风铃系统致力于打造未来的商业操作系统，运用大数据和人工智能技术，融合行为和态度数据，帮助企业全时段聆听用户心声，全旅程改善用户体验。风铃系统推出了品牌体验、产品体验、服务体验和员工体验组成的CEM产品矩阵，为企业、政府、高校和个人提供问卷设计、样本收集、建模分析、决策建议等一站式解决方案。

尽管网络问卷调查具有样本量大、简易迅速、费用低廉、匿名性好、应用场景丰富等等优势，但在实际操作中存在一些现实问题。基于网络在经济社会生活的重要地位，网络问卷调查在统计调查中应用会越来越广泛，风铃系统建议从以下几个方面入手，全面提高其数据质量。

第一方面：科学选用激励方式，提高问卷调查应答率。

研究者需要选取一些访问量足够大或者用户群体较多的平台，通过给予适当奖励，鼓励受访者积极参与调查。这点与传统问卷调查的激励方式相似，只是由于受访者都是通过网络传递信息，因此我们可以发放话费、流量、电商平台现金券等线上奖品将奖励准确投放至受访者手中。这种方式不仅可以提高网络问卷的应答率，还能够提高受访者留下联系方式的可能性，为后期回访检查问卷的有效性或开展跟踪调查提供基础。

第二方面：多平台邀请应答，保障问卷调查代表性。

网络抽样应用最广泛的一种是被访者驱动抽样，通过激励小部分的受访者来推荐特定数量的同伴群体。这种抽样对于研究一些特定的社会群体，如农民工、社工等，相对于概率抽样所获的数据同样准确和有效。所以，研究者需要尽量丰富与受访者之间的邀请路径，尽可能多地让目标群体进入调查范围，同时在多个线上平台扩散网络问卷，通过工作网、社交网联系机构、下级部门定向扩散网络问卷。同时，可以利用IP识别技术实现对应答终端的限制，避免同一对象多次填写或限制非研究对象应答。

第三方面：采用“友好”问卷设计，提升问卷数据有效率。

加强问卷设计的合理性和可操作性，如问卷内容应力求简明扼要，不宜过长。问卷问题数量如果条件允许，可以限制在20个左右。如果问卷内容确实较多，可以采用分层次进行的形式，将问卷按其内容或问题的深度等特征分成几个部分，通过网站或平台的程序实现问卷的自动检验，根据回答来决定下一问题内容，同时检查前后的逻辑性和完成状况。还可以运用智能化技术实现动态解释的功能，当被访者对于某一问题或概念不够理解时，通过点击相应问题或名词跳出提示窗口进行解释，有效降低理解误差。答题形式力求简单，尽量采用选择式答题方式。提倡在问卷设计环节形成初稿，在一定范围内进行应答测试，在最终定稿进行抽样。

第四方面：加强数据资料审核，降低网络调查误差度。

从问卷响应时间和内部逻辑两个角度衡量问卷数据质量，对问卷进行充分筛选。合理的问卷填写时间可以有效保障数据质量，筛选出填写时间过短或过长的问卷，并对这些问卷进行进一步审查。同时，如果发现此类问卷占比较高，则需要研究者仔细审视问卷的发放路径，及时做出调整。此外，问卷在设计时，不同的题干之间可以预设一些逻辑性，除去简单逻辑可以运用智能化手段自动跳转或数据检测，预留一些关联性或者互斥性的问题便于后期人工审核。如果此类问题前后逻辑不一致，那说明受访者很可能没有认真填写问卷，研究者就可以将此类问卷筛选出，避免其对于整体结果的不利影响。

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