南京大學用大數據給新生分宿舍,幫助尋找習慣、愛好相近室友

2020-12-27 澎湃新聞

南京大學用大數據給新生分宿舍，幫助尋找習慣、愛好相近室友

2018-08-28 21:36 來源：澎湃新聞·澎湃號·政務

（本文原標題：《央視報導！南京大學2018級本科新生宿舍分配方案獲贊》）

又是一年開學季，在各高校，大學新生滿懷激情與夢想開啟他們新的人生旅程。為了給新生提供更加便捷貼心的服務，各高校紛紛開啟數字迎新模式。

在央視的高校迎新報導中，南京大學利用大數據推出的新生宿舍分配方案十分吸引眼球。這是南京大學第二年運用大數據為新生分配宿舍了。去年，「按照生活習慣找舍友」的分配方案第一次實施，就獲得了新生的廣泛好評。今年，南京大學在去年經驗的基礎上，進一步改進了問卷和分配機制，希望讓所有的南大新生都能有四年溫馨、和諧的大學宿舍時光。

大數據不僅可以幫助新生更快了解同屆小夥伴們的情況，還可以為新生匹配室友，南京大學全面升級推出的這一新生宿舍分配方案令人眼前一亮。新生先提前填寫調查問卷，內容包括生活習慣、個人興趣愛好等選項；接著學校會用大數據算法分析學生的相似程度，來幫助新生尋找生活習慣、興趣愛好相近的室友，方便他們更好地適應集體生活。

南京大學學生工作處老師郭亞敏在接受央視採訪時表示：「我們希望新生住一起時有更多的相似程度、更多的共同愛好，這樣他們就會有更多的共同話題，在相處起來時，也會對他們之間相互包容相互理解帶來一些正向的積極因素。」

往年，南大一般是根據以院系內隨機或是姓名拼音排序的方式來分配宿舍。這種做法雖然便利了學校的管理，但是也帶來了因生活習慣不同而引發的宿舍矛盾。

去年，NJU小幫手在參考國內高校的宿舍分配方案的基礎上，進行了「南京大學2017級本科新生生活習慣普查」問卷調查，調查搜集了800位以上的新生的作息時間、衛生習慣、學習特點、社交偏好等問題，來幫助評估新生的相似度。校方基於這一調研結果進行宿舍分配，取得了不錯的成果，也收穫了社會各界的好評。

選用貪婪算法，保證相鄰學號之間相似度差異不會過大，給新生按照生活習慣分宿舍，「早起鳥」和「夜貓子」互不幹擾，這項頗為人性化的舉措也贏得一片叫好聲。

一年後的反饋調研顯示，參與宿舍分配的17級新生，宿舍和諧度增加了近10個百分點。「去年開學來報到的時候我其實挺忐忑的，不知道大學會是什麼樣子。尤其是宿舍生活，我是第一次離開家住集體宿舍。」南大工科試驗班17級學生小朱說，沒想到一屋子的女生可以相處得那麼融洽。

「大一是學生們從高中升入大學後迅速轉變，學會適應的「關鍵期」。這一段時間裡，良好的引導和幫扶必不可少。宿舍是大學生最直接參與的人際交往的舞臺，在這個舞臺上的表現衡量著大學生人際交往、心理健康和為人處世的能力。通過大數據分析避免宿舍初始分配過大的差異，能夠更有效地幫助宿舍成員之間相互學習、相互影響、相互適應。興趣愛好的推薦算法匹配，能夠幫助新生更快找到志趣相投的舍友，更好的適應大學新生活。」南大學工處處長龔躍說道。

今年，南大進一步試點實施了新生宿舍分配優化方案。基於2017級同學們的反饋，NJU小幫手又推出了「南京大學2018級本科新生宿舍分配意向調查」問卷。本次問卷的數據將被提供給校方，為新生宿舍智能化分配提供參考。

在這份新問卷中，不僅有「作息時間」、「空調使用習慣」、「個人衛生習慣」、「共用物品和消費傾向」等調查選項，還有「興趣愛好」一欄。「18級接近八成的新生參與了調查。收集完學生的問卷信息後，學校使用了大數據『LFM推薦算法』，對學生們的信息進行了量化處理。以今年新增的調查選項「興趣愛好」舉個例子，00後群體興趣愛好廣泛，分散度高，傳統的匹配方法很難量化評估新生之間的興趣愛好相似度。而『隱語義模型』算法就可以恰到好處地給出解決方案。」南大學工處招辦主任李浩老師如是說。

通過「隱語義模型」，愛好廣泛的新生很容易找到志同道合的舍友，建立共同話題。比如，熱愛戲劇的你，可以和喜歡歷史的舍友一起聊聊《趙氏孤兒》。擅長物理的你，也能和同屋的生物達人一起聊聊冷凍電鏡。

「類似於網易雲音樂的推薦算法，通過『隱語義模型』，我們可以通過潛在特徵聯繫新生和興趣。」李浩說，「即使這名新生並沒有接觸過某些興趣愛好，我們也能根據他和其他同學填寫的問卷，通過算法挖掘出這名同學與這些興趣的潛在關聯，從而可以量化評估新生之間的興趣愛好相似度，就有更大的可能為他找到志趣相投的室友。」

不過，新生們也不能單純地認為只要通過這一大數據宿舍分配機制就能杜絕宿舍中可能出現的矛盾。畢竟，一個宿舍的溫馨環境最需要的是每一位同學的相互理解和包容。學會如何與他人相處，也是大學生活中不可缺少的一環。祝願每一位新入學的「小藍鯨」都能在一個和諧的宿舍裡度過愉快的大學四年！

南京大學

內容來源：央視新聞，NJU招生小藍鯨

視頻&圖片來源：央視新聞13頻道朝聞天下欄目，往期推送

編輯：呂逸

責編：呂逸（實習），郭惟楚

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