近日，南京大学采用大数据算法，为今年入学的新生匹配室友的消息引发关注。日前，记者从该校学生工作处获悉，约3300名新生中，近八成学生填写了问卷。根据问卷中涉及到的生活习惯、个人卫生情况、个性化选择及个人兴趣爱好等选项，学校用大数据算法分析学生的相似程度，以此划分寝室、匹配室友。（8月26日《北京青年报》）

近年来，大学室友因性格不合不时引发矛盾、冲突，甚至引起杀害室友的恶劣案件，引起了全社会的高度关注，“感谢室友的当年不杀之恩”成为网络流行语。

俗话说“物以类聚，人以群分”。高校根据大学生的生活习惯、个人兴趣爱好等，运用大数据算法，“算出”室友，进行分学生宿舍。高校这种精细化的学生宿舍管理办法，很显然可以避免性格冲突较大的学生住在同一个宿舍，能够有效避免发生室友之间因性格不合而引起的冲突、凶杀案等，可以更好的保护大学生的人身安全和室友之间的感情，这也是越来越多的高校通过大数据分学生宿舍的原因和目的所在。

但是，高校和大学生自己也应看到大数据算法“算出”室友存在的短板和弊端，不要只看到好处和优势。大数据算法可以“算出”性格相近的学生住在一个宿舍，但同时也能“算出”“臭味相投”的学生住在一个宿舍。生活习惯良好的学生住在一个宿舍，有可能发挥出“强强联合”的作用，特别是生活习惯良好与生活习惯不好的学生住在一个宿舍，有可能形成带动全宿舍室友生活习惯整体改良的效应。而“臭味相投”、生活习惯糟糕的学生住在一个宿舍，有可能造成集体堕落的结果，一个宿舍的室友一起“破罐子破摔”。

再者，人类社会是群居生活，走上社会之后，必然会需要形形色色的人。不管是工作中遇到的客户，还是工作中的同事，或者乘车遇到的陌生人。特别是不少刚刚走上社会的大学毕业生，由于经济条件，可能需要过群租生活，与其他人一起合作房子。而这些在社会上遇到的人，不可能都和自己的性格相近、生活习惯差不多，也是没有办法通过大数据算法“算出”来。如果在大学集体生活期间，不能养成和锻炼出与性格不同、生活习惯不同的同学一起生活的能力和素质，那么走上社会之后很难与性格不同、生活习惯不同的人一起共事、生活等，同样有可能引发矛盾和冲突。从这个角度说，大数据算法“算出”校友的高校学生管理办法，不能对大学生进行必要的“和而不同”的思维训练和生活能力教育。

可见，从有利于大学生成长成才角度说，大学生不要只挑选性格相近的学生做室友，也该选择与自己性格不合的学生做室友，慢慢学会与不同性格的人生活的能力，包容、宽容他人的能力，培养“和而不同”的思维。如果连生活三四年的室友都搞不定，都不能适应，今后又如何在激烈的竞争的社会中闯荡、立足？因此，笔者以为，大数据算法“算出”室友的管理办法并不值得提倡、推广。