Channel
@RMeetUpHSE
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
884subscribers
+0 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002256561078 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @RMeetUpHSE |
| Description | Новости и анонсы митапов по R в Вышке. По любым вопросам @JulieMoisse |
| Created | Between 1 September 2024 and 31 March 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 12 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/RMeetUpHSE |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 6 Aug 2026, 14:21 | 884 | no change |
| 6 Aug 2026, 08:18 | 884 | first reading |
20 posts held, back to 19 December 2025 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 26 June 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 6 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
255 reactions across 20 posts, in 11 distinct kinds. The most used accounts for 57.6% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 147 | 57.6% | |
| 🔥 | 72 | 28.2% | |
| 👍 | 17 | 6.67% | |
| 👀 | 5 | 1.96% | |
| ❤🔥 | 4 | 1.57% | |
| 👏 | 2 | 0.784% | |
| 👾 | 2 | 0.784% | |
| 🕊 | 2 | 0.784% | |
| 🤩 | 2 | 0.784% | |
| 👌 | 1 | 0.392% | |
| 🥰 | 1 | 0.392% |
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 20 of the 20 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 255reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 19 December 2025 to 26 June 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.
🏃♀ Байесовский спринт для анализа лингвистических данных Наши коллеги — Международная лаборатория языковой конвергенции и Центр языка и мозга — приглашают освоить байесовскую статистику для анализа лингвистических данных в R. Дата: 02 июля, 11:00 - 18:00 Спикер: Г. А. Мороз (НИУ ВШЭ, Международная лаборатория языковой конвергенции) Место: г. Москва, ул. Ст. Басманная, д. 21/4, стр. 5 (корпус Б), аудитория Б-421 И…
❤25👍2
📈 Пакет demor на CRAN Спешим поделиться новостью о том, что пакет demor теперь доступен на CRAN! 📌 Пакет demor предназначен для демографического анализа (построение таблиц смертности, стандартизация показателей, декомпозиция изменений и моделирование демографических процессов). Мы поздравляем автора пакета, нашего спикера, Вадима Устюжанина! Освежить в памяти митап "Демографический анализ в R: от рождаемости до с…
🔥26❤11🤩2
Проверка связи 📞 Приглашаем вас поделиться впечатлениями о прошедших митапах в этой форме! А если есть идеи и предложения для последующих встреч или вы сами хотели бы стать спикером, то ждем вас здесь😊 Читаем ваши комментарии, Команда HSE R Meet Up💙
❤2
Рекомендации от спикера📝 После доклада про пространственную социальную и медицинскую эпидемиологию в R наш спикер Антон Николаев собрал короткий reading list: «Главная мысль всей подборки: география — это не всегда причина и не всегда настоящая сеть. Часто она лишь грубая прокси для структуры взаимодействий. Поэтому самый интересный вопрос обычно не "есть ли кластеризация?", а "какой механизм её создаёт?" Три учеб…
🔥12❤4❤🔥4👍2
❗Дорогие друзья, напоминаем, что сегодняшний митап пройдёт на Кантемировской улице!
👾2🔥2🕊2❤1🥰1
Коллеги, напоминаем, что уже завтра состоится митап «Пространственная социальная и медицинская эпидемиология в R»!🧐 Дата: 24 апреля, 18:10 Спикер: Антон Николаев (НИУ ВШЭ, ЦНИИОИЗ) Место: г. Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, дом 3А, к. 1, ауд. 4009 и онлайн ❗️Зарегистрироваться
🔥9
Пространственная социальная и медицинская эпидемиология в R 🧐 Как география влияет на распространение заболеваний и какие скрытые связи стоят за региональными различиями? Мы возвращаемся с новым митапом! Разберем, как использовать R для пространственных закономерностей в распространенности заболеваний. Дата: 24 апреля, 18:10 Спикер: Антон Николаев (НИУ ВШЭ, ЦНИИОИЗ) Место: г. Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, …
❤16🔥6👍3
Декабрьские митапы — всё! 🎄 Завершаем сезон встречей про мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности. Делитесь своими впечатлениями, а также пожеланиями на будущее в этой форме! Увидимся в новом году, Команда HSE R Meet Up 😉
❤10👍3
🎯 Друзья, напоминаем, что сегодня в 18:00 состоится митап "Мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности: немного теории и примеры в языке программирования R"! Митап пройдёт по адресу Санкт-Петербург, наб. кан. Грибоедова, 123, ауд. 201 и онлайн. ❗️Зарегистрироваться
❤7
Поделитесь впечатлениями…📝 Пару часов назад завершился митап «Когда данные повторяются: сезонность и временные ряды в R». Вы знаете, что делать 😉 Ждем обратную связь в этой форме! Читаем ваши отзывы, Команда HSE R Meet Up
❤4🔥4
🌤Когда данные повторяются: сезонность и временные ряды в R - уже завтра! Вместе с Евгенией Шенкман (МЛЭНА НИУ ВШЭ) будем разбираться в сезоннных эффектах в 16:00 по Мск (18:00 по Перми). ☔️ Для работы понадобятся пакеты forecast и TSA ☀️ Не забудьте зарегистрироваться
👍4❤3
📚 Полезные ресурсы для по теме митапа "Мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности: немного теории и примеры в языке программирования R" Практическое руководство по мэтчингу и взвешиванию от Ноа Грейфера, разработчика библиотек {MatchIt} и {WeightIt}. Глава из учебника Хантингтона-Клейна Если вам больше нравятся другие доступные онлайн учебники по каузальному выводу: Causal Inference: The Mixtape Каннингема, Wha…
🔥8❤4👍3
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @RMeetUpHSE. 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 — 208,367 of 1,350,102entries 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.
Named by 2 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.
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 6 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“HSE R Meet Up” (@RMeetUpHSE), 884 subscribers as measured 6 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/RMeetUpHSE.
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.