“是否愿意为室友拿快递” “听歌声音大不大”“空调喜欢开多少度” 南京大学“大数据”算法“算出”室友

为何如此匹配室友？

据介绍，这样的方式不是拍脑袋想出来的，是有一定依据。匹配时会冲淡单一方面的考量，不是要将习惯和爱好完全一致的学生分在一起，而是将差异特别大的学生区分开。

具体怎么操作？

学生先填写问卷，收集到问卷选项的信息后，学校使用大数据推荐算法，通过系统对信息进行量化处理，然后给学生分配室友。

问卷包含些内容？

第一是生活习惯。包括作息时间等。第二是卫生习惯。比如：什么时候整理内务等。第三是个性化的问题。比如，是否吸烟，愿不愿意帮室友拿快递、外卖等。第四是个人爱好。

初衷是什么？

因为今年的00后新生占大多数，基本上都是独生子女，这样做是让学生更好地适应学校的集体生活。从学校管理上来说，也是为了降低学生入校后产生矛盾的概率。

预期效果是怎样的

从最终的效果来看，是要在保证宿舍里的孩子有一定差异性的同时，把两个差异性特别大的人分开，因为差异过大容易产生和激化矛盾。

各地高校陆续进入开学季，对即将开始四年大学生活的新生来说，宿舍生活是非常重要的一部分。舍友来自全国各地，生活习惯、性格爱好等都存在一定差异。处理宿舍关系，成了不少大学生绕不开的问题。

近日，南京大学利用大数据“推荐算法”分宿舍，帮新生寻找志趣相投室友的消息引发关注。据该校老师介绍，新生8月25日、26日报到。新生约有3300人左右，八成学生是按照大数据算法给他们分配的宿舍和室友，因为他们在新生网上提前填写问卷调查。余下的学生采取随机分配的方式。不过，要等他们入学以后，才能进一步反馈对宿舍和室友是否满意。

记者了解到，南大去年开始尝试通过网络问卷调查，根据新生生活习惯分宿舍。今年宿舍分配方案有了更优化的2.0版，利用校园迎新网的数据调查，统计新生生活习惯、兴趣爱好等，再通过大数据“推荐算法”，量化评估各项数据之间的相似度，将兴趣相投的新生分到同一个宿舍，更快适应大学生活。

“之所以做这种尝试，是想在管理成本允许的范围内，站在学生角度思考问题，贴近学生。”南大学工处招办郭亚敏说。

统计 问卷细化至是否愿帮拿快递

8月初，南大对2018级新生广泛“撒网”，进行问卷调查。问卷包括了生活作息、个人卫生习惯、共用物品、消费倾向和兴趣爱好等调查项目。

具体选项包括，晚睡晚起还是早睡早起，对室友晚睡持什么观点，空调喜欢开多少度，甚至细化到一些个性化的习惯，比如“是否愿意为室友拿快递”“听歌声音大不大”“室友卫生纸、洗衣液用完了，会不会排斥室友临时用你的”等。

“去年是抱着尝试的心态，怎么调查、怎么分配都是一种探索。今年从问卷和技术等层面升级到2.0版本。”郭亚敏说，“我们进行了大量的问卷搜集调查，倾听学生的反馈意见，让学生去评判哪些因素会影响宿舍和谐导致矛盾、哪些因素促进宿舍和谐。问卷调查的问题选项不是随便拍脑袋决定，是前期调查结果的反馈，可以说是学生们自己提出来的。 ”

分配 通过算法挖掘兴趣相投学生

收集完学生的问卷信息后，获得大量数据。将感性的认知变成量化的数据，成为今年推荐算法的核心。南大使用“隐语义模型推荐算法”，对学生们的信息进行量化处理，并作为依据进行宿舍分配。

具体如何进行大数据分配？郭亚敏以今年问卷中新添的“兴趣爱好”选项为例解释，“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。“隐语义模型”算法可给出解决方案。类似一些音乐APP的推荐算法，通过潜在特征找到适合你的音乐。

“我们进行大量的数据搜集，即使这名同学并未接触过这些兴趣爱好，可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，从而可量化评估新生之间的兴趣爱好相似度，有更大的可能为他找到志趣相投的室友。”郭亚敏告诉记者。

南大2018级人文科学实验班的学生刘韵（化名）告诉记者，此前，学校新生手册里专门提到会对住宿问题进行问卷调查。“学长学姐和迎新公号也提醒新生这件事。填写时，觉得问题都挺实际的，每个同学有3次填写更改的机会。”刘韵说，南大分宿舍的方式引来不少高中同学的羡慕，“他们分宿舍是按学号或姓氏，很少按照兴趣爱好分。”刘韵说，自己喜欢打篮球、看综艺，之前特别担心遇到乱拿东西、不讲卫生的室友，填完问卷“心里踏实多了”，他希望能遇到性格开朗的学霸型室友。

效果 试点宿舍和谐度提高超10%

郭亚敏表示，“90后”“00后”涌入校园，当代大学生个性化特别明显，宿舍生活对学生越来越重要。南京大学去年开始在新生中试点使用住宿匹配系统，调查部分新生的习惯，通过大数据评估新生的相似度给他们排定学号。没有接受调查的新生，依然遵循随机分配的原则。

目前大学的宿舍分配方案，普遍采用随机方式，按姓氏笔画或者学号分配宿舍。“这很可能将两个性格、习惯差异很大的学生分配在一个宿舍。通过多年的管理经验，宿舍关系是学生生活隐形的关键，尤其是大一新生适应期比较关键，很容易产生芥蒂，可能影响4年的学生生活。”郭亚敏说。

今年7月，南大对2017级已参与过大数据分配宿舍的学生做了一个集中的调查统计，回访观察效果。“通过横向比对，参与了去年大数据分宿舍的同学，宿舍和谐度提高了10个百分点。如果增幅小，可能说明不了问题，但增加了10%以上，说明这种分配方式有一定效果，优于随机方式。”郭亚敏说。

争议

“人以群分”

影响多元发展？

南大大数据分配宿舍的举措引起关注，不少人认为此举打破常规，很人性化。也有声音指出，这样“人以群会”会影响学生的多元化发展，削弱学生处理人际交往的能力。

对此，郭亚敏解释，宿舍分配不会单纯依据一个因素，比如把睡觉晚的学生放一起，或把老乡放在一起。“我们问卷问得特别详细，从某种程度来讲，冲淡了某一因素带来的直接影响。会把作息习惯、兴趣爱好、公共消费水平等综合纳入考量。只是从技术角度，把初始差异特别大的学生分开，避免差异性过大，尽可能减少矛盾。人是很复杂的，不管在什么环境下，都需要学会适应、学会体谅。我们相当于把条件优化了。”郭亚敏称，“大一的学生特别需要关注，离开父母进入大学，会有较长的适应期。我们花大力气做这件事，在能力范围内做最优处理，希望贴近学生，真正走进学生，增强学生对学校的信任感。”

盘点

多所高校

“按兴趣”分宿舍

2017年，有媒体对全国958名大学生进行调查，结果显示：42.28%的学生与舍友曾发生矛盾；与舍友发生矛盾时，47.81%的学生会选择“积极沟通”；28.29%的受访学生表示“有换宿舍舍友的想法”；“生活习惯不同”“不注意说话方式”“性格爱好不同”成舍友间矛盾主要起因。

针对大学生宿舍矛盾问题，除南京大学外，还有一些大学已开始尝试更个性化的宿舍分配方式。

上海交通大学从2014级本科新生开始，推行按照兴趣爱好选择室友。在前期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了兴趣相投的室友。

温州大学在2013年启用了网上自选寝室系统，新生可自选寝室和舍友。学生在系统中填写有无早起习惯、有无午睡习惯、个人卫生、兴趣爱好、性格特点等资料后，系统内公开，其他学生填写内容，互相选择。（新京报、北京青年报）

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