經過入讨論，團隊決定問卷開頭加入隐私聲，确表示參與者信息将嚴格保密，并采用匿名方式進數據分析。

“如果們能夠妥善處理數據隐私問題，這将增強研究信度。”莉莉總結。

然而，當問卷終于發放後，原瑤團隊面臨更挑戰。剛開始收集數據量并理，參與者反饋遠于預期。許表示對這種調查到疑慮，擔自已信息會被洩。

“們該審視們宣傳策略？”阿馨次團隊會議提到。

“社交媒L帖子得到很點贊，但轉發卻很。”補充，“隻好奇，卻沒真正參與進來。”

“們能需考慮舉辦線宣傳活動。”莉莉提建議，“通過面對面方式，們以更好打消參與者顧慮。”

團隊決定園舉辦場信息發布會，向潛參與者詳細介紹研究目、義數據隐私保障措施。原瑤準備份簡潔演講稿，力求傳達們熱與誠。

發布會當，原瑤面對群聽衆，充記期待與緊張。“謝到來，們‘平等之聲’團隊，今希望與分享們研究項目。們相信，這個項目僅為學術探讨，更為解決現實性别歧視問題。”

莉莉也旁為原瑤提供支持，用聲音補充：“們視每位參與者見，所信息都将嚴格保密。”

随着講述，參與者疑慮漸漸消散，逐漸願表達自已觀點經曆。會後，很主動詢問參與問卷細節，這讓原瑤到無比欣慰。

正當團隊以為切朝着積極方向發展時，另個挑戰卻期而至。調查問卷收集數據，現量疑、常規答複，這些答複顯然“刷單”造成。

“們必須對此進分析，問題根源。”原瑤團隊圍會議，氣氛變得緊張。

“們需檢查問卷設計，否引導性問題。”阿馨皺眉，“如果參與者認為們問問題偏見，能會導緻們提供真實答案。”

“但這些數據流失對們研究将造成響？”焦慮問。

莉莉沉片刻，打斷讨論：“無論如何，們必須堅持自已原則。們能為數據完性而犧牲參與者真實受。”

“對，們需保證數據質量。”原瑤堅定說。

經過番讨論，團隊決定采取嚴格篩選機制，對收集到數據進清洗，剔除常規答複。莉莉提議使用機器學習算法，分析數據疑模式，幫助團隊識别些虛假答複。

“這樣來，們以減為錯誤，并且提數據準确性。”莉莉解釋。

這決定雖然帶來額作量，但每個都識到，隻确保數據真實性，才能支撐起們研究目标。