3 measurements spanning 7 days, net +1. 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 661–662 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
14 Aug 2026, 21:57
662
+1
8 Aug 2026, 02:35
661
no change
7 Aug 2026, 16:39
661
first reading
Engagement
20 posts held, back to 19 February 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 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
26.6%
avg views ÷ 662 subscribers
Avg views / post
176
1 post measured
Reaction rate
4.55%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
1
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
Window
Rolling 30 days · latest post in window 23 July 2026
Posts held
20 (19 February 2026 – 23 July 2026)
Views total
176
Reactions total
8
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
8 Aug 2026, 02:35 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.
Reaction mix
110 reactions across 20 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 60.9% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
67
60.9%
👍
27
24.5%
🔥
14
12.7%
👌
2
1.82%
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 110reactions 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 February 2026 to 23 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.
🔰 تکنیکهای آغاز روایت: پرولوگ و فصل اول
نحوه شروع داستان از مهمترین چالشهایی است که هر نویسندهای با آن مواجه میشود.
اهمیت شروع داستان از آن جهت است که مخاطب، طی صفحات ابتدایی داستان حداکثر قضاوت خود را به کار میبرد تا بسنجد آیا این داستان ارزش خواندن و ادامه دادن را دارد یا نه؟
📌 در این دوره تلاش شده با معرفی و موشکافی تکنیکهای شروع داستان (به طور خاص در دو فصل ابتدایی داستان یعنی پرولوگ و فصل اول) مطالبی…
📢 آپدیت جدید دوره
اپیزود جدید «تلهی تکنولوژی» از فصل «تلههای دنیاسازی» در دورهی جامع دنیاسازی منتشر شد.
⏰ از ساعت ۲۰ میتونید این اپیزود رو در پنل شخصیتون مشاهده کنید. 🚀
@Fantasist_Academy
#اطلاعیه
🔰در خصوص سوال برخی از دوستان راجع به پشتیبانی دورههای آموزشی
📌 هر سه دورهی فعال مجموعه علاوه بر پشتیبانی مدرسین و بروزرسانی رایگان، از ضمانت خرید برخوردار هستند.
به عبارتی امکان بازگشت وجه ۳ روزه روی دورههای آموزشی مجموعهی خیالشناس فعال میباشد و در صورت عدم رضایت از کیفیت محتوا هزینهی سرمایهگذاری هنرجو عودت داده میشود.
@Fantasist_Academy
#اطلاعیه
سلام و درود خدمت همهی دوستان
خوشبختانه اختلال نرمافزار اسپاتپلیر برطرف شده و دسترسی هنرجویان به دورههای آکادمی خیالشناس با اینترنت ملی امکانپذیر است.
📌 لذا عزیزانی که هریک از دورههای:
- دنیاسازی برای داستانهای فانتزی
- مبانی بازینامهنویسی
- مبانی خلق زبانهای داستانی
تهیه کردهاند، میتوانند در پنل کاربری خودشون به ویدئوهای دوره و آپدیتهای جدید دسترسی داشته باشند.
با آرزوی سلامتی و امنیت روزافزون…
📎 احتمالا نخستین پاسخ شما «تایلانگ» و انتخاب دومتون «تیگرس» باشه.
▪️تایلانگ شخصیتی بود که تمام زندگیاش رو صرف به دست آوردن یک جایگاه کرد و در نهایت بهش نرسید.
▪️تیگرس شخصیتی بود که تمام زندگیاش رو صرف به دست آوردن توجه استاد شیفو کرد و باز هم بهش نرسید.
▪️ در این بین، پو شخصیتی بود که نه به اندازه تایلانگ میخواست جنگجوی اژدها بشه، نه به اندازه تیگرس میخواست مورد توجه استاد شیفو قرار بگیره؛ اما در نهایت به هر …
📌 ما در این داستان، سه شخصیت داریم که از نظر جایگاه شبیه به یکدیگر هستند:
۱- پو: شخصیت اصلی داستان
🔻محور اصلی داستان است.
🔻سیر تکامل و سفر قهرمان را طی میکند.
🔻تمام تضادهای اصلی به او گره میخورند.
🔻انتخاب «جنگجوی اژدها» و تحول شخصیتیاش، ستون اصلی روایت است.
۲- تایلانگ: شخصیت منفی داستان
🔻نیروی مخالف قهرمان است.
🔻هدف او در تقابل مستقیم با هدف پو است.
🔻حضورش تعارض مرکزی داستان را ایجاد میکند.
🔻قوس داستانی او بهع…
شرور لایق، تایلانگ
📌 این شخصیت و این داستان، مثال بارز اجرای ترحم بر شخصیت منفی با در نظر گرفتن همهجانبهی داستان محسوب میشند.
در ادامه به تحلیل تایلانگ، نقش او به عنوان شخصیت منفی و تاثیرش بر شخصیت اصلی داستان میپردازیم.
📌 اما این دقیقا به این معناست که نویسنده جایی از کار رو اشتباه رفته.
اگر شخصیت اصلی شما، شخصیت محبوب مخاطب نباشه، ممکنه آسیبهای زیادی به داستان وارد بشه؛
مثلا اینکه درگیریهای دیگه شخصیت اصلی که ربطی به شخصیتهای منفی ندارند دیگه برای مخاطب جذاب نخواهد بود.
حالا برای جلوگیری از این مشکل باید چهکار کرد؟
برای پاسخ به این سؤال بهتره نگاهی به انیمیشن «پاندای کونگفوکار» بندازیم.
اگر دقت کرده باشید احتمالا میدونید که احساس ترحم، بیشتر از همه برای شخصیتهای منفی اتفاق میافته.
یعنی بیشترین دلسوزی در جهان گسترده داستان، برای شخصیتهاییه که بد نبودند، بلکه با توجه به یک سری اتفاقات، در گذر زمان بد شدند.
این حتی میتونه تعریفی از یک نوع خاص (و بسیار محبوب) از شخصیتهای منفی هم باشه؛ چرا که عموم این نوع شخصیتهای منفی، گاهی حتی از شخصیت اصلی هم محبوبتر میشند.
📌احتمالا بارها و بارها برای شما پیش اومده که برای یک شخصیت، ولو اگر شخصیت منفی داستان باشه دلسوزی کرده باشید. حتی گاهی ممکنه از روی همین دلسوزی، شخصیت منفی داستان رو بیشتر از شخصیت اصلی دوست داشته باشید اتفاقی که برای خیلی از مخاطبین در انیمه ناروتو افتاد.
⁉️ اما دقیقا چه اتفاقاتی هستند که باعث این دلسوزی میشند؟ ساختار اصلی پشت این ایجاد دلسوزی چیه؟
❤3👍1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @fantasist_academy. 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.
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 14 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“آکادمی خیالشناس” (@fantasist_academy), 662 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/fantasist_academy.
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.