南京理工大学花式分配新生宿舍一则新闻引人关注，精准的算法技术会寻找到与其爱好、习惯最相近的室友，将其分配到同一个宿舍。让“早起鸟”和“夜猫子”生活在两个不同的空间，会是室友关系和谐的最优解吗？

近年来，高效管理有着更加人性化的趋势。“趣味相投”是管理者愿意看到的结果，与此同时，“臭味相投”也是管理者不得不面对的事实。大数据可以做到精准计算，做到精准分流，如此操作是不是会助力扩大阶层化现象？

大数据对于个人的分析，是具体而鲜明的。数据之间的对比，会让人意识到家庭、阶层背景的不同。若以此来分配寝室，也是在固化校园内的阶层流动的表现。大数据的精准推算试图安排一种“最优解”，这种算法主动过滤与其爱好、习惯不同的人，将“物以类聚人以群分”的理念贯彻到底。

大数据能提供一种暂时“最好”的快感，然而，“最好”并不意味着合适和舒服。这种快感提供了一种便捷的途径，看似不用让人动脑经营人际关系。然而这种主动规避的行为，对于大学生的成长，未必是一件好事。

逃避不是良方，直面才是正解。“宿舍危机”并不是个案，是大多数学生无法正确处理室友关系的结果。复旦大学投毒案，它催促人们去思索该如何处理“宿舍危机”。产生宿舍危机并不是因为爱好不同，而是做不到宽容和体谅。熄灯之后大声喧哗不会是个性的标签，那是不顾他人感受的任性；背后吐槽不会是“伸张正义”的举动，那是鼠辈们的胆小懦弱。事事斤斤计较，又怎能换来温暖的回报？

大数据算法推算出来爱好相同的宿舍，可能只会暂缓新生交往的压力感。众所周知，与不同的人交往贵在一种互补。关系学里面特别强调人际关系互补的重要性，因为互补是改正自身缺点重要的途径之一。大学生在面对一段全新的环境时，或多或少都会出现人际关系的困惑。在逐渐融入社会的过程中，学会和不喜欢的人打交道，也是一次成长的机会。

科技无法代替人的主动性，算法只是人类追求快捷的工具，但是它也局限了人的主动性和社会化。精准的算法，是机器的世界。而只有你，作为个体生活的世界，才是人的世界，是充满酸甜苦辣咸的世界。

宿春萌（黑龙江大学2017级本科生）