中国の大学、学生寮の同室者を「ビッグデータ」で決定。趣味や性格の似た学生をまとめる [151458684]

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【9月1日 CNS】中国の大学は、新入生を迎える時期だ。4年間の大学生活を始める新入生にとって、学生寮での生活は非常に重要だ。
生活を共にすることになるルームメイトは、全国各地から来るため、生活習慣や性格や趣味はそれぞれ違う。
寮内の人間関係に適応することは、大学生にとって避けられない問題だ。

南京大学（Nanjing University）は、ビッグデータの「推薦算法（リコメンドアルゴリズム）」を用いて、新入生のために考え方や趣味が近い同室者を決めるとして注目を集めている。
同大学は昨年から、インターネットで実施したアンケート結果をもとに、新入生の生活習慣に応じて部屋割りを決めている。
今年は手法を改善し、新入生の生活習慣や趣味、嗜好（しこう）などの統計を取り、アルゴリズムを用いて、データ間の近似度を量的に分析。
性格や趣味の近い新入生同士を同室にすることで、大学生活に適応してもらおうという内容だ。

「管理コストの範囲内で、学生の立場に立って物事を考え、学生に寄り添おうという姿勢だ」と同大学職員の郭亜敏（Guo Yamin）さんは言う。

■同室者が夜ふかし型でも良いか？シャンプーの貸し借りはOK？

8月初め、南京大学は2018年度入学の新入生に対してアンケート調査を行った。調査項目は衛生習慣、消費傾向、趣味など広範にわたる。
朝寝坊タイプか早起きか、同室者が遅くまで就寝しているのを許せるか。エアコンの使い方や、トイレットペーパーやシャンプーの貸し借りを許せるかなど、非常に細かい。

「昨年はあくまで試行だったので、調査のやり方も部屋割りも手探りだった。今年は、設問や技術面もバージョンアップした」と同大の郭さん。
「大量のアンケート調査を行い、学生の意見に耳を傾け、学生自身に寮内の平和と安定に影響を与える要素は何かを考えてもらった」
アンケートは、長期的な追跡が必要だ。南京大学は近年、専門チームで追跡調査を行っている。
寮生活を送ってきた2年生や3年生を対象に情報を収集し、学生からのフィードバックを日常的に記録しているという。

■アルゴリズムで性格や嗜好の合う学生を選抜

アンケートで得られた大量のデータにより、感覚的な認識を量的な数値へと変換し、今年の推薦算法のコアとする。
南京大学では、潜在変数モデルによる推薦算法を用いて統計データに数値化処理を行い、それを基に部屋の分配を行う。

「00後」と呼ばれる2000年以降に生まれた世代は趣味の範囲が広く分散しており、旧来の分析手法では新入生間の趣味や性格の近似度を数値化しづらい。
その場合は潜在変数モデルによる推薦算法を使えば、解決案を見出せるという。
音楽アプリで使われる推薦算法でも、潜在的特徴によって好きな音楽を探し出すことができる。

■グループ化は多様性を育む妨げにならないか

南京大学のビッグデータを活用した寮生の分配は、広く注目を集めている。「旧来のやり方を打破した人間的な措置だ」と賛同する声もある一方で、
性格が似通った仲良しだけが集まれば、人間の多様性を育む妨げとなるとし、異なる人間と付き合う能力が弱まるのではないかと心配する声もある。
同大の郭さんによると、「部屋の配分は、単純に遅く寝る人を一緒にするとか、同郷の人だけを集めるとか、単一の要素だけを見るのではない。
休息の習慣や趣味、消費レベルなどを総合的に評価する。差の大きすぎる学生は初めから分けて、未然に摩擦を回避することが主旨だ」という。

「特に新入生は目をかける必要がある。両親のもとを離れて大学に来て、適応するまでには時間がかかる。学生に寄り添うことで、大学を信頼できるようになってほしい」
2017年にあるメディアが中国全土の大学生958人を対象に調査を行ったところ、42.28%の学生は寮友と衝突したことがあると答えた。衝突した際の対応は、47.81%の学生が「前向きに話し合う」ことを選び、
28.29%は「部屋替え」も考えたことがあるという。衝突の主な原因は、「生活習慣の違い」「口のきき方」「性格や趣味の違い」などだった。
上海交通大学（Shanghai Jiaotong University）は、14年入学の本科生から趣味や嗜好による部屋割りを始めた。
温州大学（Wenzhou University）は13年から、オンラインでの部屋選択システムを採用している。(c)CNS/JCM/AFPBB News

http://www.afpbb.com/articles/-/3187887