您是否参与过影视相关课题的问卷调研执行工作？
是，有3次及以上完整项目经验
是，参与过1-2次项目
否，仅了解相关理论未实际执行
否，完全未接触过
您在影视课题调研团队中通常承担的角色是？
项目总负责人
问卷设计与数据管理人员
一线问卷发放/执行人员
数据清洗与分析人员
其他相关角色
您在影视类调研中常用的问卷发放/数据收集工具有哪些？
金数据
问卷网
腾讯问卷
问卷星
其他SaaS调研工具
线下纸质问卷
您认为在影视受众调研中，配额控制对保障样本代表性的重要程度如何？（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在影视课题调研中通常会设置哪些维度的样本配额？
受访者年龄层
观影频率/观影习惯
地域分布
性别比例
学历/职业分布
特定影视内容偏好
其他维度
您过往的影视调研项目中，是否使用过金数据的配额控制功能？
经常使用，是核心功能之一
偶尔使用，仅重点项目启用
知道该功能但从未使用
不了解该功能
您认为金数据的配额规则设置操作便捷度如何？（1分非常不便，5分非常便捷）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在使用调研工具设置配额时，遇到过哪些常见问题？
配额统计延迟导致超量回收
多条件交叉配额设置逻辑复杂
配额满后无法自动精准截止回收
不同渠道配额难以拆分统计
未遇到明显问题
其他问题
根据您的经验，影视类调研项目中无效答卷的占比通常在哪个区间？
5%以内
5%-15%
15%-30%
30%以上
未做过相关统计
您遇到过的无效答卷通常有哪些典型特征？
所有题目作答时间明显短于合理时长
连续多道题选择同一选项（如全选A）
开放题回答内容与题目完全无关
逻辑矛盾（如未看过某作品却给出详细评分）
同一IP/设备重复提交多份答卷
不符合样本配额要求的非目标人群答卷
其他特征
您通常通过哪些方式识别调研中的无效答卷？
工具自带的无效答卷自动筛选规则
人工逐份核查作答逻辑
设置陷阱题/测谎题识别
通过作答时长阈值初筛
交叉验证配额属性匹配度
其他识别方式
您是否使用过金数据自带的无效答卷筛选/防作弊功能？
熟练使用，可自定义多维度筛选规则
使用过基础功能（如答题时长限制、重复提交限制）
知道有相关功能但不会配置
完全没使用过这类功能
您认为金数据在自动识别异常答卷方面的准确率如何？（1分准确率极低，5分准确率极高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在处理无效答卷时，您通常会采取哪些操作？
直接标记并剔除出有效样本库
对疑似无效答卷进行人工复核后再决定
针对恶意填写的IP/设备设置后续拦截
将无效答卷占比反馈给发放渠道优化投放
保留所有答卷仅在分析时做权重调整
其他处理方式
您认为配额控制和无效答卷清理两项工作，对最终调研结论准确性的影响程度是？
影响极大，是数据质量的核心保障
影响较大，能显著降低结果偏差
影响一般，仅起到辅助优化作用
影响很小，不做也不会有明显问题
您认为当前金数据在影视课题调研场景下，还有哪些可优化的方向？
增加更适配影视行业的配额模板
提升无效答卷识别的AI智能程度
优化多渠道配额实时同步能力
增加无效答卷原因自动标签功能
简化交叉配额的设置流程
其他优化方向
如果开展新的影视类课题调研，您优先选择金数据作为数据收集工具的可能性有多大？
一定会优先选择
大概率会选择
视项目需求决定
基本不会选择
关于影视课题调研中的配额设置、异常答卷处理，您还有哪些实操经验或建议可以分享？