性情相投 VS 性格互补，高校用“推荐算法”分宿舍，你怎么看？

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南京大学曾通过网络问卷调查，给新生按照生活习惯分宿舍，“早起鸟”和“夜猫子”互不干扰，这项颇为人性化的举措曾经赢得一片叫好。今年，南大的宿舍分配方案有了更为优化的2.0版，通过校园迎新网的数据调查，学校统计了新生的生活习惯，兴趣爱好等，通过大数据“推荐算法”，量化评估各项数据之间的相似度，帮助新生更快找到志趣相投的舍友，更好的适应大学新生活。
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“推荐算法”量化评估新生兴趣爱好相似度

8月初，一张网络问卷在南京大学2018级本科新生中传开。问卷中，不仅有“作息时间”、“空调使用习惯”、“个人卫生习惯”、“共用物品和消费倾向”等调查选项，还有“兴趣爱好”一栏。这是南京大学向18级新生派发的自愿参与的问卷调查，调查学生生活习惯的同时，学校向新生们保证，这份问卷的数据统计校方只会在宿舍分配时参考使用，不会外流。

“18级接近八成的新生参与了我们的调查。”南大学工处招办郭亚敏老师介绍，收集完学生的问卷信息后，学校使用了大数据“LFM推荐算法”，对学生们的信息进行了量化处理。他以今年新增的调查选项“兴趣爱好”举了个例子。“00后群体兴趣爱好广泛，分散度高，传统的匹配方法很难量化评估新生之间的兴趣爱好相似度。”而“隐语义模型”算法就可以恰到好处的给出解决方案。

通过“隐语义模型”，爱好广泛的新生很容易找到志同道合的舍友，建立共同话题。比如，热爱戏剧的你，可以和喜欢历史的舍友一起聊聊《赵氏孤儿》。擅长物理的你，也能和同屋的生物达人一起聊聊冷冻电镜。“类似于网易云音乐的推荐算法，通过隐语义模型，我们可以通过潜在特征联系新生和兴趣。”郭亚敏说，“即使这名新生并没有接触过某些兴趣爱好，我们也能根据他和其他同学填写的问卷，通过算法挖掘出这名同学与这些兴趣的潜在关联，从而可以量化评估新生之间的兴趣爱好相似度，就有更大的可能为他找到志趣相投的室友。”

媒 体 评 论：

　　“推荐算法”分宿舍，可以看作是高校人性化的一大体现，室友之间生活习惯、作息规律的相似会有效地减少摩擦，让宿舍关系更加和谐。这种分配法类似于很多网络..的算法推荐，通过对用户的累积数据进行分析，实现精准画像，来满足个性化的需求。但需要注意的是，对算法也不宜过分迷信。所谓的大数据，其所映照出的也只是一个人的横截面，冰冷的数据难以将一个立体的人刻画完整。此外，性情相投的人住一起固然很好，但若是性格互补的人，说不定能为初入大学的新生们打开一个不同的世界。在自主选宿舍机制仍需探索的情况下，该高校用“推荐算法”分宿舍，是对“互联网+”的灵活运用，也是校园管理思路的拓展。接下来，该举措是否值得广而鉴之，不妨且看且期待。

（内容来源：《光明日报》8月22日

原载于新京报评论公众号 作者：范娜娜 摘编：刘昀昀）

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