Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Evidence Based

@analytichno

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Handles named that no longer answer · Cite this entry

37subscribers

+0 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID-1002136896480
TypeChannel
Username@analytichno
DescriptionEvidence based — про эксперименты, данные и доказательные подходы в исследованиях, политике и продуктах. Немного науки, немного практики, немного «что если».
CreatedBetween 1 November 2023 and 31 May 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded10 August 2026
Last confirmed live10 August 2026
Measurements held2
On Telegramt.me/analytichno

Growth

377 August 2026 — 37 subscribers10 August 2026 — 37 subscribers7 August 202610 August 2026
2 measurements spanning 3 days. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 36–38 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
10 Aug 2026, 21:4537no change
7 Aug 2026, 16:4837first reading

Engagement

20 posts held, back to 21 October 2025the 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.

ERR · 30 days
71.6%
avg views ÷ 37 subscribers
Avg views / post
26.5
2 posts measured
Reaction rate
3.77%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
2
of 20 held

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.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 24 July 2026
Posts held20 (21 October 202524 July 2026)
Views total53
Reactions total2
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken10 Aug 2026, 21:45 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.

What this channel posts

Photos
22
Links
27

Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 10 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.

Reaction mix

13 reactions across 9 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 61.5% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
861.5%
🔥538.5%

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 9 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 13reactions 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 21 October 2025 to 24 July 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.

Recent posts

24 Jul 2026, 13:52 UTC26 views1 reactionsread 10 August 2026
Photo

#behavecon #личное #data-art Продолжая тему стимулов. Недавно побывал на могиле одного из самых известных исследователей стимулов. Заодно узнал от местных любопытную особенность Эдинбурга: это один из самых асимметричных городов с точки зрения того, куда ходят туристы и куда ходят жители. Их «карты интереса» почти не пересекаются. Это хорошо видно на картах Эрики Фишер, которая нанесла геотеги фотографий туристов

1

24 Jul 2026, 13:13 UTC27 views1 reactionsread 10 August 2026

#behavecon #behavior #nudging #organisational #choice Некоторые системы оказываются повсеместно внедрены не потому, что они максимизируют общую пользу, а потому, что отлично оптимизируют одну конкретную метрику, заданную стимулами. Хороший пример — скоростные сушилки для рук в общественных туалетах, вроде Dyson. Они экономят бумагу, сокращают расходы и быстро сушат руки. Но исследования показывают, что мощный поток

1

5 Jun 2026, 15:19 UTC68 viewsread 10 August 2026

Это не означает, что digital AI заканчивается. На форуме было много интересных команд в этой области. Например, меня впечатлил стартап Amara ↗ , который работает над генерацией Unity-контента для игровой индустрии. Но создаётся ощущение, что значительная часть капитала и исследовательского внимания постепенно начинает смещаться в сторону задач, где AI должен не только думать, но и действовать. Ниже прикладываю слайд

5 Jun 2026, 15:19 UTC60 viewsread 10 August 2026

2. Physical AI меняет логику создания стартапов В софте мы привыкли к классической траектории: 🛹 → 🛴 → 🚲 → 🏍️ → 🚗 Сначала MVP, потом постепенное улучшение продукта. Для Physical AI это работает заметно хуже. Чтобы проверить ключевые гипотезы, часто приходится сразу строить довольно сложный прототип: интегрировать железо, сенсоры, модели, системы управления, инфраструктуру для данных и симуляцию. Только после это

5 Jun 2026, 15:18 UTC54 viewsread 10 August 2026

#AI #PhysicalAI #Robotics #Startups #VC #MachineLearning На днях побывал на форуме OxAI ↗ . Пожалуй, два основных takeaway. 1. UK AI-комьюнити всё больше смотрит в сторону Physical AI Если ещё недавно основной фокус был на LLM, copilots и digital agents, то сейчас заметен довольно широкий консенсус: в ближайшие годы одним из главных направлений станет Physical AI — системы, которые не просто генерируют контент, а

15 May 2026, 06:38 UTC76 viewsread 10 August 2026
Photo

Второе, что сильно впечатлило — постепенное проникновение в учебник тем из современной causal inference литературы, которые еще недавно почти не встречались в стандартных экономических текстах. В книге появляются causal forests, heterogeneity analysis, causal moderation и другие вещи, которые долго существовали скорее в отдельных исследовательских сообществах. Особенно порадовало наличие отдельной главы про causal m

15 May 2026, 06:38 UTC67 viewsread 10 August 2026

📚 #books #experiments #causality #economics #A_B_testing Ровно 29 апреля в продаже появился новый учебник / монография John List по экспериментальной экономике. Я почти сразу заказал книгу себе на день рождения и, кажется, получил один из первых экземпляров. В отличие от прошлой работы — The Voltage Effect — где Лист скорее пытался переопределить разговор вокруг индустриальных экспериментов и масштабируемости резул

26 Apr 2026, 12:53 UTC68 views2 reactionsread 10 August 2026

📊 Guest lecture: causal inference @ МГУ #causality #causalAI #statistics #lecture #dataanalysis Выложил слайды с гостевой лекции в МГУ — “An introduction to causal inference and causal data analysis” Отправной точкой был привычный тезис: “correlation does not imply causation” — но дальше попытался ответить на более сложный вопрос: что вообще можно (и нельзя) вывести из данных? Обычно я рассказываю этот материал не

1🔥1

3 Feb 2026, 22:50 UTC103 views1 reactionsread 10 August 2026

Что изменилось институционально к 20-м: 📦 Многие журналы требуют data + code + replication package по умолчанию 👩‍🎓 Репликации встраиваются в курсы и PhD-программы 🧪 Делают не только «повтор», но и meta обзоры Сейчас в академии вокруг этого выросла целая экосистема: ‣ базы и каталоги репликаций (например, OFS) ‣ пререгистрация особенно в медицинских исследованиях ‣ центры мета-исследований (например, MetaResearch)

1

3 Feb 2026, 22:44 UTC94 views1 reactionsread 10 August 2026

📉 Replication crisis → replication infrastructure #science #replication #economics #methodology #research Если в 2010-х репликационный кризис выглядел как набор тревожных цифр («половина результатов не повторяется»), то последние годы — это уже не про диагноз, а про строительство инфраструктуры. Фокус смещается с разовых «проверок» к постоянным, институциональным механизмам воспроизводимости. Хороший пример — лини

1

3 Feb 2026, 22:37 UTC84 viewsread 10 August 2026

📉 Немного истории про replication crisis: от философии науки к цифрам #science #replication #methodology #statistics #research Современная наука формально устроена вокруг простого принципа: гипотезы должны быть проверяемыми и опровержимыми (Поппер, 1930-е). Если результат не выдерживает повторной проверки — теория должна уступить место лучшей. Но в 2000–2010-х стало ясно, что с самой возможностью «повторной проверк

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @analytichno. 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.

Forward network

Republishes

Channels on the register whose posts this channel has forwarded.

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.

Mentions

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.

Cite this entry

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 10 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Evidence Based” (@analytichno), 37 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/analytichno.

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.