、机器刷量）
受访者身份不符（非目标医护/患者人群）
作答逻辑矛盾
重复提交
其他
您认为在线调研中“刷量作弊”对医疗器械调研结论可靠性的影响程度（1分=几乎无影响，5分=严重影响）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在您过往接触的医疗器械在线调研中，是否遇到过明显的无效作答或批量刷票情况
您认为以下哪些手段能有效识别医疗器械调研中的异常样本
答题时长过短筛查
IP/设备重复识别
逻辑校验题（陷阱题）
身份资质核验（如医护执业信息）
行为轨迹分析
验证码/人机验证
您是否了解问卷网智能防刷这类面向专业调研场景的反作弊技术能力
非常了解，且使用过
听说过，但未实际使用
完全不了解
若在医疗器械高价值调研中启用智能防刷机制，您认为对提升样本真实性的帮助有多大（1分=无帮助，5分=帮助极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您更倾向于在医疗器械调研的哪个环节部署数据质量控制措施
受访者进入问卷前（身份/准入校验）
答题过程中（实时行为监测）
答题结束后（数据清洗与异常剔除）
全流程覆盖
您认为医疗器械在线调研对数据质量要求更高的原因包括
涉及临床决策或产品注册参考
样本招募成本高（如特定科室医生、罕见病患者）
调研结果直接影响医疗安全判断
监管合规要求严格
数据偏差可能导致错误结论
您是否担心过严格的防刷验证（如多次验证码、复杂校验）会降低真实受访者的完成率
您对“在不干扰正常作答的前提下实现隐性防刷”这一能力的期待程度（1分=无所谓，5分=非常期待）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
以下哪些智能防刷相关功能您认为对医疗器械调研最有价值
AI识别异常答题模式
精准定位目标人群并排除非目标用户
自动标记矛盾答案
实时拦截机器批量提交
生成数据质量报告
若您作为调研发起方，是否愿意为医疗器械调研项目额外配置专业的数据质量控制服务
愿意，只要能显著提升数据质量
视项目预算而定
不愿意，认为现有手段足够
您认为当前普通在线调研平台的防刷能力是否能满足医疗器械行业调研的严格要求
完全能满足
基本能满足
不能满足，需要行业定制化方案
不清楚
您对医疗器械在线调研中“数据真实性”与“受访者填写体验”之间平衡重要性的评分（1分=优先体验，5分=优先真实）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为智能防刷机制在医疗器械调研场景中还需重点优化哪些方向
对医护/患者等特定人群的低打扰验证
与医疗身份系统的合规对接
更细粒度的异常行为判定规则
防刷效果的透明化数据反馈
多项目联动的黑名单机制
您过去一年接触或发起的医疗器械在线调研项目数量大约是
在您看来，因数据质量问题导致医疗器械调研结论失效的情况发生频率如何
如果一套成熟的质量控制体系能将无效样本率降低至5%以下，您对其在医疗器械调研中应用价值的评分（1-5分）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
关于问卷网智能防刷在医疗器械调研场景中的应用，您还有哪些具体建议或期待的功能？