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日新华网)

采用大数据算法“算出”室友,可谓新潮。按照其算法:考量学生的生活习惯和兴趣爱好,并以此匹配室友的方式,为新生提供了一种新的可能。或许,这样算出的室友,能够在以后的集体生活中和谐相处,比如,可以减少因为爱好不同,或脾气秉性迥异导致的冲突等现象,这不仅有利于寝室和谐,也便于学校管理等等,可谓好处不少。

不过,大数据虽能“算出”兴趣爱好的接近人群,但笔者以为,这样“算出”室友的做法未必是好事。一则,不利于学生的交往。诚如有不同的声音认为,剥夺了他们多样化、差异化交友的权利。的确如此,人的性格各异,而且爱好也在不断变化中,而靠数据“算出”室友,难免会有偏颇,更有可能降低新生的期望值。

二则,不利于学生的成长。比如,大学生活可以用大数据匹配室友,但是进入社会呢?大数据不可能精算出与谁共事。一定程度上,还需要与不同年龄段、不同性格的人去打交道。而这种能力,越早培养出来越好,也就越有利于他们的成长。很显然,大数据“算出”的和谐室友,反而有可能不利于大学生成长。

三则,此举也可能滋生校内“鄙视链”。比如,根据宿舍的某个人兴趣爱好,就可以大致推断出整个宿舍的“口味”,宿舍之间也就难免出现“你看不上我、我看不上你”的局面。所以,虽然大数据能够帮助新生更快找到志趣相投的舍友,更好地适应大学新生活,但是也能够暴露一些宿舍中存在的短板。

总而言之,宿舍是大学生最直接参与人际交往的舞台,在这个舞台上的表现衡量着大学生人际交往、心理健康和为人处世的能力。即便靠大数据“算出”室友,作为大学新生也应该明白,和谐的氛围需要人人共同努力,大数据精算出的结果再完美也是“仅供参考”,关键还须事在人为。更何况,人生每一步不可能都有大数据帮衬,对此就不能过于依赖。(杨玉龙)