菜色難吃、地點偏僻、變相催婚！參加婚宴最討厭10件事冠軍出爐
只是想要好好吃個喜酒...
婚宴場合相信許多人都參加過，除了是新人分享喜悅、分享人生大事外，也是許多賓客難得可以「裝水水」的場合，減肥的減肥、比美辣的比美辣、比帥壯的比帥壯，但是開開心心出門，最害怕就是沒能好好吃一頓飯，還受一肚子氣回家，婚宴上的人事物眉眉角角稍有一個雷點，恐怕就會壞了賓客的興致。
今天《DailyView網路溫度計》透過《KEYPO大數據關鍵引擎》調查，賓客參加婚宴最討厭的10件事，第一名真的是遇到了就毀全場，整個想要「冰桌（臺語）」啊！
image source:YouTube/社畜時代Wage Slave
10 周邊沒有停車位
爲了好閨密、好兄弟的人生大事，即便是臺北高雄、花蓮臺東哪都能去，想着開了車方便行動，一去現場發現新人沒有安排停車位，周圍繞了3、5圈好不容易找到車位，發現距離吃飯的地方還得走上一段路，原本打扮漂亮的腳踩高跟鞋、皮鞋，穿着西裝、洋裝，還沒吃上一頓飯除了流汗妝花，內心也早已先累啦...
9 小朋友亂跑哭鬧
喜宴場合本就是開心歡樂的地方，叔叔伯伯微醺的大嗓門，還有老朋友相聚憶當年的歡笑聲，但不可避免的就屬坐不住、玩心大的小屁孩，奔跑尖叫、搶玩氣球搶娃娃、追趕跑跳碰像在參加極限運動，不小心撞上賓客不打緊，碰到送菜的服務人員可就危險了，想想這吵鬧聲、不受控的畫面頭就先痛起來了。
雖然現在多數人都選擇婚宴會館、餐廳舉辦喜宴，但中南部仍有不少人會在家門口、當地活動中心甚至廟前廣場包場大辦桌，如果是春天、秋天涼爽的好天氣還能接受，若是在炎炎夏日頂着大太陽還要吃喝熱菜，寒流來襲就得「sen」冷風，不只新人大粒汗小粒汗、冷到凍未條，賓客心情多少也會受到影響。
7 人情壓力只能尬聊
如果你以爲婚宴場合只是祝福新人的場合那可就錯了，小型同學會、同事主管聚餐場等，不論你熟不熟、不管你認不認識，同桌的多多少少會有不願碰見或不熟悉的人，可能得跟同事、主管假裝熱絡聊天，又或是很久不見的老同學，話當年、話家常，明明不熟卻還要不斷熱情關切，靠着新人的面子硬是尬聊整場，這心情也是難以言喻。
6 同桌還沒吃就狂打包
現在喜宴菜色一場比一場昂貴、一場比一場美味，不只餐廳尬菜單，流水席的食材一點也不輸名廚大菜，但每每一道菜送上，同桌必定有一位「打包狂」，前面還能等着大家安安分分吃完再打包，後面開始陸陸續續有人吃不下，等好菜送上他就直接裝袋帶走，美其名是不浪費食物，但根本就是爲了不浪費紅包錢，不只要吃夠本，還要回本，完全不尊重其他人。
參加婚宴祝福新人，賓客們難得穿着漂亮衣服出席，開心的拍照、痛快的享用餐點，如果看到桌布有污漬斑點、碗盤破損或是油污，場地斑駁老舊等問題，食慾恐怕都會大扣分；而中南部戶外的環境更是容易有問題，草叢堆多雜、菸蒂垃圾滿地，甚至鄰居家外垃圾堆、蚊蟲揮散不去，再美味的龍蝦鮑魚恐怕也難下肚。
4 被長輩瘋狂催婚
婚宴可說是大型催婚現場，新人的浪漫故事、粉紅泡泡冒不完，賓客攜家帶眷、勾男女友出席，同樣適婚年齡的你我躲不掉被熱心的長輩關切，說着誰誰誰和主管級男友交往很久要結婚了、某某某今年買房買車還單身，要不要認識相處一下，爸媽更有意無意的加把勁幫忙注意婚宴上是否有適合對象，沾沾新人喜事也把自己的婚事給獻上，這頓飯絕對不能好好吃了。
3 靠近喇叭位置太吵
有吃過喜酒的都知道，不論是在餐廳還是戶外廣場都會有一個舞臺，讓新人、主持人上臺敬酒、喊話控場，還有小遊戲、影片播放等，空檔間也要放點背景音樂搭配美食，但位置剛好被排在喇叭下方的人可就沒這閒情逸致了，每一個環節都有大音量在耳邊輸出，要說個話得靠吼、結束後得花個幾分鐘讓耳朵適應聲音，不說還以爲剛參加完演唱會呢！
2 地點偏僻交通不便
這和停車位有異曲同工之不便，有車開的人累的是尋找停車位，而沒車開的人累的是長途跋涉、轉機轉車再走路，且若是新人家在城市郊區、鄉下小鄉村，旁邊一望無際的空或是一眼望去少有公車、計程車，就算有火車、高鐵可以搭，到站後的找到正確位置更是一條漫漫長路啊～
1 菜色超雷超難吃
參加婚宴最討厭第一名絕對實至名歸！婚宴除了新人是主角外，10多道大菜想必是許多賓客關注的焦點，紅色炸彈挖空了荷包，當然要靠吃回本來彌補，然而菜單上一道道厲害食材，上桌後色香味不對興致全無，雞湯聞了沒讓人食指大動、鮑魚配色沒讓人頻頻動筷，開胃菜吃一口再沒下一口的想法，菜色雷爆肯定是讓賓客爲婚宴大扣分的關鍵。
【網路溫度計調查結果之圖文，未經授權請勿轉載、改寫】
分析說明：
本研究資料由《KEYPO大數據關鍵引擎》提供，分析時間範圍爲2017年10月12日至2020年10月10日，共三年。
系統觀測上萬個網站頻道，包括各大新聞頻道、社羣平臺、討論區及部落格等，針對討論『參加婚宴最討厭的事』相關文本進行分析，並根據網友就該議題之討論，作爲本分析依據。
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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