您是否有过在线调研（包括问卷设计、投放、数据回收分析等）的相关经验？
完全没有相关经验
有1年以内相关经验
有1-3年相关经验
有3-5年相关经验
有5年以上相关经验
您所在的机构/团队开展云计算相关主题在线调研的频率大概是？
几乎不开展
每季度少于1次
每季度1-3次
每月1-3次
每周至少1次
在过往的在线调研数据回收过程中，您遇到过哪些影响数据质量的问题？
机器批量刷票/填答
同一用户重复提交
填答者随意乱答（如所有题选同一选项）
填答时长过短的无效问卷
恶意引导的虚假回答
目标填答人群不符
其他
您认为无效刷量问卷对云计算在线调研最终结论准确性的影响程度如何？（1分=几乎无影响，5分=决定性负面影响）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您此前是否了解过问卷网智能防刷这类应用于在线调研场景的数据质量防控功能？
完全不了解
听说过但未使用过
使用过1-2次
经常使用这类功能
在选择在线调研平台的防刷功能时，您最看重以下哪些维度？
异常行为识别准确率
正常用户误拦截率
功能配置的便捷程度
防刷规则的自定义灵活度
异常数据的标记与溯源能力
功能使用成本
与云计算调研场景的适配性
其他
如果一款防刷工具可以精准识别机器批量提交行为，您对该功能的需求程度打几分？（1分=完全不需要，5分=非常需要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
针对云计算这类专业主题的在线调研，您认为以下哪种异常行为对数据质量的干扰最大？
非目标行业人群为了奖励随意填答
竞争对手恶意批量提交负面反馈
爬虫程序自动抓取并提交问卷
羊毛党批量刷取填答奖励
其他
您认为智能防刷机制可以通过哪些特征识别无效问卷？
IP地址异常聚集
设备指纹重复
填答路径与时长不符合正常逻辑
选项答案呈现规律性重复
验证码/行为验证通过率异常
填答者身份标签与目标人群不匹配
其他
如果防刷功能将少量正常填答的用户误拦截，您能接受的最高误拦截率是多少？
0.1%以下
0.1%-0.5%
0.5%-1%
1%-3%
只要能拦截大部分刷量，3%以上也可接受
您认为在云计算企业用户调研场景中，配置专属的智能防刷规则对提升数据有效性的价值有多大？（1分=毫无价值，5分=价值极高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您更倾向于哪种防刷验证方式，在保障数据安全的同时尽可能降低对正常填答者的打扰？
无感知后台行为检测，无需用户操作
滑动拼图验证
短信/邮箱验证码验证
指定题目逻辑校验（如陷阱题）
根据风险等级动态触发不同强度验证
在回收云计算相关调研数据后，您通常会采用哪些方式进行二次数据清洗？
剔除填答时长短于阈值的问卷
剔除答案完全一致/规律作答的问卷
校验IP/设备信息去重
通过逻辑题校验填答真实性
人工抽样核查可疑问卷
依赖平台自带的无效数据标记功能
不做额外清洗直接分析
其他
如果平台的智能防刷功能可以提前拦截90%以上的无效刷量问卷，您愿意为该功能支付额外费用的意愿是？（1分=完全不愿意，5分=非常愿意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前在线调研领域的数据质量控制功能，最需要补全以下哪类能力？
针对专业垂直领域（如云计算）的定制化防刷模型
跨平台的黑产账号/设备共享识别
填答全过程的实时风险预警
无效问卷的自动剔除与原因标注
数据质量效果的可视化报告
其他
如果您使用过搭载智能防刷能力的调研平台，您向身边有云计算调研需求的同行推荐该平台的可能性有多大？（0分=完全不可能，10分=非常愿意推荐）
您认为智能防刷相关的数据质量控制功能，未来还可以拓展哪些应用场景？
云产品用户满意度调研
云计算行业趋势普查
云服务客户需求调研
ToB企业决策人调研
在线学术调研数据收集
其他
您认为数据质量控制环节在整个云计算在线调研项目中的重要程度是？（1分=最不重要，5分=最重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您所在的团队每年投入在调研数据质量保障（包括人工清洗、防刷工具采购等）的预算大概是？
无专项预算
1万元以下
1万-5万元
5万-20万元
20万元以上
关于在线调研场景下的智能防刷与数据质量提升，您还有哪些其他的建议或期待？