Набор критериев, по которым достоверность ответов поможет оценить провайдер 
 1. Автоматизированное выявление одинаковых анкет.
Например, когда заполненные анкеты полностью совпадают, либо в них задублированы комментарии. Однажды в результатах исследования я выявил 500 анкет, в которых различались количественные результаты, но были одинаковые развернутые ответы.
Последующее расследование показало, что это был целенаправленный вброс для повышения статистики участия.
2.  Выявление анкет с нулевой дисперсией, то есть с отсутствием разброса ответов как таковых. Например, только ответы «Полностью согласен» на все вопросы.
3.  Выявление анкет, заполненных «волнами».
Особенно хитрые респонденты понимают, что полностью одинаковые ответы легко выявить и они бросаются в глаза, и начинают отвечать «волнами», то есть сначала дают максимально положительный ответ, на следующий вопрос — чуть ниже и т. д.
4.  Ну и самый интересный инструмент — использование шкал социальной желательности.
В анкету включаются вопросы, сформулированные таким образом, что положительные ответы на них с высокой долей вероятности говорят о склонности респондента приукрашивать ситуацию.
Например, один из вопросов, который используем мы, звучит так: «В нашей компании работа построена идеально, и я никогда не сталкиваюсь с трудностями».
Очевидно, что идеально выстроенных процессов не бывает, а значит, сотрудник, который полностью согласен с этим тезисом, скорее всего, лукавит.
При этом, кто-то все-таки может искренне так считать и не замечать трудностей. Именно поэтому мы ориентируемся не на абсолютные значения по этим вопросам, а на сравнение с рыночными бенчмарками.
И вот здесь уже становится интересно: если люди соглашаются с этим утверждением значительно чаще, чем в среднем по рынку, стоит делать поправку результатов на уровень социальной желательности. И наоборот, люди могут отвечать более искренне, по сравнению с бенчмарком, например, в силу особенностей корпоративной культуры. И тогда поправку нужно делать в обратную сторону.