民宿业治安风险感知与预警模型构建调查

尊敬的受访者：
您好！随着网约房、短租公寓等新业态的兴起，民宿行业不断发展，但您是否曾对其治安风险产生过担忧呢？本问卷旨在了解新业态背景下民宿行业面临的治安风险现状，为构建科学的分级预警模型提供数据支撑。问卷采用匿名形式，填写过程大约5分钟，所有数据仅用于学术研究。感谢您的参与！

1. 您的年龄是？

18岁以下18岁~35岁36岁~60岁60岁以上

2. 您是否从事过与民宿经营、物业管理或治安管理相关的职业？

是，我目前正在从事否，从未从事偶尔兼职或接触过

3. 您在过去一年中，入住民宿（含网约房、短租公寓）的频率大约是？

0次1-2次3-5次5次以上

4. 当您选择民宿时，以下哪个因素对您来说最重要？

价格实惠房屋特色（如装修、景观）地理位置便利平台上的安全评分与评价

5. 您认为，相比传统酒店，民宿行业在治安管理上最大的特点是?

入住实名登记执行更松散邻里关系更复杂（住客与居民混居）监控等安防设施覆盖率低经营者专业程度参差不齐

6. 在您入住或管理民宿的经历中，是否遇到过以下情况?（多选）

未出示身份证即可入住房内发现可疑的偷拍设备深夜邻居因噪音发生激烈冲突遭遇“一房多卖”或虚假房源诈骗从未遇到过以上情况

7. 您认为当前民宿行业最突出的风险属于以下哪一类?

人身安全风险（如打架斗殴、性骚扰）财产安全风险（如入室盗窃、物品丢失）信息隐私风险（如身份泄露、偷拍）公共秩序风险（如噪音扰民、聚集滋事）

8. 如果您发现隔壁民宿住客行为可疑（如深夜频繁出入、人员嘈杂），您会倾向于?

立即报警向物业或房东反映通过平台客服投诉事不关己，保持沉默

9. 您认为当前主流民宿预订平台（如Airbnb、美团民宿、小猪民宿等）对房源的安全审核严格吗?

非常严格，几乎无漏洞一般，存在形式主义比较宽松，主要靠房东自觉不了解平台审核机制

10. 在入住民宿时，您会更关注以下哪一项因素？

房东是否在公安机关备案住客是否有不良入住记录民宿管家是否为专职人员周边居民对民宿的投诉频率

11. 您认为以下哪个地理位置最容易引发治安风险？

核心商圈的高档公寓大学城周边的居民小区偏远景区的独栋别墅交通枢纽旁的老旧小区

12. 如果实施“分级预警”，您认为红色预警（最高风险）民宿应被采取的首要措施是?

立即停业整顿在预订平台下架房源安装额外的安防设备并增加抽查频次约谈房东并罚款

13. 您是否支持将民宿的“治安风险等级”在预订平台上向消费者公开显示?

非常支持，保障消费者知情权比较支持，但需谨慎评估标准不支持，可能误伤优质商家无所谓

14. 您认为现有的民宿管理制度在执行中遇到的最大障碍是什么？（最多选2项）

房东嫌麻烦，不愿配合监管部门人力不足，难以全面覆盖平台与政府数据未打通，存在信息孤岛住客流向性大，信息更新不及时

15. 如果应用大数据和人工智能技术来预测民宿治安风险，您最大的顾虑是?

侵犯住客或房东的个人隐私算法可能存在误判或歧视技术维护成本高，难以推广没有顾虑，技术越先进越好

16. 您认为“分级预警模型”未来能否有效降低民宿行业的治安案件发生率?

能，通过精准干预可以防患于未然有一定作用，但根本还在于从业者素质作用有限，治安问题随机性强难以判断

17. 对于构建民宿行业治安风险分级预警模型，您最想提的一条建议是?

简化流程，不给经营者增加过多负担强化数据共享，打通公安、平台、物业信息壁垒建立黑名单制度，对高风险人员/房源终身禁入加强普法宣传，提升住客的自我防范意识

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