這些小編全都弄丟過⋯
你是否也有同樣經驗，有些東西明明上次使用時還在，下次要用的時候，卻發現莫名不見了，不管是橡皮擦、襪子、衛生紙⋯這些生活小物總是會有突然找不到、要用時失蹤的困擾，讓人懷疑是不是有調皮的小精靈來偷走，成為了大家都遇過的神秘都市傳說！（謎之音：純粹是你丟三落四吧⋯）
NO.10 筆
書到用時方恨少，筆買了一堆要用時還是會找不到！不論是原子筆、電子產品觸碰筆，一但不見就會讓人心情超阿雜～學生會在書包找不到筆，上班族則常臨時要用沒帶，還有銀行員避免筆不見，上網分享自己都把筆綁在身上，以免被借了不還，或是被客人A走，引起不少網友直呼專業。
筆不見超煩
習慣用的筆失蹤讓人煩躁
借筆不還的人都是誰？
NO 9. 衛生紙
衛生紙這個東西平常就是靜靜的存在你周遭，但常常會因為緊急狀況找不到而讓人崩潰。像是流鼻涕時突然身上沒有、上廁所發現衛生紙剩不到半張，衛生紙就是如此重要的存在！還有人因為在加油站上廁所沒衛生紙，而打給警方報案求救，類似哭笑不得的狀況一籮筐，引起不少網路討論。
＃網友怎麼說
臨時沒有衛生紙真的超尷尬
希望討厭的人上廁所沒衛生紙用
NO.8 卡片、證件
相信大家都有要下車時找不到車票、進出捷運站撈不到悠遊卡、上班打卡找不到證件等狀況，從儲值票卡、身份證件卡、集點卡⋯這類小物只要做成卡片形狀，很容易要使用的時候發現不見，越找越緊張更容易找不到，但後來又會在某個房間或是口袋發現，讓人懷疑小精靈又調皮了！
還好我都用電子卡
卡片多真的很煩
只要是卡都會不見
NO.7 戒指
戒指因為體積小，有些又因為單價比較高，常常被成為扒手的偷竊目標，成為不見的小物之一，但就算是不貴的戒指，也會因為不耐用，所以不能帶著洗澡故常常穿脱，不知滾到哪個角落，或是沒有習慣戴戒指，不小心把婚戒搞丟的兩光人也不少呢～
＃網友怎麼說
小東西很容易掉
連什麼時候掉的都不知道
再買就好（？）
NO.6 雨傘
不論是折疊傘、自動傘還是直立傘，相信大家都有弄丟過吧！雨傘這個東西就是平常帶在身上沒下雨，下大雨的時候沒帶到，更慘的狀況是還會被人偷傘！只是進個超商或是上個廁所，回來就發現自己的傘不見，遇到這種狀況真的會讓人怨氣值暴增，因此網路上真的有不少抱怨「偷傘賊」的文章。
＃網友怎麼說
我買完咖啡出來後傘就不見了
傘不見了⋯最好不要被我
NO.5 水瓶、水壺
如果說人體有百分之七十是用水做的，人類大概也有百分之七十的比例弄丟過水瓶或水壺吧？夏天口渴想喝水，走進便利商店結帳拿一罐，但因為存在感實在太低了，現在又常常出小包裝的水瓶，一個閃神就會忘記帶離開，因此也成為健身房、學校等各大公眾場所的失物招領小物。
＃網友怎麼說
大學弄丟不只四個水壺
協尋水壺文又來了
有沒有水壺鬼的八卦?
NO.4 耳環
這個女生一定超有感！不論你有沒有穿耳洞，耳環是用夾扣，還是用勾的、塞環固定的，用久了固定的扣環容易鬆，很容易一個不小心穿脫安全帽就不小心掉，另外有些看上去漂漂亮亮亮，但可能也因為設計不良的問題，導致容易梳個頭髮被勾掉飛噴，或是手癢去摸耳環就不小心弄掉啦～
＃網友怎麼說
喜歡的耳環少一隻超想哭
喝醉的時候很容易弄掉
又有買新耳環的理由了！
NO.3 耳機
耳機這個東西很神奇，不管是有接線的耳機，還是近期很紅的無線藍牙耳機，也是常常會突然失蹤的小物呢！有線的耳機明明平常很容易打結，存在感很強烈，但是因為常常頻繁使用，不是從口袋掉出來，就是用完忘記收，而藍牙耳機也是同樣道理，因此網路上還有不少協尋耳機文呢！
＃網友怎麼說
脫安全帽的時候很容易掉
都不敢買太貴的
發現沒耳機真的超鬱卒
NO.2 鑰匙
不管是車鑰匙、大門鑰匙、抽屜鑰匙⋯只要能打開東西的小東西，也是常常讓人要用的時候突然找不到，常常拿出來就忘記收，但不得不否認大部分是自己搞丟，就算有備用鑰匙也還是會忘記帶，不然就是埋在包包深處找不到，只要有金魚腦在的一天，鎖匠行業永遠不會倒（？）
＃網友怎麼說
包包是鑰匙黑洞
不知道打幾把了⋯
找不到真的很煩
NO.1 橡皮擦
不管你叫它橡皮擦、擦子、皮擦、橡擦還是擦布，它的名字有好幾種，每個地方都有不同的暱稱，但他們的共同點就是「很・容・易・不・見」！這幾乎是每個人在學生時代經歷過的都市傳說，上次使用時明明還在桌上或鉛筆盒，下次要用時又突然找不到，到底是借給誰還是掉去哪啦？
＃網友怎麼說
學生時代都經歷過
教室會吃橡皮擦
小孩總是把擦子用不見⋯
【網路溫度計調查結果之圖文，未經授權請勿轉載、改寫】
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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2019年06月18日至2020年06月16日，共一年。
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『容易消失的小物』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。
本文所調查之結果，非參考投票、民調、網路問卷等資料，名次僅代表網路討論聲量大小，不代表網友正負評價。
本篇分析報告使用「KEYPO大數據關鍵引擎」
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