您所在的机构类型是？
律所/法律服务机构
高校法学院/研究机构
企业法务部门
市场调研/咨询公司
司法相关单位
其他
您使用金数据开展法律类问卷调研的时长约为？
1年以内
1-3年
3-5年
5年以上
暂未使用过但有相关需求
您在开展法律类问卷回收时，是否会设置明确的样本配额控制规则？
每次都会设置
多数项目会设置
少数项目会设置
几乎从不设置
您设置配额控制时，通常会依据哪些维度划分样本？
受访者职业/身份
所在地区
涉及的法律业务领域
年龄/从业年限
案件参与类型
其他维度
您认为金数据自带的配额控制功能，对法律调研样本精准度的提升效果如何？（1分效果很差，5分效果很好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在您过往的法律问卷项目中，无效答卷占总回收量的比例通常在什么范围？
5%以内
5%-15%
15%-30%
30%以上
未做过相关统计
您遇到的无效答卷通常包含哪些典型特征？
所有题目答案完全一致/规律作答
答题时长明显短于合理区间
前后逻辑矛盾（如同时选择完全对立的选项）
开放题填写无意义乱码/无关内容
不符合样本配额要求的重复提交
身份信息核验不通过
其他特征
您在项目中识别无效答卷的主要方式是？
完全依靠人工逐份核查
借助工具自动规则筛选+人工复核
完全依靠表单工具的自动识别功能
暂未建立明确的识别流程
您对金数据现有无效答卷自动识别功能的满意度如何？（1分非常不满意，5分非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前处理无效答卷过程中，最突出的难点有哪些？
边缘模糊的答卷难以判定是否有效
人工复核耗时耗力成本高
工具筛选规则不够灵活，易漏判/误判
无效答卷挤占配额，导致有效样本不足
缺乏标准化的处理流程参考
其他难点
针对识别出的无效答卷，您通常的处理方式是？
直接作废删除，不纳入最终分析
标记后留存，不参与核心数据统计
针对部分可疑答卷回访核实后再判定
根据项目情况灵活选择处理方式
为减少无效答卷产生，您会在问卷设计阶段采取哪些措施？
设置清晰的甄别题过滤非目标受访者
合理控制问卷长度，降低答题疲劳感
添加逻辑跳转，避免无关题目干扰
在引导语中明确填写要求与注意事项
设置答题验证码/防刷机制
其他设计层面的措施
您是否会在配额即将达标时，调整问卷投放渠道以精准匹配剩余样本需求？
每次都会动态调整
多数时候会调整
偶尔会调整
从不调整，全量投放直到自然收满
当出现因无效答卷过多导致配额缺口时，您通常的应对方式是？
补充投放，直到收满符合要求的有效样本
适当调整配额比例，在现有有效样本中分析
根据无效原因优化问卷后重新投放
视项目紧急程度选择不同方案
您认为金数据在法律问卷配额管理方面，还需要强化哪些功能？
更细粒度的多维度交叉配额设置
配额实时预警与投放自动暂停功能
不同渠道来源的配额独立统计
配额完成情况的可视化数据看板
配额与样本标签的联动管理
其他功能需求
您认为金数据在答卷有效性校验方面，还需要补充哪些能力？
自定义的答题逻辑矛盾识别规则
开放题内容语义筛查，识别无意义填写
更精准的异常答题时长判定
重复提交的多维度识别（不仅限IP/设备）
无效答卷的批量标记与导出功能
其他能力需求
您是否有建立团队内部统一的无效答卷判定标准？
有非常明确的书面标准
有约定俗成的标准但未成文
不同项目标准不统一
完全没有统一标准
您认为标准化的无效答卷处理流程，对法律调研数据可信度的提升作用有多大？（1分几乎没有作用，5分作用非常大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在处理涉及敏感法律问题的问卷时，对答卷有效性的核验标准是否会更严格？
会大幅提升严格程度
会适当提升严格程度
和普通问卷标准一致
会适当放宽标准保证样本量
您在使用金数据开展法律问卷、处理配额与答卷问题的过程中，有哪些印象深刻的经验或踩过的坑？欢迎简单分享。
对于法律类在线问卷的配额控制和答卷质量管理，您还有哪些其他的建议或需求？