大数据“匹配”室友 效果待检验

通过性格、习惯等因素匹配室友，无疑是一种相对合理的“次优选择”。当然，大数据“算出”室友，不应是简单的“合并同类项”。室友之间，最好是既有相似，又有互补，如何在实践中不断修正大数据算法，追求“和而不同”的境界，考验着高校的管理智慧。
近日，南京大学采用大数据算法，为今年入学的新生匹配室友的消息引发关注。日前，记者从该校学生工作处获悉，约3300名新生中，近八成学生填写了问卷。根据问卷中涉及到的生活习惯、个人卫生情况、个性化选择及个人兴趣爱好等选项，学校用大数据算法分析学生的相似程度，以此划分寝室、匹配室友。（8月26日《北京青年报》）
南京大学改革采用大数据算法，考量学生的生活习惯和兴趣爱好，以此匹配室友，让人眼前一亮。对此，许多网友称赞学校的做法人性化，可以接触到趣味相投的人，避免一些不必要的矛盾。不过，也有反对的声音，认为剥夺了孩子多样化、差异化交友的权利。在传统分配宿舍方式的支持者看来，随机分配室友本身就是大学生活的一部分，大学生们要学会和性格不同的室友相处，以提前适应未来的社会生活。
其实，学习和不同的人打交道，和改革宿舍分配方式本身并不矛盾。大学生沟通交流的渠道有很多，比如上课、讨论、参加集体活动等，并不是说不能分到一个宿舍，就失去了人际交往的机会。宿舍具有特殊性，就相当于一个“家庭”。人们可以在工作中、生意上和形形色色的人打交道，但如果是组建家庭，还是会选择志同道合的伴侣。同样的道理，有的学生之间格格不入，甚至“话不投机半句多”，倘若硬是拉郎配成为室友，整天低头不见抬头见，对双方都是一种折磨。对于一些注定无法成为朋友的人，最好的相处之道或许就是“敬而远之”，室友的关系显然已经打破了应有的合理距离。
俗话说，众口难调。宿舍分配没有“最优选择”，任何一种方式都会有人不满意，但通过性格、习惯等因素匹配室友，无疑是一种相对合理的“次优选择”，有助于增进交流，激发潜能，营造良好的学习生活氛围。当然，大数据“算出”室友，不应是简单的“合并同类项”。室友之间，最好是既有相似，又有互补，如何在实践中不断修正大数据算法，追求“和而不同”的境界，考验着高校的管理智慧。（张淳艺）

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