Que faire si le questionnaire se répète ?

Lors de la réalisation d'enquêtes par questionnaire, nous rencontrons souvent un problème délicat : la récurrence d'une certaine adresse IP. Cette situation peut affecter l'exactitude des résultats de l'enquête et peut même conduire à des données faussées. Pourquoi cela se produit-il exactement ?

Tout d'abord, les adresses IP sont dupliquées pour diverses raisons. Il peut s'agir d'une même personne qui soumet le questionnaire plusieurs fois pour tenter d'influencer les résultats de l'enquête, ou de plusieurs utilisateurs qui partagent le même réseau, ce qui entraîne la duplication des adresses IP. Dans tous les cas, la résolution de ce problème exige que nous prenions des mesures efficaces.

Application d'outils technologiques

Afin d'éviter la duplication des adresses IP, nous pouvons utiliser certains moyens techniques pour la contrôler. Voici quelques méthodes courantes :

1. utilisation de cookies

Les cookies sont de petits fichiers de données stockés dans le navigateur de l'utilisateur qui peuvent être utilisés pour enregistrer le comportement d'accès de l'utilisateur. En installant des cookies, nous pouvons enregistrer la visite d'un utilisateur la première fois qu'il soumet un questionnaire. La prochaine fois qu'il essaiera de le faire, il pourra vérifier dans les cookies s'il l'a déjà fait.

function checkCookie() {
var user = getCookie("submitted");
if (user != "") {
alert("您已经提交过问卷了！");
return false;
} else {
setCookie("submitted", "yes", 365);
return true;
}
}

function setCookie(cname, cvalue, exdays) {
var d = new Date();
d.setTime(d.getTime() + (exdays*24*60*60*1000));
var expires = "expires="+ d.toUTCString();
document.cookie = cname + "=" + cvalue + ";" + expires + ";path=/";
}

function getCookie(cname) {
var name = cname + "=";
var ca = document.cookie.split(';');
for(var i = 0; i < ca.length; i++) {
var c = ca[i];
while (c.charAt(0) == ' ') {
c = c.substring(1);
}
if (c.indexOf(name) == 0) {
return c.substring(name.length, c.length);
}
}
return "";
}

2. les enregistrements d'adresses IP

Une autre méthode consiste à enregistrer directement les adresses IP qui ont soumis des questionnaires et à les comparer dans la base de données. S'il s'avère qu'une adresse IP a déjà soumis un questionnaire, elle est rejetée. Cette méthode est efficace mais a ses limites, notamment lorsque plusieurs utilisateurs partagent la même adresse IP.

import sqlite3

def check_ip(adresse_ip).
conn = sqlite3.connect('survey.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM submissions WHERE ip= ?" , (ip_address,))
data = cursor.fetchone()
conn.close()
si données.
return False
return True

def record_submission(ip_address) :
conn = sqlite3.connect('survey.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("INSERT INTO submissions (ip) VALUES ( ?)" , (ip_address,))
conn.commit()
conn.close()

Conception conviviale

Outre les moyens techniques, nous pouvons également réduire la récurrence des adresses IP grâce à une conception humanisée. Par exemple, sur la page de soumission du questionnaire, les utilisateurs sont clairement informés que chaque adresse IP ne peut soumettre le questionnaire qu'une seule fois. Cela permet non seulement de rappeler aux utilisateurs de respecter les règles, mais aussi d'améliorer leur expérience de participation.

En outre, nous pouvons également mettre en place des mécanismes de récompense, tels que chaque soumission unique a une chance d'obtenir un petit cadeau ou une qualification à la loterie. Cette approche permet non seulement d'inciter davantage d'utilisateurs à participer, mais aussi de réduire efficacement les soumissions répétées.

Conseils pour l'analyse des données

Malgré toutes les mesures prises, il arrive que des adresses IP en double soient inévitables. À ce stade, nous pouvons identifier et traiter ces doublons grâce à des méthodes d'analyse de données.

Par exemple, nous pouvons déterminer si les soumissions multiples d'une adresse IP proviennent de la même personne en analysant plusieurs dimensions telles que le temps de soumission et le contenu des réponses. S'il s'avère qu'une adresse IP a fait plusieurs soumissions dans un court laps de temps et que le contenu des réponses est très similaire, les données peuvent être qualifiées de données dupliquées.

import pandas as pd

def detect_duplicates(data) : data['submission_time'] = pd.to_datetime(data['submission_time'])
data['submission_time'] = pd.to_datetime(data['submission_time'])
data = data.sort_values(by=['ip', 'submission_time'])
data['time_diff'] = data.groupby('ip')['submission_time'].diff().dt.total_seconds()
duplicates = data[(data['time_diff'] < 60) & (data['answers'].duplicated())]
return duplicates

résumés

Le problème des adresses IP récurrentes dans les enquêtes par questionnaire est délicat mais pas insurmontable. Grâce à des moyens techniques, à une conception humanisée et à l'analyse des données, nous pouvons réduire efficacement l'occurrence de cette situation et garantir l'exactitude des résultats de l'enquête. J'espère que cet article vous fournira des références utiles pour vous aider à mener de meilleures enquêtes par questionnaire.