Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Research and Data Analysis

Channel

Research and Data Analysis

@hub_research

Not marked by Telegram, checked 24 September 2026

On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Stars · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry

8,619subscribers

+226 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.

Register entry

Telegram ID-1002189482704
TypeChannel
Username@hub_research
CreatedBetween 1 June 2024 and 30 September 2024 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded6 August 2026
Last confirmed live25 September 2026
Measurements held16
Confirmed unchanged1 time, most recently 25 September 2026
On Telegramt.me/hub_research

Topic

Science — 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 11 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 53% 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.

Growth

8,3938,6378,5156 August 2026 — 8,393 subscribers6 August 2026 — 8,393 subscribers7 August 2026 — 8,400 subscribers9 August 2026 — 8,406 subscribers12 August 2026 — 8,456 subscribers15 August 2026 — 8,509 subscribers18 August 2026 — 8,511 subscribers22 August 2026 — 8,499 subscribers25 August 2026 — 8,472 subscribers28 August 2026 — 8,464 subscribers31 August 2026 — 8,460 subscribers3 September 2026 — 8,499 subscribers8 September 2026 — 8,535 subscribers13 September 2026 — 8,537 subscribers17 September 2026 — 8,637 subscribers25 September 2026 — 8,619 subscribers8,6196 August 202625 September 2026
16 measurements spanning 51 days, net +226. 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 8,356–8,674 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
25 Sept 2026, 16:188,619-18
17 Sept 2026, 11:398,637+100
13 Sept 2026, 03:388,537+2
8 Sept 2026, 21:568,535+36
3 Sept 2026, 15:408,499+39
31 Aug 2026, 16:348,460-4
28 Aug 2026, 16:248,464-8
25 Aug 2026, 18:588,472-27
22 Aug 2026, 13:128,499-12
18 Aug 2026, 19:568,511+2
15 Aug 2026, 18:178,509+53
12 Aug 2026, 09:278,456+50
9 Aug 2026, 16:238,406+6
7 Aug 2026, 00:088,400+7
6 Aug 2026, 03:028,393no change
6 Aug 2026, 02:078,393first reading

Engagement

33 posts held, back to 8 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 28 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
8.09%
avg views ÷ 8,619 subscribers
Avg views / post
697
1 post measured
Reaction rate
5.31%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
1
of 33 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 28 August 2026
Posts held33 (8 July 2026 – 28 August 2026)
Views total697
Reactions total37
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken28 Aug 2026, 18:26 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

2,566 reactions across 33 posts, in 13 distinct kinds. The most used accounts for 28.6% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
❤73328.6%
👍61724.0%
🔥56522.0%
😢2409.35%
💯1475.73%
💔1184.60%
😁592.30%
👏511.99%
😍140.546%
❤‍🔥130.507%
👌40.156%
🍓30.117%
🆒20.078%

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 33 of the 33 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 2,566 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 33 most recent posts we hold, published 8 July 2026 to 28 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.

Telegram Stars

Stars received
1
across the posts below
Posts paid on
1
of 33 we hold a reading for · 3%
Most on one post
1
single highest reading

A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @hub_research. Telegram publishes the count on the public post preview alongside ordinary reactions, and this register reads it there. It is the only figure on this site that measures money moving rather than attention.

Stars are not reactions, and the two are never added. They are rendered in the same strip on Telegram and counted in the same shape, but one is a tap and the other is a purchase. The reaction totals and the engagement rate elsewhere on this page exclude every figure in this section, and no rate here is computed against a reaction count.

This is not revenue, and we publish no currency figure. What a Star costs a reader and what it pays a channel are different numbers, Telegram takes a share we cannot observe, and the terms have changed. Converting a Star count into money would be an estimate dressed as a measurement, so the count is where we stop.

Counted over the 33 most recent posts we hold for this entry, published 8 July 2026 to 28 August 2026. Star counts above 1,000 reach us in Telegram’s short form and carry the same three-significant-figure rounding as everything else on this page.

Recent posts

28 Aug 2026, 15:40 UTC697 views37 reactionsread 28 August 2026
Photo

Чем недоступнее жилье, тем ниже рождаемость (на примере нового исследования из Нидерландов). 📍Когда жильё дорожает, люди реже решаются заводить детей. Особенно это заметно у тех, кто снимает квартиру или только копит на первый взнос. 📍А вот на тех, кто уже владеет жильём, рост цен действует противоположным образом: стоимость их квартиры растёт, финансовая уверенность усиливается, и ребёнок кажется менее рискованным…

💯17🔥8👍6😁3👌2😢1

27 Aug 2026, 15:08 UTC≈2,060 views76 reactionsread 28 August 2026
Photo

😠🛑Плохое жилье заметно снижает успеваемость Британское исследование 2025 года показывает, что условия, в которых растёт ребёнок, отражаются на его школьной успеваемости (на когнитивных успехах) . 📍Дети, жившие в переполненном и сыром жилье, в среднем пропускали на 15,5 учебного дня больше за годы школьного образования. 📍У них также были ниже результаты национальных школьных экзаменов, потому что им сложно было выс…

❤37💯18😢13🔥8

25 Aug 2026, 18:02 UTC≈2,020 views66 reactionsread 28 August 2026

💻Использование ChatGPT снижает уровень критического мышления Попалась интересная статья в журнале Societies (автор Майкл Гейрлих - социолог и исследователь поведения) о том, что чем активнее участники его экспериментов пользовались ИИ-инструментами, тем чаще они сообщали о передаче умственных задач технологии и тем ниже были их показатели критического мышления. 💻Особенно важен сам механизм: ИИ может экономить когни…

❤27💯19👍11😁4💔2😢2🔥1

24 Aug 2026, 14:10 UTC≈1,960 views71 reactionsread 28 August 2026

🦧Развивашки для дошколят: денег просят много, а эффект размером с муравья Свежий метаанализ 2026 года проверил, помогают ли специальные занятия, игры и приложения развивать у дошкольников память и самоконтроль. Учёные собрали 35 исследований с участием более 4 тысяч детей 3-6 лет (солидная выборка). В наиболее надёжную часть анализа вошли 17 исследований. Что выяснилось: 📍Тренировки немного улучшали вербальную ра…

❤35👍21🔥13😁2

24 Aug 2026, 11:02 UTC≈1,600 views11 reactionsread 28 August 2026

Доброго дня! Хотим порекомендовать авторский блог академического письма Дины Красносельской. В нем наша коллега-преподаватель делится своими экспертными знаниями по теме написания научных статей. Вы узнаете: ✍️Как быстро собрать и обработать источники литературы за час? Бесплатный интенсив (видео+ промты) ✍️ Как правильно структурировать каждый раздел статьи по IMRAD и чем может быть полезна модель CARs при написа…

🔥6❤2👏2😍1

23 Aug 2026, 13:37 UTC≈1,740 views67 reactionsread 28 August 2026

🐇Оценки - зло в образовании? Метаанализ 2021 года (самый крупный на сегодняшний день по упоминаниям на эту тему) сравнил, как на школьников влияют оценки и работа над ошибками. 🔼По сравнению с полным отсутствием работы над ошибками оценки в среднем повышали учебные результаты, но ухудшали мотивацию. 🔼Но по сравнению с письменными комментариями (работа над ошибками, обратная связь от учителя) ученики, получавшие то…

❤32🔥21👏13😁1

21 Aug 2026, 11:35 UTC≈2,100 views74 reactionsread 28 August 2026
Forwarded from @ai_and_dataPhoto

В недавнем интервью физик Алексей Семихатов сказал, что многие выпускники ведущих физических вузов работают на крупных должностях, но не по специальности. Это связано с их мышлением. Физики и математики - это люди с мышлением, натренированным на выяснение глубинных причин явлений по путанным, разрозненным и часто противоречивым фактам. В связи с чем мне вспомнилась книга Барбары Оакли "Думай как математик" Оакли пи…

❤39👍19🔥11👏3❤‍🔥2

20 Aug 2026, 10:21 UTC≈2,490 views68 reactionsread 28 August 2026

🤓Почему свидетели травли в соцсетях часто не помогают жертве? В исследовании Кристины Кёлер и Матиаса Вебера участникам показывали вымышленные эпизоды травли в соцсети. Средний возраст участников 21,3 года. В одном сценарии были просто оскорбления, в другом оскорбления + угрозы физического вреда. Затем людей просили оценить серьезность ситуации, степень вины жертвы и собственную готовность вмешаться и поддержать пос…

❤27🔥16😢9👏8👍6💔2

19 Aug 2026, 14:02 UTC≈2,180 views58 reactionsread 28 August 2026

🦜Очень крутая статья про реконструкцию памяти Оказывается, забыть плохое трудно, но возможно. Когда мы вспоминаем пугающее событие, память ненадолго становится гибкой. В этот момент мозг может изменить связанную с ним реакцию страха! 🚘Например, человек пережил ДТП. Спустя время даже звук тормозов или поездка в машине могут вызывать панику, хотя объективной опасности нет. Проблема в том, что память каждый раз запус…

🔥26❤20❤‍🔥7👍5

18 Aug 2026, 11:02 UTC≈3,210 views82 reactionsread 28 August 2026

Школа, олимпиады и неравенство В 2026 году вышло крупное исследование, отвечающее на вопрос: почему одни дети учатся хорошо, а другие плохо (при том, что ходят они в одну и ту же школу). Во многом, как выяснилось, проблема в неравенстве. А именно: 📍есть ли дома тихое место для учёбы, занятий; 📍могут ли родители оплатить репетиторов, допзанятия 📍сталкивается ли ребёнок с дискриминацией, языковыми барьерами или низки…

❤43🔥18💯10👏5👍2😁2😢2

16 Aug 2026, 07:18 UTC≈2,840 views53 reactionsread 28 August 2026

Подростки, ИИ и депрессия Метаанализ 15 экспериментов с почти 2000 участников 12-25 лет (подростки/молодые люди) показал: 📍специализированные ИИ-чатботы заметно снижают депрессивные симптомы. Особенно у тех, у кого проблемы только начались, и ещё не переросли в клиническую депрессию. ❔Почему так? Потому что чатбот доступен в момент, когда человеку плохо: ночью/днём, после ссоры, независимо от обстоятельств. Он може…

🔥32❤10👍9👏2

13 Aug 2026, 14:42 UTC≈3,250 views71 reactionsread 28 August 2026

С одной стороны, кажется логичным, что если человеку одиноко, то чат-бот, который всегда доступен и отвечает без осуждения, должен помочь. 🛑Но свежее исследование Стэнфорда показывает иную картину: для пользователей с небольшим кругом близких людей интенсивное общение с ИИ-компаньонами связано с более низким субъективным благополучием. 🐶Связь была особенно сильной, когда главной целью человека был поиск настоящего д…

💔36👍17😢11❤5🍓1🔥1

Showing the 12 most recent of 33 posts we hold for @hub_research. 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

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

Named by 21 registered channels — 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.

Names

Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.

валечка пишет...❤️
@ai_and_data · 181
2 posts
Логи сознания
@log_of_love · 355
2 posts
Античная философия 🏺
@antiquus_philosophia · 4,163
1 post
Арбалет и Аркебуза
@arbalet_arkebuza · 2,637
1 post
БундесБлог
@bundesblog · 7,185
1 post
Механика истории
@cliomechanics · 9,023
1 post
Лаборатория Культур
@culturelabs · 15,827
1 post
Блог академического письма Дины Красносельской
@dinakrasnoselskaya · 2,782
1 post
Москва. Было — стало
@ecoyase · 20,580
1 post
ЭСТЕТ
@esthetetop · 3,297
1 post
History_mom
@history_mom · 15
1 post
Край, где чудится
@kostromerja · 1,869
1 post
Lace Wars | Историк Александр Свистунов
@lacewars · 8,277
1 post
Записки о Средневековье / Notatki o Średniowieczu / Medieval Notes
@medievalnotes · 20,106
1 post
Panfilov FM
@panfilovfm · 7,843
1 post
ПРОшка | Олимпиадная география
@proshka_olympiads · 3,162
1 post
КультКод
@realcultcode · 777
1 post
Вечерний картограф
@rumapporn · 11,392
1 post
Smart Babylonia with Olga
@SmartBabylonia · 11,412
1 post
Стальной шлем
@stahlhelm · 20,304
1 post
Хижина дяди Тома
@uncleunion · 6,966
1 post
Александр Фокин USSResearch
@USSResearch · 12,600
1 post
РОСТОВСКАЯ ЗЕМЛЯ
@zalesje · 6,856
1 post
Заповедный Север
@zapoved_sever · 9,675
1 post

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.

Appears in Telegram’s recommendations for other channels

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.

ИНФОГРАФ : Экономика и финансы
@infografo · 21,624
Telegram ranks this channel #13 of 93 here — alongside 92 others — read 23 September 2026
РУВИКИ
@ruwikiofficial · 23,118
Telegram ranks this channel #43 of 82 here — alongside 81 others — read 27 September 2026

This channel appears in 2 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.

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 25 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Research and Data Analysis” (@hub_research), 8,619 subscribers as measured 25 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/hub_research.

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.