Channel
@DHRIsfu
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
2,640subscribers
+3 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1001738023410 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @DHRIsfu |
| Created | 9 September 2023 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 12 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 12 August 2026 |
| On Telegram | t.me/DHRIsfu |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 12 Aug 2026, 21:03 | 2,640 | +1 |
| 9 Aug 2026, 17:03 | 2,639 | +2 |
| 6 Aug 2026, 05:20 | 2,637 | no change |
| 6 Aug 2026, 05:18 | 2,637 | first reading |
17 posts held, back to 22 July 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 2 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 17 (22 July 2026 – 7 August 2026) |
| Views total | 11,379 |
| Reactions total | 294 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 7 Aug 2026, 16:19 UTC |
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
278 reactions across 16 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 50.0% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 139 | 50.0% | |
| custom 5325653722125065465 | 45 | 16.2% | |
| 👍 | 41 | 14.7% | |
| custom 5348056817001854312 | 15 | 5.40% | |
| 👏 | 12 | 4.32% | |
| 💯 | 12 | 4.32% | |
| 🔥 | 11 | 3.96% | |
| 👨💻 | 2 | 0.719% | |
| 🤣 | 1 | 0.36% |
Custom emoji. 2 of the rows above are Telegram custom emoji, which the public preview renders as an element carrying only a numeric id — no character, and no image we can reach. The id is printed as-is rather than substituted with a look-alike glyph, because a stand-in would be our invention showing where a measurement should be. The counts beside them areTelegram’s.
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 17 of the 17 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 294reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 17 most recent posts we hold, published 22 July 2026 to 7 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
🙂 По словам библиотечного технолога Джессамин Вест, один из самых частых вопросов, которые задают её коллегам — как отключить навязчивый ИИ, который теперь появляется везде, где это нужно и не нужно. Возможно, вам всё нравится – ну и замечательно. А эти подсказки – для тех, кому вкрапление нейросетей скорее мешает. Дополнения и правки приветствуются.
❤7👏3👍2custom 53480568170018543122
🙂 «Как договориться и не развалиться: ИИ-проекты между институциями» — новый выпуск подкаста «Естественные вопросы об искусственном интеллекте», в котором участники ищут ответы на вопросы, как рождаются и развиваются ИИ-проекты в гуманитарной сфере и культуре? 😉 Интересная беседа о том, кто участвует в таких проектах и как распределяются роли, а также — о разрывах в ожиданиях между всеми участниками и о том, как оце…
👍6custom 53256537221250654655❤2custom 53480568170018543122
🙂 В Nature вышла статья о так называемом «ИИ-гуманизаторе» для научных текстов и заявок на гранты. Задача этого инструмента – убрать из текста, написанного LLM, признаки, по которым его можно распознать как машинный. Любопытно получается: один ИИ пишет текст, другой «очеловечивает», третий пытается найти признаки машинной генерации (для этого сегодня используются такие детекторы как Turnitin и Pangram). Есть вполне…
❤13👍5custom 53256537221250654653custom 53480568170018543123
🙂 Профессор Марни Хьюз-Уоррингтон опубликовала обзор «История и искусственный интеллект» (22.7.2026). 🎁 В этой брошюре из серии Cambridge Elements искусственный интеллект (ИИ) рассматривается через тройную призму истории: истории создаются об ИИ, люди используют ИИ для создания историй, и истории создаются ИИ. 🔜 В брошюре объясняется, как работа с данными из прошлого важна для таких областей ИИ, как машинное обучен…
👍9❤3custom 53480568170018543121
🖥 «Системный Блокъ» запустил новый проект. 🔜 На странице проекта «Технологии чтения» собраны материалы о том, как цифровые инструменты помогают внимательнее читать, глубже анализировать литературу и по-новому смотреть на знакомые произведения. 🙂 Из материалов проекта можно узнать, как работают цифровые читательские клубы, почему выбор шрифта влияет на восприятие текста и какие книжные трекеры действительно помогают…
❤9custom 53256537221250654653🔥2👍1
🔴 Прямое включение с полей конгресса DH-2026 ✨ 💬 В эфире Маргарита Кирина, преподаватель департамента филологии, младший научный сотрудник Лаборатории языковой конвергенции НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург: 🙂 «DH-конференция традиционно объединяла исследователей из различных областей гуманитарного (и не только) знания, и этот год не исключение. На мой взгляд, можно выделить два основных вектора вопросов, которые сейчас ос…
❤11custom 53256537221250654653🔥1
🔴 Прямое включение с полей конгресса DH-2026 ✨ 💬 В эфире Александра Митюкова, научный сотрудник ГМЗ «Царское Село», DH-исследователь: 🙂«Каждый день одновременно работали десять сессий, проходило по четыре секции, десяток воркшопов и сотня постеров. Посмотреть всё просто невозможно! Зато за несколько дней удалось увидеть, насколько разнообразной стала современная цифровая гуманитаристика. 🎁 Мне в силу профессиональ…
❤14🔥4custom 53256537221250654653
🇮🇪 На церемонии закрытия конгресса #DH2026, по традиции напоминают, что следующий конгресс #DH2027 будет проходит с 27 июня по 3 июля в городе Голуэй (Ирландия). ☘ 🔜 https://dh2027.adho.org/ ❗️ Сопредседатель оргкомитета #DH2027 Кристоф Шёх обратил внимание, что прием заявок будет объявлен раньше обычного, при этом обещал дать возможность докладчикам проявить творческий подход. 🕓 #DH2028 состоится 4-7 июля в Кейпт…
❤12custom 53256537221250654652
🙂 Профессор Кирстен Торп (Сидней, Австралия) выступает с пленарным докладом «Живые архивы коренных народов о стране: взаимосвязь, подотчетность и прозрачность» на конгрессе #DH2026. 🎁 Галереи, библиотеки, архивы и музеи (или кратко GLAM) — это пространства памяти, встреч и воссоединения для коренных народов всего мира. При этом, известно, что именно эти институты формировали колониальные представления о мире: кто пр…
👍5❤2custom 53256537221250654652custom 53480568170018543122
🔴 Прямое включение с полей конгресса DH-2026 ✨ 💬 В эфире Тимур Хусяинов, куратор отдела добычи цифрового корпуса почтовых открыток «Пишу тебе», старший преподаватель департамента литературы и межкультурной коммуникации НИУ ВШЭ - Нижний Новгород, автор канала «Почтовое»: ⌨ «Эти строки набрасываю в автобусе от гостиницы до площадки Экспоцентра Тэджона, где идет уже четвертый день #DH2026. 🙂 Для меня это одна из немн…
❤14👏2custom 53256537221250654652👍1
🙂 Важной частью программы конгрессов Digital Humanities (#DH2026) являются стендовые доклады о новых программных разработках и цифровых проектах. 🖥 В этом году лаборатория Digital Humanities Гуманитарного института СФУ представила VR-тренажер «Следж-хоккей» на DH-2026 в Тэджоне (Южная Корея). 🎁 Напомним, что тема конференции в этом году — Вовлеченность (Engagement). 🔜 Тренажер в формате увлекательной игры позволяе…
👍6👏3custom 53256537221250654653❤1
🕓 Профессор Мачей Эдер (Краков, Польша) начинает своё выступление на конгрессе #DH2026 как лауреат премии Антонио Замполли с почетной лекцией на тему «Компьютерная стилистика в действии: от исследовательских инфраструктур до инструментов для самостоятельной работы». 🙂 Computational Stylistics Group — пример тихой революции в цифровой науке, то есть подъема неформальных, инициируемых снизу, ситуативных и самоуправляе…
❤10👍4custom 53256537221250654654🔥2💯1🤣1
Showing the 12 most recent of 17 posts we hold for @DHRIsfu. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Citation-graph rank — 10,075 of 1,160,990entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Named by 3 registered channels — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 12 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Гуманитарии в цифре” (@DHRIsfu), 2,640 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/DHRIsfu.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.