您的身份属于以下哪一类？
游戏厂商从业人员
第三方市场调研机构人员
行业研究/咨询分析师
高校/科研机构研究者
游戏领域投资者
其他
您从事网络游戏相关工作/研究的年限是？
1年以内
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
您所在机构开展网络游戏相关市场调研的频率通常是？
每月至少1次
每季度1-2次
每半年1次
每年1次
不定期，根据项目需求开展
从未开展过
在开展网络游戏行业市场调研时，您通常会收集哪些维度的数据？
用户规模与用户画像
玩家付费行为与付费意愿
竞品产品表现与市场份额
政策监管与行业环境
渠道分发效率与获客成本
用户满意度与产品口碑
技术发展趋势（如AI、云游戏）
其他
您常用的一手数据收集方法有哪些？
线上问卷调研
玩家深度访谈
焦点小组座谈会
游戏内行为埋点数据采集
用户可用性测试
社群/论坛舆情观察
线下门店/展会实地走访
其他
您常用的二手数据来源包括哪些？
行业公开报告（如伽马数据、Newzoo等）
上市公司财报与公开披露信息
应用商店榜单与下载/评论数据
第三方数据平台（如Sensor Tower、七麦数据）
政府/行业协会公开统计数据
学术期刊与研究论文
新闻媒体公开报道
其他
请您对以下各类数据收集方法的可信度进行评分（1分最低，5分最高）：游戏内官方埋点数据
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您对以下各类数据收集方法的可信度进行评分（1分最低，5分最高）：第三方平台监测数据
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您对以下各类数据收集方法的可信度进行评分（1分最低，5分最高）：问卷调研自报数据
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您对以下各类数据收集方法的可信度进行评分（1分最低，5分最高）：用户深度访谈质性数据
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在样本选择上，您开展网络游戏相关市场调研时最常采用的抽样方法是？
随机抽样
分层抽样
配额抽样
方便抽样
滚雪球抽样
根据项目目标定制抽样方案
不确定/不了解抽样方法
您在数据分析阶段常用的方法与工具有哪些？
描述性统计分析
交叉分析与相关性分析
回归分析等统计推断方法
用户分群与聚类分析
文本情感分析（针对评论/舆情）
Excel/WPS表格
SPSS/Stata等统计软件
Python/R等编程语言
BI可视化工具（如Tableau、Power BI）
其他
您认为当前网络游戏行业市场调研中，最突出的难点是什么？
玩家样本触达困难，样本代表性不足
数据真实性难以核验，数据注水问题突出
用户行为变化快，数据时效性不足
细分赛道（如出海、小游戏）数据缺口大
数据孤岛问题，跨平台数据难以打通
分析方法与业务场景脱节，结论难落地
其他
您认为一份高质量的网络游戏行业市场调研报告，应当具备哪些核心特征？
数据来源清晰可追溯
样本量充足且代表性强
分析框架逻辑严谨
结论可直接支撑业务决策
对行业趋势有前瞻性判断
细分领域数据颗粒度足够细
可视化呈现清晰易懂
其他
您向同行推荐当前常用的市场调研方法与工具的可能性有多大？（0分表示完全不推荐，10分表示非常愿意推荐）
您所在机构是否会将AI技术应用于市场调研的数据收集或分析环节？
已经大规模应用
已经在部分项目中试点应用
正在评估规划中
暂未应用，但未来考虑
暂未应用，且暂无相关计划
您认为AI技术可以在市场调研的哪些环节发挥价值？
问卷智能设计与优化
海量用户评论/舆情的文本分析
用户行为预测与建模
数据可视化报告自动生成
访谈内容的智能编码与提炼
样本精准匹配与触达
其他
您认为未来3年，网络游戏行业市场调研的发展趋势更偏向于？
数据来源更加多元，全域数据打通成为主流
AI深度赋能，调研效率与精准度大幅提升
更加聚焦细分赛道与垂直人群的深度研究
合规要求提升，数据采集与使用更加规范
实时化、动态化监测替代传统周期性调研
其他
您对当前网络游戏行业公开市场调研数据的整体满意度如何？（1分非常不满意，5分非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您获取网络游戏行业市场调研相关信息的主要渠道是？
专业行业研究平台
行业峰会与线下沙龙
同行交流与社群分享
专业媒体公众号/网站
高校/智库公开研究成果
其他
结合您的实践经验，您认为在网络游戏行业开展市场调研时，有哪些容易被忽略的注意事项？
对于优化网络游戏行业数据收集与分析方法，您还有哪些其他建议？