您所在的企业/机构是否开展过供应链相关的线上投票调研活动？
您认为在供应链相关调研中，线上投票数据出现无效作答的概率大概是？
10%以下
10%-30%
30%-50%
50%以上
不清楚
您接触过的线上投票中，常见的无效作答类型有哪些？
随意勾选相同选项
答题时长过短
前后回答矛盾
恶意刷票
不符合调研对象身份
其他
您是否了解甄别题（用于筛选合格受访者、识别无效作答的题目）在调研中的作用？
非常了解
比较了解
一般了解
不太了解
完全不了解
您所在的团队在设计供应链相关调研问卷时，是否会设置专门的甄别题？
每次都会设置
大部分时候会设置
偶尔设置
从不设置
不涉及问卷设计工作
您认为甄别题在供应链线上投票数据质量控制中，可以发挥哪些作用？
筛选符合调研要求的受访者
识别随意作答的无效问卷
减少恶意刷票行为
提升调研数据的准确性
降低数据清洗的工作量
其他
请您评价甄别题对提升线上投票数据质量的效果（1分表示完全没效果，5分表示效果非常显著）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为在供应链相关调研中，甄别题的数量设置多少道比较合适？
1-2道
3-5道
6-10道
10道以上
视调研长度灵活调整
您常用的甄别题设计类型有哪些？
身份验证类（如所在岗位、工作年限）
常识检验类（如行业基础认知题）
逻辑校验类（如前后题呼应验证）
注意力检测类（如指定选择某选项）
行为验证类（如答题时长、操作轨迹）
其他
您是否遇到过因甄别题设置不当，导致有效受访者被误筛的情况？
请您评价当前供应链调研中，甄别题设计的合理程度（1分表示非常不合理，5分表示非常合理）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前线上投票使用的甄别题存在哪些不足？
题目过于简单，容易被作弊者识别
题目表述模糊，容易误导真实受访者
题目与调研主题无关，引起受访者反感
题量过多，拉长答题时间
校验逻辑单一，无法识别新型作弊方式
其他
您认为甄别题设置在问卷的哪个位置，对数据质量控制的效果最好？
问卷开头（筛选合格受访者）
问卷中间（识别中途随意作答）
问卷结尾（最终校验有效性）
开头+中间+结尾分散设置
根据调研目标灵活安排
您向同行推荐在供应链相关线上投票中使用甄别题提升数据质量的可能性有多大？（0分表示完全不推荐，10分表示非常愿意推荐）
您所在的团队是否会对甄别题识别出的无效问卷进行二次复核？
全部都会复核
抽样复核
直接剔除，不复核
没有设置甄别题，不存在这个环节
除了设置甄别题，您还会采用哪些方式提升供应链线上投票的数据质量？
限制答题IP/设备
设置最短答题时长
人工审核可疑问卷
采用答题轨迹分析技术
设置验证码防刷票
给受访者提供合理的答题激励
其他
您认为AI技术在甄别题设计、无效作答识别方面的应用前景如何？
前景非常广阔，能大幅提升质控效率
有一定应用价值，但需要人工配合
作用有限，无法替代传统质控方式
不看好，存在误判率高的问题
不了解
您认为当前供应链领域线上投票数据的整体质量如何？（1分表示质量很差，5分表示质量很高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您所在企业/机构每年在调研数据质量控制方面的投入大概是？
1万元以下
1万-5万元
5万-20万元
20万元以上
没有专门的相关投入
对于优化供应链调研中甄别题的设计、提升线上投票数据质量，您还有哪些具体的建议或经验分享？