您是否有过参与学术类或市场类调研问卷的经历？
从未参与过
偶尔参与（每年1-3次）
经常参与（每年4-10次）
频繁参与（每年10次以上）
在您过往参与的调研中，是否遇到过为了快速完成而随意作答的情况？
您认为当前零售领域学术调研的数据整体可信度如何？（1分表示非常不可信，5分表示非常可信）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为以下哪些行为属于调研过程中的作弊行为？
答题时间过短（如低于正常阅读时间）
所有题目选择同一选项
前后逻辑矛盾的回答
使用脚本或机器自动作答
刻意迎合调研者期望的回答
多人共用同一账号重复作答
您是否了解调研中常用的防作弊机制？
完全不了解
听说过但不清楚具体内容
了解部分常见手段
非常了解
以下防作弊手段中，您接触过哪些？
设置陷阱题（如“本题请选择‘非常同意’”）
记录答题时长并剔除过快样本
IP地址/设备指纹去重
逻辑校验题（前后题答案需匹配）
验证码/人机验证
注意力检测题（如文字反向识别）
您认为设置答题时间下限（如剔除少于100秒完成的问卷）对过滤无效问卷的效果如何？（1分表示完全没效果，5分表示效果非常好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
当问卷中出现“请在本题选择‘比较不同意’”这类验证题目时，您的感受是？
很正常，能理解是为了保证数据质量
有点麻烦，但可以接受
觉得被不信任，会产生反感
会直接放弃作答
您认为不合理的防作弊设置可能带来哪些负面影响？
增加受访者负担，导致中途放弃
误判认真作答的受访者为作弊
让受访者产生不被信任的负面感受
延长问卷填写时间，降低参与意愿
没有明显负面影响
您是否有过因为问卷验证环节过于繁琐而中途退出的经历？
您认为在零售学术调研中，数据质量对研究结论的重要性如何？（1分表示完全不重要，10分表示极其重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为除了技术层面的防作弊手段，还有哪些方式可以提升调研数据质量？
合理设置问卷长度，避免受访者疲劳
清晰表述题目，减少理解偏差
给予适当的答题激励
明确告知调研目的与数据用途
优化问卷逻辑跳转，减少无关题目
如果调研方明确告知会通过技术手段识别无效作答，您是否会更认真地填写问卷？
会，会更注意按照真实情况作答
不会，本来就会认真填写
不会，反而会觉得被监视而不舒服
不确定
您对“陷阱题”这类防作弊方式的接受程度如何？（1分表示完全不能接受，5分表示完全可以接受）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前零售学术调研中，作弊样本占总样本的比例大概是多少？
5%以下
5%-15%
15%-30%
30%以上
不清楚
您认为哪些场景下更容易出现调研作弊行为？
有高额现金/实物奖励的调研
题目过多过长的调研
题目表述晦涩难懂的调研
面向专业群体的学术调研
公开招募受访者的线上调研
您认为IP/设备去重这类防作弊手段对防范重复作答的效果如何？（1分表示完全没效果，5分表示效果非常好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否遇到过因为更换网络/设备而被误判为重复作答的情况？
从未遇到
遇到过1次
遇到过2-3次
遇到过3次以上
您对零售学术调研中优化防作弊机制、平衡数据质量与受访者体验有什么具体建议？
您的学历背景是？
高中及以下
大专/本科
硕士研究生
博士研究生及以上
您是否有过零售行业相关的学习或工作经历？
有，相关经历3年以上
有，相关经历1-3年
有，相关经历1年以下
完全没有