您是否参与过线上调研或数据样本收集相关的工作/活动？
从未参与
偶尔参与（每年1-3次）
经常参与（每月1-3次）
频繁参与（每周至少1次）
您认为在电脑端开展样本收集工作时，最突出的风险点是什么？
用户重复提交/刷量
答题者随意作答（如直线题、秒答）
样本属性不符合调研要求
恶意篡改提交数据
其他
您接触过的样本收集环节中，常见的防作弊手段有哪些？
IP地址限制
设备指纹识别
答题时长阈值控制
逻辑校验题（陷阱题）
验证码验证
人工复核
其他
您认为“设备指纹识别”对防范电脑端样本收集作弊的有效程度如何？（1分=完全无效，5分=非常有效）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
当您遇到答题过程中需要完成滑块验证、短信验证等操作时，您的通常反应是？
理解并配合完成
觉得麻烦但仍会完成
直接放弃作答
视验证复杂度决定
您认为过于严格的防作弊机制，对样本收集的有效回收率影响程度如何？
几乎没有影响
有轻微影响（回收率下降10%以内）
有中等影响（回收率下降10%-30%）
有严重影响（回收率下降30%以上）
以下哪些数据质量问题，您认为在电脑端样本收集中最为常见？
答题内容前后矛盾
所有题目选择同一选项
开放题填写无意义内容
样本人口属性失真
答题时间过短/过长
其他
您对当前主流线上调研平台在数据质量保障方面的整体满意度如何？（1分=非常不满意，5分=非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否遇到过因防作弊机制误判，导致正常提交的有效样本被拦截的情况？
您认为优化电脑端样本收集防作弊机制，应优先考虑哪些维度？
提升作弊识别准确率，减少误判
降低验证环节对正常用户的干扰
覆盖更多新型作弊手段（如AI批量答题）
建立动态化的作弊风险评分体系
加强数据采集过程的透明度
其他
您认为AI生成内容（如大模型自动答题）对当前样本收集的数据质量威胁程度如何？
您认为以下哪些方式能够有效提升样本收集后的数据质量？
多维度数据交叉校验
异常值自动清洗
人工抽样复核
建立样本信用评分体系
答题过程行为轨迹分析
其他
您认为“答题过程行为轨迹分析（如鼠标移动轨迹、页面停留时长分布）”对识别作弊样本的重要性如何？（1分=完全不重要，5分=非常重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
如果调研平台向您说明样本收集过程中的防作弊规则与数据用途，您的信任程度会如何变化？
您是否愿意为了提升数据质量，在样本收集过程中授权平台采集必要的设备/行为信息（不涉及个人隐私敏感内容）？
完全愿意
在明确信息用途的前提下愿意
不太愿意
完全不愿意
您认为以下哪些场景下的样本收集，对防作弊和数据质量的要求最高？
学术研究调研
商业市场调研
政策民意调研
用户产品体验调研
医疗健康相关调研
其他
您认为未来3年，电脑端样本收集的防作弊技术难度会如何变化？（1分=明显降低，5分=明显提升）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否了解过同态加密、差分隐私等隐私计算技术在样本收集数据安全保障中的应用？
非常了解
略有了解
听说过但不清楚具体内容
完全没听说过
您对优化电脑端样本收集的防作弊机制、提升数据质量，还有哪些具体的建议或经验分享？