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)
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