「歲月是一把殺豬刀,黑了木耳,紫了葡萄,軟了香蕉‧‧‧。」相信這句話大家一定都聽過,時間是世界上最偉大的魔術師,總是無聲無息靜靜的雕刻世間萬物,猛一回頭突然發現熟悉的街頭已不存在,我們的年紀也又多了幾歲。
在生活步調緊湊的時代,不少人因為現實中的各種壓力,導致內在老化的速度比外在還要快,年紀輕輕就出現各種初老症狀!
今天DailyView網路溫度計運用《KEYPO大數據關鍵引擎》,整理出網友們公認的初老症狀,快來看看這十大症狀裡自己中了幾個,然後大方的承認,自己真的老了的這個事實吧!
第十名 不管多晚睡隔天都會早起
習慣了早睡早起的生活,就算前一天再累再晚睡,隔天一大早還是會自動醒來,光是這樣還不打緊,最慘的莫過於大腦彷彿就像裝上固態硬碟一樣,醒來後在兩秒內自主迅速的開機,心情瞬間像是跑完百米般的亢奮,就算想翻個身繼續睡也沒辦法!讓想要一覺好眠變成一件奢侈的事,感傷多希望像以前一樣睡到中午啊!
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第九名 假日只想待在家睡覺
學生時期每個週末最期待的就是和朋友出去玩,不管是衝山上衝海邊,還是熱血的騎機車到外縣市遊玩,都讓人興奮不已。然而現在遇到假日,不僅懶的安排行程,計畫一場簡單的小旅行,就連朋友約你參加一場活動也變得興致缺缺,取而代之的是只要一想到明天放假,第一個浮現的念頭絕對是「我要在家睡到自然醒」啦!
第八名 買食物前開始注意成分
還記得你是從什麼時候開始,拿起超商架上的食物時,會習慣性的翻到後面看成分嗎?以前關心的是東西好不好吃,現在東西好不好吃是其次,更讓你在意的是吃下了多少熱量,下一秒飛快的在腦海裡計算這樣需要運動多久才能消耗,吃了它之後今天還剩下多少額度的熱量等等。畢竟隨著年紀增長,體重也直線增加,每天跟食物斤斤計較是一定要的啦!
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第七名 不愛去人多的夜店或派對
平常大家最喜歡去夜店狂歡,在舞池中盡情扭動身軀,伴隨著震耳欲聾的音樂聲,讓自己的情緒跟著嗨到最高點,然而當你開始討厭這種環境,比起夜店寧願選擇一間放著輕音樂的酒吧,靜靜的喝點小酒;比起和一大群朋友胡搞瞎鬧,更想要和朋友單獨聊天相處時,也是一種代表你老了的表現!畢竟從心理層面來說,年輕時我們比較傾向追求外在的滿足,長大了以後,在我們眼裡看來,這些吵雜的聚會就像是小朋友的同樂會,還不如和一位知心好友坐下,好好交心暢談一番吧!
第六名 去KTV先看菜單
學生時期和三五好友去KTV唱歌,每當進入包廂就是一場戰爭的開始,手腳快的人直接衝到螢幕前先點個兩頁歌曲,動作比較慢的則是拿起歌本,從熱門排行榜上的歌點起,用遙控器一樣也能點好點滿,往往不用五分鐘的時間就已經有可以唱上好幾小時的待播歌曲!不過當你發現有越來越多沒聽過的歌登上熱門點播,自己怎麼唱都是那幾手陳年老歌時,進入包廂後的第一件事就不再是拿起歌本,而是翻開菜單點餐,只要能填飽肚子就感到心滿意足了!
第五名 開始攜帶隨身藥品
諸如胃藥、感冒藥、止痛藥等等,不僅桌上開始出現各式各樣瓶瓶罐罐的藥罐,一些經常會用到的藥物也不離身,不管走到哪就帶到哪,畢竟和以前比起來,身體不舒服不是去看醫生就是回家休息,出社會後有了就算不舒服也要撐下去的想法,不得已只好帶著各式各樣的藥品,以備不時之需,讓自己時時刻刻都能以最好的狀態,面對生活中各式各樣的突發狀況!
第四名 不認識時下正夯的網紅
身為一個年輕人,知道現在學生們都在討論的網路紅人是誰也是合情合理,因此當你突然發現,身邊的小朋友或是姪子開始在談論一些從沒聽過的人名,代表你已經跟不上年輕人快步調的流行了!不過這還不是最慘的,畢竟在這個網路時代人人都能當網紅,要叫出所有網紅的名字比登天還難,最慘的莫過於你看了影片後,不僅覺得一點也不好笑,還不能理解他到底是在紅什麼啊!
第三名 對吃到飽失去興趣
對於許多人來說,吃到飽餐廳總是有一種神奇的魔力,想像一下有各式各樣的美食在你面前,不僅想吃的食物應有盡有還不怕你拿,光是想到這畫面就讓人垂涎三尺!然而就算食物再多,我們的胃也只有一個,尤其是過了某個年齡之後,你變的不再能像以前那樣恣意的大吃大喝,常常隨便吃幾口就覺得飽了,去吃這種吃到飽餐廳變的很不划算,因此再也吸引不到你了!
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第二名 坐在沙發上也會睡著
相信每個人一定都曾在小時候看過爸爸在沙發上睡著的畫面,心中忍不住浮出無數個問題,像是房間這麼近為什麼不走到房間再睡,為什麼每次都要特地把電視打開才睡,諸如此類。直到長大了之後才終於找到答案!體會到忙碌一整天回到家以後,只要癱坐在沙發上,不管電視上播著多麼精彩的電影情節,一整天緊繃的神經放鬆下來,總能讓你的心神四處飄遊,就像是打開書本就會想要睡覺,只要坐在沙發上打開電視,眼皮就會自動變的越來越沉重啦!
第一名實在是不中也難啊!
原文未完,全文詳見去KTV只想先看菜單?這十個症狀中三個就代表你老了!
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分析說明:
本研究資料由《KEYPO大數據關鍵引擎》提供,分析時間範圍為2016年08月08日至2017年08月07日。
系統觀測上萬個網站頻道,包括新聞頻道、Facebook、PTT及各大討論區、部落格等,針對討論『大學生活』相關文本進行分析,並根據網友就該議題之討論,作為本分析依據。
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本篇分析報告使用「KEYPO大數據關鍵引擎」
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