□张淳艺

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。根据新生问卷中涉及的生活习惯、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》）

对于许多新生来说，上大学是第一次离开父母过集体生活。过去，大学分配宿舍往往是按照学号、报到顺序等，并不会考虑个人性格、生活习惯等因素。这种分配方式难免会把个别性格迥异、生活习惯容易冲突的学生分在一起，因此引发矛盾纠纷，甚至酿成悲剧。前些年有调查显示，70.5%的受访学生曾为寝室矛盾而感到烦恼，导致寝室矛盾的原因包括生活习惯不同、室友间缺乏沟通、性格不合。

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，此举让人眼前一亮。许多网友称赞学校的做法人性化，可以与趣味相投的人生活在一起，避免产生一些不必要的矛盾。也有反对的声音，认为剥夺了大学生多样化、差异化交友的权利。随机分配室友本身就是大学生活的一部分，大学生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与改革宿舍分配方式并不矛盾。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。

学生宿舍具有特殊性，相当于一个家庭。人们可以在学习上、工作中和形形色色的人打交道，但如果要组建家庭，多半会选择志同道合的伴侣。同样道理，有些学生彼此间格格不入，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，何必要强求他们成为室友。

在一些西方国家，大学都十分注重合理分配宿舍。像哈佛大学要求新生入学前都填写一份住宿申请表，内容包括希望有几个室友、自己的学习特点和社交习惯等。相关负责人会将最能够实现“化学效应”的新生安排在一起，使他们可以相互促进提高学术水准，健康地培养兴趣爱好。

如今，国内高校也纷纷效仿，变随机分配为有机结合。比如，上海交通大学在新生住宿需求网络调研中，将作息习惯、运动体育、文艺爱好等五大类型的个人特点作为新生调研内容，并在随后的分配宿舍中为新生安排兴趣相投的室友。

宿舍分配没有最优，任何一种安排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。