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