Channel
@hr_human_conf
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
2,925subscribers
-7 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1001791770744 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @hr_human_conf |
| Created | Between 1 December 2021 and 30 April 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 14 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 14 August 2026 |
| On Telegram | t.me/hr_human_conf |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 14 Aug 2026, 04:39 | 2,925 | -2 |
| 10 Aug 2026, 21:57 | 2,927 | -5 |
| 7 Aug 2026, 18:03 | 2,932 | no change |
| 7 Aug 2026, 17:55 | 2,932 | first reading |
20 posts held, back to 13 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 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 3 of 17 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (13 July 2026 – 7 August 2026) |
| Views total | 4,008 |
| Reactions total | 7 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 7 Aug 2026, 18:03 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.
8 reactions across 4 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 62.5% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 5 | 62.5% | |
| 👍 | 3 | 37.5% |
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 4 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 8reactions 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 13 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.
Наняли сильного врача — и потеряли команду Опыт, известное имя и безупречные рекомендации ещё не гарантируют успешного найма. Врач может быть сильным профессионалом, но не принимать стандарты клиники, конфликтовать с коллегами, игнорировать обратную связь или не совпасть с реальными условиями работы. Тогда клиника платит дважды: сначала за поиск и адаптацию специалиста, затем — за разрешение конфликтов, повторный п…
С 6 до 3 месяцев: как EKF вдвое ускорила выход новичков на продуктивность Как «заботливая адаптация» снизила текучку в EKF до 2,4% В сложном технологическом бизнесе дорого обходится не только увольнение на испытательном сроке. Если новичку требуется полгода, чтобы выйти на полную продуктивность, компания теряет результат, перегружает наставников и продолжает платить за ошибки адаптации. В EKF выстроили программу «…
Геймификация под сокращение: как доказать эффект и защитить бюджет Пилотный проект по геймификации получил высокий отклик сотрудников, но не получил бюджета на масштабирование: охваты и вовлечённость не убедили финансового директора, потому что сами по себе ничего не говорят об экономическом результате. Когда финансовые показатели не заложены ещё на старте, после запуска HR приходится задним числом доказывать, скол…
До 60% кандидатов — без работных сайтов и платного трафика Повторная публикация вакансии больше не гарантирует результат: на одни позиции почти нет откликов, на другие приходят десятки резюме без нужного опыта. Бюджет расходуется, сроки закрытия растут, а план найма не выполняется. 30 октября на самой заботливой HR-конференции ПОДБОР ПЕРСОНАЛА один из ключевых блоков программы посвятим альтернативному подбору: каки…
Изменения стали токсичными: что делать внутрикому, когда команда больше не верит Компания объявляет очередную реорганизацию, руководители транслируют разные версии, официальные сообщения запаздывают, а чаты заполняют слухи. Сотрудники перестают верить компании, сопротивляются новым решениям, снижают продуктивность и начинают искать выход. В такой ситуации задача внутрикома — не «снять негатив», а вернуть управляемо…
КПД: как работать спокойно, когда законы меняются каждый месяц Самые опасные проблемы в КПД часто не видны до проверки или жалобы сотрудника. Один ЛНА уже не соответствует реальным процессам, согласия не покрывают работу с персональными данными, сроки по воинскому учёту контролируются вручную, а филиалы оформляют документы по разным правилам. В результате кадровой службе приходится срочно восстанавливать документы,…
ИИ в подборе персонала: от поиска кандидатов до выявления фрода Резюме идеально совпало с вакансией, на интервью — точные ответы, тестовое выполнено без ошибок, но после выхода сотрудника оказывается, что его реальные навыки не соответствуют результатам отбора. ИИ уже не просто помогает кандидатам готовиться к собеседованиям. С его помощью можно адаптировать резюме под вакансию, получать подсказки во время интервью…
Компания платит за полную мощность команды, которой уже нет Штат укомплектован, ФОТ не снижается, задачи закрываются. Но сроки растягиваются, ошибок становится больше, инициативы — меньше, а сильные сотрудники работают на пределе или уходят. Системный перегруз долго выглядит как высокая производительность. Лучшие сотрудники закрывают нехватку ресурсов и провалы процессов переработками, а бизнес не замечает проблему…
3% добровольной текучести: почему в «Далее» не строят мотивацию на мифах о зумерах На конференции ФОТ ОПТИМИЗАЦИЯ Ася Маркевич, HR-директор IT-компании «Далее», начала выступление с неожиданного тезиса: поколений не существует Различия между молодыми и зрелыми сотрудниками часто связаны не с особым «кодом зумеров», а с этапом жизни. И деньги никто не отменял: более высокая зарплата остаётся главным фактором выбора …
Выгорание медперсонала: как остановить скрытую эпидемию в клинике Дефицит сотрудников быстро превращается в замкнутый круг: незакрытые смены увеличивают нагрузку на команду, накапливаются переработки, растёт риск ошибок и жалоб пациентов — и в итоге уходят те, на ком держится работа отделения. Найм новых врачей не разрывает этот круг, если его причины остаются прежними: неравномерные графики, административная рутин…
Регулярное использование ИИ выросло почти вдвое, а экономия времени — с 18% до 32%. Кейс «Бурсервис» В «Бурсервисе» решили не измерять обучение нейросетям количеством пройденных курсов и оценками участников. Главным стал другой вопрос: сколько рабочего времени сотрудники экономят благодаря ИИ? На конференции ОБУЧЕНИЕ ПЕРСОНАЛА Надежда Еремеева, ректор Корпоративного университета «Бурсервис», рассказала, как компани…
👍1
Геймификация без результата: где теряется эффект Сотрудники проходят челленджи, собирают бейджи и получают баллы. Только текучесть не снижается, адаптация не ускоряется, а производительность остается прежней. Самая большая проблема даже не в этом. Бизнес начинает воспринимать геймификацию как очередную HR-активность, которая не влияет на результат и не заслуживает бюджета. 📅 27 октября на конференции ГЕЙМИФИКАЦИЯ …
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @hr_human_conf. 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 — 1,267,555 of 1,345,403entries 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 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.
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.
“Человек/ Human| Голос специалиста по персоналу” (@hr_human_conf), 2,925 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/hr_human_conf.
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.