外出自粛が続く中、zoomなどを使ったオンライン飲み会が盛り上がっていますが、中には「在宅だから断れない」「終電関係ないから途中で抜けられない」と悩んでいる人もいるようです。また「アルコール依存症になってしまう人が増えるのでは？」といった不安の声も聞かれます。

　ストレスや人恋しさの解消に一役買ってきたオンライン飲み会ですが、どうやら少しずつ課題も見えてきたようです。

advertisement

「オンライン飲み会 脱出」の盛り上がりは？

　4月30日未明から5月1日14時までのトレンドです。4月29日の深夜、Twitterに投稿された「オンライン飲み会から緊急脱出できるマシーン」が話題を呼び、その影響で4月30日から5月1日にかけて盛り上がりを見せています。

advertisement

「オンライン飲み会から緊急脱出できるマシーン」が大反響

　4月29日、Twitterに登場した「オンライン飲み会から緊急脱出できるマシーン」が大反響を呼びました。

https://twitter.com/togenkyoo/status/1255499143147147265

　作ったのは藤原麻里菜さん。ボタンを押すとアームが立ち上がり、先端に装着されたロード中を示す「進捗インジケータ」と呼ばれる花形そっくりのマークが、自分とPC画面の間に割り込みます。

　使い方は、まず自分が動くのを止め、次にマシーンのボタンを押して花形マークをPCカメラの前に持ってくるだけ。相手にはこちらが回線不良でフリーズしたように見えるので、後はzoomを落として脱出完了です。

　もちろんこれはジョークアイテムですが、見た人からは「これ見てると、無理してる人もいるのかなという気がしてくる」「気持ち分かります」「断る理由を作りにくい場に見えてきた」といった声も聞こえてきます。みんながオンライン飲み会をどう感じているのか、改めて振り返るきっかけになった人も少なくないようです。

https://twitter.com/kayoka_yo/status/1255782542852059137
advertisement

「ストレス解消に効果的」「断りにくさ半端ない」など賛否両論

　Twitterでのオンライン飲み会に対する評価は、賛否両論です。

　ポジティブな反応としては「ストレス解消に効果的」「時間を選ばないし、ペットも参加できる」「タバコを吸う人、吸わない人の配慮がいらなくなった」「アルコールハラスメント防げる」などの声が聞かれます。リアル飲み会のデメリットを解消できて喜ぶ声が多いようです。

https://twitter.com/ayakoshiki/status/1237402431895384070
https://twitter.com/BS_dim_sc/status/1255668631268020224

　一方、ネガティブな反応としては「少数グループに分かれて飲めない」「断りにくさ半端ない気がする」「最初は楽しかったけど、最近は断りにくくて嫌だ」「やだなぁ。抜けられないし」といった意見が見られます。中でも「断りにくい」「抜けにくい」点にストレスを感じている人が多いようで、先の脱出マシーンに反響が集まったのも、その反動かもしれません。

https://twitter.com/otaku_dead4545/status/1254096440848027648
https://twitter.com/zonia_nk/status/1255864503687761920
advertisement

酒量の増加でアルコール依存症の懸念も

　また「終電ないから、つい飲み過ぎてしまう」「オンライン飲み会で飲み過ぎそうになった……」「自粛期間で酒量が倍になった」など、酒量の増加を心配する声も多く聞かれます。

https://twitter.com/uchi_da03/status/1255769696499978240

　日経新聞によれば、オンライン飲み会で酒量が増えた人が多いためか、アルコールやギャンブルの依存症ケアに取り組む団体あてに、飲酒関連の相談が増えているようです。記事中に登場する団体は、こうした背景を踏まえて「オンライン断酒会」をほぼ毎日開催。治療中の患者同士のつながりを維持し、苦難を乗り越えようとしています。

　ストレス解消などが期待できるオンライン飲み会。しかし断りにくく、抜けにくい人にとっては、自己管理を徹底しないと、心身の健康を害してしまう恐れもあります。終わりの時間や1日の酒量を制限するなどして、節度をもって楽しみましょう。

注目ツイート

調査概要

調査期間2020年4月30日〜5月1日
調査対象Twitter
調査件数1万3496 件（10%サンプリング）
調査キーワードオンライン飲み会 脱出
調査方法対象期間のTweetを「SocialInsight」によるテキストマイニングにより分析
備考実数に近づけるため件数を100%に補正