大数据实现“人以群分”，宿舍分配变革道阻且长

源自：新京报

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原文标题：大数据实现“人以群分”，宿舍分配变革道阻且长

　　新生问卷所了解到的事实并非是静止性信息，据此分配的宿舍能不能承受住四年时间的考验仍不得而知。
　　中国青年网对大学生宿舍关系的调查结果显示：42.28%的学生与舍友曾经发生矛盾，28.29%的受访学生表示“有换宿舍舍友的想法”。
　　的确，前有云南大学马加爵案，后有复旦大学投毒案，小小的4-8人寝室里，舍友来自全国各地，生活习惯、性格爱好等都存在差异，而这种冲突在交往距离缩短和相处时间增长的情况下，往往会逐渐发酵。
　　加之目前大学新生逐渐更迭为更有主体个性的00后一代，如何与舍友保持稳定、健康的人际关系，成为每个大学生进入新环境后面临的第一个难题。
　　据成都商报报道，近日，南京大学设置新生问卷调查，内容包括生活作息、个人习惯、共用物品、消费倾向和兴趣爱好等调查项目。并基于问卷调查结果，使用“隐语义模型推荐算法”量化处理学生信息，评估各项数据之间的相似度，进行宿舍分配。
　　南京大学工处招办的郭亚敏称：“之所以做这种尝试，是想在管理成本允许的范围内，站在学生角度思考问题，贴近学生。”
　　但以大数据算法进行“人以群分”能否完美地达成学校的初衷呢？
　　其实，不论运算模型如何精准，算法所产生的量化结果是否能够真正描绘出新生的心理倾向和行为特征仍是一个未知数。尽管问卷的涉及范围十分广泛，但“人”的个体是复杂的，问题的答案未必能精确且完整地勾勒出每一个学生的特殊性。
　　即使能够通过“广泛撒网”做到对基本情况的全面了解，但新生问卷所了解到的事实并非是静止性信息，据此分配的宿舍能不能承受住四年时间的考验仍不得而知。
　　另一方面，大学是连接学校与社会的桥梁，被称为“小社会”，其中复杂的人际交往是对原本生活在单纯人际关系中的学生群体的必经考验。经历过宿舍、社团、学生会等团体，学生们会了解到怎样更恰当地处理人与人之间的差异性，从而减轻毕业后走入社会时面临的心理压力。而南大的这一举措无疑减少了大学环境中的多元化因素，在一定程度上削弱了学生处理人际问题的能力。
　　然而，无论如何，大一的新生刚刚离开家庭，脱离了父母的照顾，在陌生的大学环境中会有一段较长的适应期。南京大学利用大数据“推荐算法”为学生分配舍友和宿舍的举措虽然不是十全十美，但相比于大学目前广泛采用的简单粗暴的依据姓氏、报到顺序等分配宿舍的方式更加人性化。有助于营造良好的学习生活氛围，在很大程度上减少了学生适应新环境的挑战，避免了生活中不必要的困难，大大提振了其面对新的人生旅程的信心。
　　因此，作为大学宿舍分配方式变革的摸索者和先行者，南京大学的新举措自然存在需要完善之处，但却为高校的宿舍管理提供了有效的借鉴经验。未来，如何在实践中不断修正大数据算法模型，并更好地通过其他团体或组织推动学生的差异化交往，将成为高校管理的重要议题。

⊙谷俞辰（北京大学社会学系2017级本科生）