《以AI反AI，以智治乱象——电商评价生态的智能整治与重构研究》调查问卷

您的身份类型

普通消费者(仅网购，不涉及电商经营）

电商从业者(店主/运营/推广等）

平台/监管相关从业者(电商平台员工/行业监管人员）平

相关领域研究者/学生

其他（请注明）

您是否有过网购经历或电商经营经历?

是

否

您是否了解“AI刷评”(通过AI批量生成虚假评论、养号刷分等行为）？

非常了解(能清晰识别AI评论特征)

了解(知道此类现象存在)

听说过但不清楚具体形式

完全不了解

您在网购/经营中，是否遇到过疑似AI刷评?

AI刷评与传统人工刷评相比，主要特点是?(可多选）【多选题】

生成速度快、数量庞大

内容更“人性化”，难以识别

成本更低、效率更高

隐蔽性强，可模拟真人行为

可跨平台规模化操作

其他（请注明）

您认为AI刷评对电商行业的危害程度?

AI刷评最影响哪些方面?【多选题】

10.

您是否了解平台用“AI反制AI刷评”的技术?

非常了解(知晓具体技术原理)

了解(知道平台有此类措施)

不太了解

完全不了解

11.

您认为以下哪些属于有效的AI反制技术?(可多选）【多选题】

语义深度分析(识别AI生成文本模式)

用户行为建模(检测异常操作序列)

多模态校验(结合订单、物流、评价时间等)

生成内容溯源(数字水印/指纹技术)

对抗性检测模型(专门针对AIGC的检测器）

IGC的检测器)

人机协同审核(AI初筛+人工复核)

其他：

12.

您对当前平台“AI反制AI刷评”效果的评价?

13.

作为消费者/从业者，您是否能感受到Al反制技术带来的变化？

非常明显(虚假评论大幅减少)

略有感受(情况有所改善)

变化不大(乱象依然存在)

反而更糟(刷评更隐蔽、更难识别)

没有关注/不确定

14.

您如何看待AI刷评与AI反制技术之间的“攻防升级”？

这是技术发展的必然博弈，将长期持续

反制技术终将领先，有效遏制乱象

生成技术可能始终领先，治理难度递增

对抗可能导致“误伤”真实用户评论

最终需要法律和伦理约束，而非纯技术对抗

说不清

15.

您认为AI反制技术目前最需要改进的方面?【多选题】

16.

您认为仅靠AI反制技术，能否彻底解决电商刷屏乱象？

17.

除AI技术外，还需要哪些整治手段?【多选题】

完善法律法规，提高违法成本

平台建立更严厉的处罚机制

建立行业自律与信用体系

加强消费者识别能力教育

引入第三方独立审计机构

建立“红黑榜”公示制度

其他：

19.

“以AI反AI”的治理模式，对重建电商信任的帮助程度？

20.

若平台公开AI反制技术的原理与成果，您的信任度会？

21.

当您怀疑评论是AI刷评时，通常会?

22.

从经营角度看当前治理AI刷屏的主要挑战是？【多选题】

平台检测标准不透明，误判申诉难

这里有滞后性，“劣币驱逐良币”压力大

合规经营成本高于刷评成本

不同平台规则不一，难以适应

缺乏权威的假设评论鉴定标准

其他

23.

从治理实践看，最大的难点在于？【多选题】

区分“营销性好评”与“恶意刷屏”的界限

AI生成内容快速进化，检测模型需持续更新

平衡治理强度与用户体验(避免误伤）

数据隐私保护限制深度监测

跨平台协同治理机制缺失

其他

24.

为重构可信评价生态，您对以下“未来模式”的接受度？

（1=完全不接受，5=非常接受）

	1	2	3	4	5
A.实名认证评价(评价者需严格身份验证）
A.实名认证评价(评价者需严格身份验证）
B.体验后邀评（仅确认收货后才可评价）
B.体验后邀评（仅确认收货后才可评价）
C.评价价值投票(用户对“评论的有用性”打分）
C.评价价值投票(用户对“评论的有用性”打分）
D. AI摘要+AI评论( AI归纳要点，同时展示精选真人评论）
D. AI摘要+AI评论( AI归纳要点，同时展示精选真人评论）
E.区块链存证评论（评价数据上链，确保不可篡改）
E.区块链存证评论（评价数据上链，确保不可篡改）

25.

未来电商评价生态健康发展的核心是？【多选题】

AI反制技术的持续迭代升级

法律法规与行业标准的完善

平台企业主体责任的压实

商家诚信经营文化的培育

消费者理性辨别能力的提升

第三方独立监督机制的建立

其他

26.

您对“以AI反AI，智能整治电商刷评”的具体建议？