大數據為新生尋找志同道合舍友

　　高校陸續進(jìn)入開(kāi)學(xué)季，同宿舍的同學(xué)可能來(lái)自全國各地，生活習慣、性格愛(ài)好等都存在差異，處理宿舍關(guān)系成了不少大學(xué)生要面對的難題。近日，南京大學(xué)利用大數據推薦算法分宿舍，幫新生尋找志趣相投的室友，引起不少關(guān)注。

　　上周，中國青年報社社會(huì )調查中心聯(lián)合問(wèn)卷網(wǎng)，對2002名大學(xué)生進(jìn)行的調查顯示，83.0%的受訪(fǎng)大學(xué)生表示支持使用大數據推薦算法分宿舍，87.6%的受訪(fǎng)大一新生期待體驗大數據推薦算法分宿舍。使用大數據推薦算法分宿舍，受訪(fǎng)大學(xué)生認為最需要考慮個(gè)人衛生習慣（54.3%）、空調使用習慣（46.5%）和作息時(shí)間（41.8%）。61.2%的受訪(fǎng)大學(xué)生希望大數據分宿舍的同時(shí)也要考慮不影響學(xué)生多元化發(fā)展。

　　受訪(fǎng)大學(xué)生中，57.4%的人是大一新生。來(lái)自一線(xiàn)城市的大學(xué)生占37.6%，二線(xiàn)城市的占53.5%，三四線(xiàn)城市的占8.9%。男生占47.0%，女生占53.0%。

　　個(gè)人衛生習慣、空調使用習慣和作息時(shí)間是受訪(fǎng)大學(xué)生最看重的指標

　　18歲的山東某高校大一新生袁甄強（化名）介紹，他入學(xué)時(shí)學(xué)校被要求填一份有關(guān)生活習慣和興趣愛(ài)好的問(wèn)卷，“學(xué)兄學(xué)姐說(shuō)，以往分宿舍是以整個(gè)學(xué)院為單位，隨機分配”。

　　21歲的北京某高校大三學(xué)生駱瑛燕（化名）的學(xué)校是按生源地分宿舍，“我希望大數據推薦算法在分宿舍時(shí)，能夠考慮學(xué)生作息習慣、飲食習慣和衛生習慣，以及是否會(huì )在寢室打游戲等。”

　　調查顯示，當前大學(xué)分宿舍的方式有：隨機分（23.3%），按入學(xué)成績(jì)分（22.0%），按專(zhuān)業(yè)分（19.4%），按學(xué)號分（18.0%），按地域分（11.8%）以及按報到順序分（5.0%）等。

　　袁甄強希望分宿舍時(shí)能多考慮學(xué)生的生活習慣和興趣愛(ài)好。“比如我熱愛(ài)足球等體育運動(dòng)，就特別希望能有相同愛(ài)好的舍友，一起看比賽，還能一起運動(dòng)。”袁甄強坦言，他現在的新舍友不喜歡體育運動(dòng)。

　　安徽某高校大一新生魏然（化名）希望，學(xué)校分宿舍時(shí)多考慮學(xué)生作息習慣，“比如我喜歡晚睡，我高中室友就是晚上11點(diǎn)一定要睡，我們因此產(chǎn)生過(guò)不少矛盾。如果大學(xué)室友和我一樣愛(ài)晚睡，矛盾應該會(huì )減少”。

　　調查顯示，使用大數據推薦算法分宿舍，受訪(fǎng)大學(xué)生認為最需要考慮個(gè)人衛生習慣（54.3%），然后是空調使用習慣（46.5%）和作息時(shí)間（41.8%），其他還有：興趣愛(ài)好（38.5%），消費習慣（38.0%），家鄉地域（28.9%）和學(xué)習成績(jì)（13.2%）等。

　　上海某高校輔導員王禎（化名）認為，分宿舍這件事對大學(xué)生活影響頗深。“宿舍相當于一個(gè)小社會(huì )，對學(xué)生的人生觀(guān)、價(jià)值觀(guān)的形成有一定影響。良好的宿舍環(huán)境是學(xué)習、生活的保障和基礎。”王禎認為，學(xué)生在和舍友相處時(shí)遇到問(wèn)題也未嘗不是一件好事，“遇到和自己性格不一樣的人，可以在解決問(wèn)題的過(guò)程中提高處理人際關(guān)系的能力”。

　　87.6%受訪(fǎng)大一新生期待體驗大數據推薦算法分宿舍

　　袁甄強特別希望體驗大數據算法分宿舍，“每個(gè)人都有不同的生活習慣，讓差異較大的人相互適應是十分困難的，不應該讓學(xué)生每天為了舍友相處問(wèn)題而頭痛”。

　　魏然很支持使用大數據算法來(lái)分宿舍，“聽(tīng)起來(lái)就很有趣”，他認為這能更全面地考慮到學(xué)生需求，讓學(xué)生感受到學(xué)校的關(guān)心，更熱愛(ài)學(xué)校。

　　王禎認為，大數據算法分宿舍，如果技術(shù)到位，能省去很多日后的麻煩。“據我所知，全校每個(gè)學(xué)院、每一屆都會(huì )有舍友不和而要調換宿舍的情況，這額外增加了很多工作量和不便。如果通過(guò)大數據分宿舍，問(wèn)題會(huì )少很多，學(xué)生可以更快地融入新環(huán)境”。

　　調查顯示，83.0%的受訪(fǎng)大學(xué)生支持使用大數據推薦算法分宿舍，其中27.7%表示非常支持。87.6%的受訪(fǎng)大一新生期待體驗大數據推薦算法分宿舍。59.9%的受訪(fǎng)大學(xué)生認為使用大數據分宿舍更人性化，55.6%的受訪(fǎng)大學(xué)生認為能幫助新生更好適應大學(xué)新生活。其他還有：幫助新生更快找到志同道合的好友（47.7%），減少宿舍矛盾（42.9%），提高大學(xué)生活質(zhì)量（25.9%）等。

　　“利用大數據分宿舍，要盡量了解全面，多問(wèn)些問(wèn)題，而且不應該只注意生活起居方面，可以多考慮學(xué)習習慣、飲食習慣等。”魏然表示，大學(xué)里和室友待在一起的時(shí)間是最長(cháng)的，處好關(guān)系對學(xué)習生活狀態(tài)都有益處。

　　利用大數據分宿舍，61.2%的受訪(fǎng)大學(xué)生希望不要影響學(xué)生的多元化發(fā)展，55.5%的受訪(fǎng)大學(xué)生希望不要削弱學(xué)生處理人際關(guān)系的能力，46.2%的受訪(fǎng)者希望保護學(xué)生隱私信息，36.6%的受訪(fǎng)大學(xué)生認為學(xué)校管理成本有可能因此提升，22.9%的受訪(fǎng)大學(xué)生認為要加強匹配精度的科學(xué)性、實(shí)用性。

　　王禎認為，利用大數據分宿舍首先要考慮學(xué)生隱私問(wèn)題，“數據收集的細致程度需要仔細衡量，如果過(guò)度細致可能會(huì )存在侵犯隱私的問(wèn)題，這個(gè)問(wèn)題在學(xué)校推廣大數據分宿舍時(shí)一定要注意。再者就是每一屆新生那么多，在按學(xué)院分宿舍的基礎上，還要為每位學(xué)生找到最合適的室友，這個(gè)工作量有點(diǎn)大。”

　　駱瑛燕對記者說(shuō)，數據的準確性關(guān)系到算法結果的準確性，“被調查對象是否能按照統一標準認識到自己處于哪種水平呢？例如晚睡的標準、喜歡打游戲的程度等，我認為需要在調查之前，就設定好更具體的標準來(lái)歸類(lèi)大家的生活學(xué)習習慣”。