您认为当前百货类调研样本收集过程中，最常见的作弊行为是以下哪一种？
同一用户重复注册填写
随意勾选答案不看题目
恶意填写虚假信息
使用脚本自动刷题
其他
您认为在样本收集环节设置答题时长校验，对防范作弊的效果如何？（1分效果极差，5分效果极好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为以下哪些手段可以有效提升百货调研样本收集的数据质量？
设置逻辑校验题
实名认证准入
IP地址重复筛查
人工抽样复核
答题轨迹行为分析
设置合理的答题激励阈值
您觉得在样本收集过程中，设置“前后题逻辑一致性校验”的必要性如何？
非常有必要，能筛除大部分无效问卷
比较有必要，可辅助识别作弊
一般，效果有限
没必要，会增加答题者负担
您是否遇到过为了获取调研奖励而随意填写问卷的情况？
您认为采用“注意力检测题”（如请选择指定选项）对识别无效答卷的作用有多大？（1分完全没用，5分作用很大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为以下哪些因素会影响百货类调研样本收集的代表性？
样本覆盖的年龄层不全
地域分布过于集中
职业结构偏差
样本量不足
抽样规则不科学
您觉得在样本收集阶段，是否有必要对答题设备的异常操作（如快速点击、答案规律化）进行实时拦截？
非常有必要，从源头减少无效数据
比较有必要，可降低后续清洗成本
无所谓，后续清洗即可
没必要，容易误拦截真实用户
您认为当前百货行业调研中，样本收集后的无效问卷占比大概在什么范围？
10%以内
10%-20%
20%-30%
30%以上
不清楚
您对“基于用户行为画像的异常样本识别技术”在防作弊场景中的应用前景打几分？（1分非常不看好，5分非常看好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为数据质量保障工作应该覆盖哪些环节？
样本招募准入环节
答题过程实时监控环节
问卷提交后初筛环节
数据深度清洗环节
数据入库前复核环节
您认为过高的答题激励是否会诱导更多作弊行为，进而影响样本收集的整体质量？
会，高激励会吸引大量专门刷奖励的用户
有一定影响，但可控
不会，激励高低和作弊没有直接关系
不清楚
您是否支持在样本收集过程中采用“多源数据交叉验证”的方式验证用户身份真实性？
非常支持，能大幅提升数据真实性
比较支持，在隐私合规前提下可以使用
不太支持，担心个人信息泄露
完全不支持
您认为当前百货类调研的样本收集流程在防作弊方面的完善程度如何？（1分非常不完善，5分非常完善）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为防作弊机制设计需要平衡哪些目标？
有效拦截作弊用户
不影响真实用户的答题体验
控制数据筛选的成本
保障最终样本的代表性
符合个人信息保护相关法规要求
您觉得在问卷中设置开放题，对提升数据质量、识别作弊答卷的帮助有多大？
帮助很大，随意填写的用户很难给出合理的开放题答案
有一定帮助，但会增加答题时长
帮助很小，作弊者也可以随便填内容应付
完全没帮助
结合您的经验，您对优化百货领域样本收集的防作弊机制、提升数据质量还有哪些具体建议？