您所在的企业/团队是否开展过短视频相关人才的盘点工作？
是，定期开展
是，偶尔开展
暂未开展，但有计划
暂未开展，也无相关计划
在过往的短视频人才盘点问卷/数据收集过程中，您是否遇到过恶意刷票、无效填写、重复提交等数据失真问题？
您认为短视频人才盘点过程中，数据质量问题通常会带来哪些负面影响？
人才评估结果失真，无法匹配真实能力
盘点结论无法支撑招聘、晋升等人事决策
浪费人力、时间等调研成本
影响团队对人才梯队建设的判断
其他
您是否了解过金数据智能防刷相关的功能？
非常了解，曾实际使用过
有一定了解，看过相关介绍
听说过，但不清楚具体功能
完全不了解
在短视频人才盘点的数据收集环节，您认为以下哪些防作弊手段是必要的？
IP地址限制，防止同一地址重复提交
设备指纹识别，拦截批量机器刷量
答题时长校验，过滤秒答等无效问卷
验证码校验，区分真人与机器操作
逻辑校验，排查前后答案矛盾的无效填写
其他
您认为可靠的防刷机制对保障短视频人才盘点数据质量的重要程度如何？（1分=非常不重要，5分=非常重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
如果在短视频人才盘点中引入智能防刷能力，您最期待它解决哪类核心问题？
批量机器提交的无效问卷
员工/参评人恶意重复打分
外部无关人员随意填写干扰结果
答题不认真导致的乱填、漏填问题
其他
您认为短视频人才盘点的数据质量控制，除了防刷之外，还需要覆盖哪些环节？
问卷题目设计的合理性校验
参评人员的身份精准核验
填写过程中的实时逻辑引导
回收后的数据清洗与异常值排查
盘点结果的交叉验证分析
其他
您是否有过使用智能防刷工具保障调研/盘点数据质量的经验？
有，使用体验很好
有，使用体验一般
有，使用体验较差
没有相关使用经验
若使用智能防刷功能，您对“不干扰正常填写用户体验”的重视程度如何？（1分=完全不在意，5分=非常在意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在短视频人才盘点场景中，您认为防刷规则的严格程度设置为哪种更合适？
高强度，优先保障数据真实性，可接受少量正常用户被误拦截
中等强度，平衡数据真实性和用户填写体验
低强度，优先保障填写流畅，仅拦截明显的恶意刷量行为
根据不同盘点环节灵活调整强度
您认为智能防刷在短视频人才盘点应用中，可能存在哪些顾虑？
正常填写的用户被误判拦截，影响参评体验
防刷规则不透明，无法判断拦截是否合理
需要额外学习操作，增加使用成本
无法适配短视频行业人才盘点的特殊场景
数据安全与隐私保护相关风险
其他
您认为针对短视频人才（如内容创作、运营、投放、剪辑等岗位）的盘点，是否需要定制化的防刷策略？
非常需要，不同岗位盘点场景差异大
比较需要，可在通用规则基础上做小幅调整
不太需要，通用防刷规则已经足够
完全不需要
您认为智能防刷功能对提升短视频人才盘点结果可信度的帮助有多大？（1分=完全没有帮助，5分=帮助极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
如果金数据智能防刷功能支持自定义防刷规则，您是否愿意在下次短视频人才盘点中尝试使用？
非常愿意
比较愿意
不确定，需要看具体功能
不愿意
您希望智能防刷工具在数据质量控制方面，提供哪些配套的可视化能力？
实时展示无效问卷/刷量行为的拦截数据
标记异常答卷的具体风险原因
提供数据质量评分，直观展示盘点数据可信度
对比开启防刷前后的数据差异
自动生成数据质量分析报告
其他
在过往的短视频人才盘点中，因数据质量问题导致无效问卷的占比大概是多少？
10%以内
10%-30%
30%-50%
50%以上
未统计过相关数据
您对目前所使用的人才盘点数据收集工具的防刷能力满意度如何？（1分=非常不满意，5分=非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为以下哪些长尾场景容易被常规防刷手段忽略，需要重点覆盖？
同一用户切换多个账号提交评价
参评人按照固定规律随意打分（如全选最高分）
外部羊毛党参与填写获取激励
团队内部串通恶意打分影响盘点结果
其他
关于金数据智能防刷在短视频人才盘点数据质量控制中的应用，您还有哪些其他的需求或建议？