4 measurements spanning 4 days, net -8. 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 3,650–3,660 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
12 Aug 2026, 02:32
3,651
-5
8 Aug 2026, 18:46
3,656
-3
7 Aug 2026, 20:01
3,659
no change
7 Aug 2026, 19:34
3,659
first reading
Engagement
13 posts held, back to 23 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 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
6.30%
avg views ÷ 3,651 subscribers
Avg views / post
230
13 posts measured
Reaction rate
5.40%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
13
of 13 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. It is computed over the 12 of 13 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026
Posts held
13 (23 July 2026 – 7 August 2026)
Views total
2,988
Reactions total
150
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
7 Aug 2026, 20:01 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
150 reactions across 12 posts, in 10 distinct kinds. The most used accounts for 35.3% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
53
35.3%
❤
43
28.7%
👍
25
16.7%
👏
12
8.00%
❤🔥
9
6.00%
😱
2
1.33%
🤯
2
1.33%
🥰
2
1.33%
😢
1
0.667%
🤩
1
0.667%
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 12 of the 13 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 150reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 13 most recent posts we hold, published 23 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.
В августе вас ждут три вебинара о решениях в оценке и развитии людей: обсуждаем ИИ, юридические риски и работу с кадровым резервом.
ИИ в оценке: разрешить нельзя запретить
Вебинар | 13 августа | 11:00
Вместе с Московским институтом психоанализа обсудим, можно ли доверять ИИ выводы о людях, стоит ли ограничивать его использование участниками оценки и где в этом процессе должен оставаться человек.
➡️ Зарегистрирова…
Коллеги, мы подготовили меморандум о том, как меняются центры оценки в эпоху ИИ.
В основу легли наблюдения из наших проектов и обсуждения внутри команды Formatta. Мы сформулировали свою позицию: классический онлайн-ассессмент в прежнем виде умер, потому что за столом теперь трое: асессор, участник и ИИ.
Описали сценарии пересборки онлайн-оценки в такой реальности, а также поделились, что изменилось в нашей работе у…
Участники проходят онлайн-оценку вместе с ИИ. Мы видим это в проектах каждый день. И это логично: ИИ работает по обе стороны оценки, мы тоже используем его в подготовке.
Уже на этой неделе мы опубликуем меморандум с нашей позицией по вопросу онлайн-оценки в эпоху ИИ, поговорим об этом и на ближайшем вебинаре 13 августа. А сегодня спросим вас: как в вашей компании относятся к тому, что участники проходят оценку вмест…
В интернете всё больше материалов о том, как разработать задания для SJT с помощью нейросети. Достаточно загрузить модель компетенций, описать контекст компании и попросить AI создать рабочие ситуации и варианты ответов. Несколько минут и первый вариант теста готов. Но можно ли считать такой набор заданий полноценным инструментом оценки?
В новой статье Николай Антипов и Наталья Мокринская разобрали, как выглядит пол…
Приглашаем на вебинар 19 августа в 11:00 «Оценка персонала: между требованиями бизнеса и закона».
Вместе с Алёной Мачулиной, руководителем направления оценки персонала Formatta, и экспертами Accetera разберём три ситуации, в которых управленческие задачи сталкиваются с требованиями трудового права:
🟣 Кандидат не прошёл оценку и оспаривает отказ.
Обсудим, почему отдельный тест или опросник не даёт всей картины о кан…
ИИ уже умеет выдавать результат, который мы привыкли считать признаком сильного мышления. А многие модели компетенций всё ещё описывают мир, которого уже нет.
В июльском исследовании Harvard Business Review руководители говорят о заметном сдвиге: умение пользоваться ИИ быстро перестаёт быть конкурентным преимуществом. Когда одни и те же инструменты доступны всем, работодателя интересует уже не сам факт их использова…
Многие международные компании в России продолжают использовать глобальные модели компетенций, карьерные фреймворки, программы развития и инструменты оценки, хотя глобальной поддержки у этих решений уже нет.
Они знакомы бизнесу, встроены в HR-процессы, связаны друг с другом, но часть из них создавалась для другой реальности и уже не отвечает на сегодняшние задачи компании.
Раньше такие инструменты регулярно обновлял…
ИИ умеет ошибаться очень убедительно: чем более складно звучит сгенерированный ответ, тем легче принять его за верный, то есть не проверить источник, не заметить логический скачок, не спросить, каких данных не хватает.
Поэтому с развитием ИИ критическое мышление становится все более важной компетенцией: теперь мало быстро получить ответ — нужно ещё понять, можно ли на него опираться.
📌 При этом одного развитого нав…
В этом месяце почти в каждом разговоре — на вебинаре, дискуссии с HR-лидерами, в проектах — всплывает похожий сюжет. Компания сделала всё правильно, если смотреть на отдельные этапы, а сдвига нет. Это почти всегда вопрос не качества отдельного решения, а того, состыкованы ли они между собой. Собрали пять материалов про такие «стыки»:
🟣Что должно происходить после ревью
Если сотрудник получил оценку, но не понял, чт…
ИИ по обе стороны оценки: оценщики тренируют ботов оценивать поведение, участники оценки проходят задания под четким руководством ГПТ. Что же в итоге мы оцениваем?
📅 13 августа в 11:00 обсудим это на совместном вебинаре с Московским Институтом Психоанализа «ИИ в оценке: разрешить нельзя запретить».
Поговорим о том:
🟣можно ли доверить ИИ выводы о людях и где всё-таки должен остаться человек
🟣стоит ли ограничивать …
Когда команда не выполняет KPI, вопросы возникают к руководителю. Сотрудники перегружены — претензии тоже к нему. Работы недостаточно — снова виноват менеджер.
А HR тем временем оценивает руководителя со всех сторон и подбирает ему очередной тренинг. Ведь если в подразделении растёт текучесть или снижается вовлечённость, первая гипотеза обычно очевидна: руководителю не хватает управленческих навыков. Но причина не в…
❤3👍3🔥2
Showing the 12 most recent of 13 posts we hold for @formattahr. 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.
Polls
The poll we hold for this entry, as Telegram rendered it when we read the post. A poll’s figures keep moving after that, so each one is dated.
Как в вашей компании относятся к ИИ, если им пользуются участники оценки?
Мы против. Считаем, что результат оценки должен быть только «человеческим»17%
Мы не против. Для нас главное — результат. А как человек к нему пришел — неважно33%
Мы пока не сформировали официальную позицию13%
Я только посмотрю ответы37%
Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.
Percentages only — there are no per-option vote counts here, because Telegram publishes none.The public post preview gives each option’s share and a single voter total, and nothing else. Multiplying one by the other would produce a per-option tally that looks measured and is not: the shares are rounded to whole numbers before we ever see them. We print what was published and leave the column that does not exist empty.
The shares need not add up to 100.Rounding alone puts many polls at 99 or 101. A poll that allows more than one answer per voter runs well past 100 by design, and several here do. The bars are drawn against a fixed 100% track at each option’s own percentage rather than normalised to the total, so a poll that exceeds it shows that it does instead of being quietly rescaled.
Read from the 13 most recent posts we hold, published 23 July 2026 to 7 August 2026. Telegram labels each poll by kind — an anonymous poll, a quiz, a closed set of final results — and that label is reproduced rather than paraphrased.
Citation-graph rank
Citation-graph rank — 1,084,840 of 1,189,255entries 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.
Mentions
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.
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 12 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Formatta” (@formattahr), 3,651 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/formattahr.
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.