Channel
@anrlab
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
1,229subscribers
+96 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1001323053105 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @anrlab |
| Created | Between 1 March 2018 and 31 August 2021 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 19 September 2026 |
| Measurements held | 11 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 19 September 2026 |
| On Telegram | t.me/anrlab |
Education — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 18 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 59% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 19 Sept 2026, 13:20 | 1,229 | +2 |
| 14 Sept 2026, 15:58 | 1,227 | -5 |
| 11 Sept 2026, 03:18 | 1,232 | -1 |
| 6 Sept 2026, 04:17 | 1,233 | +47 |
| 1 Sept 2026, 18:38 | 1,186 | +47 |
| 29 Aug 2026, 12:35 | 1,139 | +2 |
| 19 Aug 2026, 16:38 | 1,137 | +5 |
| 13 Aug 2026, 01:34 | 1,132 | +1 |
| 10 Aug 2026, 02:11 | 1,131 | -2 |
| 6 Aug 2026, 12:03 | 1,133 | no change |
| 6 Aug 2026, 10:52 | 1,133 | first reading |
20 posts held, back to 16 June 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 1 page of 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 4 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
263 reactions across 20 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 40.7% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 107 | 40.7% | |
| 👍 | 90 | 34.2% | |
| 🔥 | 56 | 21.3% | |
| 👏 | 8 | 3.04% | |
| 😁 | 2 | 0.76% |
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 263 reactions 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 16 June 2026 to 4 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.
⏰ Уже завтра, 5 августа — секция 15 на конференции «Интеракция. Интеграция. Инклюзия»! 🔗 VI Международная научная конференция «Интеракция. Интеграция. Инклюзия: на перекрёстках знаний и ценностей» Секция 15. Социальная инклюзия, границы сообществ и циркуляция знаний: возможности сетевого анализа Приглашаем послушать доклады секции! Она объединяет исследования, которые с помощью сетевого анализа изучают, как формир…
👍7🔥3😁2
От теории к практике: расследуем данные вместе Как вы думаете, где рождаются самые ценные инсайты? На стыке фундаментальной науки и реальных задач бизнеса. Именно этому посвящена наша недавняя публикация, в которой сотрудники Международной лаборатории прикладного сетевого анализа размышляют о том, как сегодня работают с данными в академии и индустрии. В статье коллеги обсуждают, почему: • Академия учит нас сомневатьс…
❤7🔥2👍1
Что если распространение идей работает не совсем так, как мы привыкли думать? Книга Деймона Сентолы способна поставить под вопрос прописные истины сетевого подхода. Известно, что чем «слабее» и длиннее связи в сети, тем быстрее по ней разлетится что угодно. Но Сентола показывает, что так работают только простые «заражения» — то, с чем достаточно соприкоснуться единожды (новости, болезни). Сложное поведение (ЗОЖ, вак…
❤17👍3🔥3
Для оценки влиятельности научной литературы давно используют количество цитирований, но у такого подхода есть много минусов. Коллектив Международного центра анализа и выбора решений под руководством ординарного профессора Фуада Алескерова разработал новый инструмент для анализа научной литературы, который изначально использовали для оценки системных рисков в банковской системе. В интервью Фуад Тагиевич рассказал об о…
👍10
Преподаватель нашей магистерской программы «Аналитика данных и прикладная статистика» Станислав Моисеев рассказал «Почему теория поколений не работает, а мы всё равно в неё верим?». В публикации описаны не только непростая судьба этого изначально научного понятия и связанные с ним методологические сложности, но и то, какие особенности человеческого мышления делают теорию поколений такой притягательной.
🔥14❤4👍1
Андрей Герасимов, автор канала «Структура наносит ответный удар», построил на основе книжных рецензий граф связей между представителями исследований социальных и гуманитарных наук (SSSH, Studies of Social Sciences and Humanities). Данные охватывают более 300 работ с 1969-го года. Самым интересным для меня оказалось то, что все три субдисциплины довольно сильно связаны друг с другом через рецензии. Хотя я ожидал, что…
❤27👍1
Когда «все свои»: свет и тени плотных связей в семейном бизнесе Семейный бизнес часто сравнивают с закрытым клубом — связи интенсивные, вход посторонним ограничен, а информация передается со скоростью слухов за воскресным ужином. Семейные сети отличаются высокой плотностью, замкнутостью и мультиплексностью. В этом есть свои плюсы: доверие, быстрые решения и поток tacit knowledge – того самого «непередаваемого словам…
👍14❤2
С 5 по 9 октября 2026 года в Математическом центре «Сириус» пройдёт конференция «Современные методы сетевого анализа». Её организуют три подразделения НИУ ВШЭ: Лаборатория алгоритмов и технологий анализа сетевых структур (LATNA), Международный центр анализа и выбора решений (DeCAn) и наша Международная лаборатория прикладного сетевого анализа (ANR-Lab). В программный комитет входят Фуад Алескеров (центр DeCAn, НИУ В…
🔥8👍5
▪️Pure Graphs / Структурные графы Это графы без текста (транспортные сети, электроцепи и т.п.). LLM получают список рёбер и задачи: найти циклы, связность, гамильтонов путь. Это проверка суждений без опоры на текстовые паттерны. ▪️ Text-Paired Graphs / Текстово-сопряжённые графы Текст описывает весь граф. Например, в молекуле: атомы – узлы, связи – рёбра, текст – свойства (токсичность, растворимость). Или сеть отн…
🔥10👍1
Как LLM переписывают правила сетевого анализа В конце 2024 года в вышел фундаментальный обзор (200+ источников), систематизирующий всё, что было сделано на стыке больших языковых моделей (LLM) и графов. Авторы предлагают первую полную таксономию области, классифицируя методы по двум осям: тип графа и роль LLM. Зачем соединять LLM и графы? LLM впечатляюще работают с текстом, но реальные данные редко бывают изолиров…
🔥8👍1
Приглашаем Вас принять участие в нашей секции «Социальная инклюзия, границы сообществ и циркуляция знаний: возможности сетевого анализа» (Секция 15) в рамках VI Международной научной конференции "Интеракция. Интеграция. Инклюзия: на перекрестках знаний и ценностей". Дедлайн подачи заявок на участие с докладом: 5 июля 2026 г. Для участия необходимо заполнить онлайн-форму заявки. Конференция пройдет 5–8 августа в он…
👍8❤2
Всем привет! Делимся с вами подборкой дней открытых дверей магистреской программы «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика») на июль: 🔸 2 июля в 18:00 состоится вебинар "Реализация журналистских ролей" - на вебинаре Сергей Давыдов расскажет об опыте участия в международном исследовательском проекте "Реализация журналистских ролей", включая результаты сетевого анализа массива…
👍7
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @anrlab. 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.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
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.
Named by 1 registered channel — 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.
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
This channel appears in 1 seed channel's Telegram-generated recommendation list in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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 19 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Nodes and Links” (@anrlab), 1,229 subscribers as measured 19 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/anrlab.
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.