Channel
@indialogues
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Stars · Posts · Citations · Cite this entry
2,934subscribers
-8 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1001374344406 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @indialogues |
| Created | 31 March 2018 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 15 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 15 August 2026 |
| On Telegram | t.me/indialogues |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 15 Aug 2026, 19:25 | 2,934 | -6 |
| 9 Aug 2026, 18:11 | 2,940 | -2 |
| 7 Aug 2026, 00:17 | 2,942 | no change |
| 6 Aug 2026, 07:21 | 2,942 | first reading |
16 posts held, back to 21 April 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 2 pagesof 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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 31 July 2026 |
|---|---|
| Posts held | 16 (21 April 2026 – 31 July 2026) |
| Views total | 1,265 |
| Reactions total | 46 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 7 Aug 2026, 15:59 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.
201 reactions across 16 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 80.1% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 161 | 80.1% | |
| ❤🔥 | 20 | 9.95% | |
| 🔥 | 11 | 5.47% | |
| 👏 | 5 | 2.49% | |
| 🙏 | 2 | 0.995% | |
| 🌚 | 1 | 0.498% | |
| 🐳 | 1 | 0.498% |
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 16 of the 16 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 201reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 16 most recent posts we hold, published 21 April 2026 to 31 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.
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @indialogues. 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 16 most recent posts we hold for this entry, published 21 April 2026 to 31 July 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.
on my way (о любимом деле и драконах) Давненько я тут не писала про свой путь. Я довольно долго и мучительно меняла профессию, и вот в этом году это уже финально свершилось: я в той точке, где у меня есть любимейшая работа терапевтом, не менее любимые консалтинговые проекты, и меня даже хватает на собственное творчество. Мне казалось, что уже все. Я выучилась, у меня есть профессиональная поддержка и комьюнити, ест…
❤18🙏1
Про дом (личное и социальное) Работая с людьми в эмиграции, я часто выхожу на разговор о доме — поиске чувства дома, обретении корней. Это еще и одна из важнейших социальных тем в мире, которую мы наблюдаем (одиссея, например, или все шуточки про то, что миллениалам надо обязательно купить развалины в деревне и реставрировать их). В поиске дома, бесспорно, есть психологические корни и личные обстоятельства, но есть…
❤8
Наблюдения про внимание Последнее время обращаю внимание на свое внимание 🙂 Вот несколько быстрых заметок: Внимание видимо Я смотрела и участвовала в нескольких танцевальных перформансах за последнее время (да, в мои late 30s я решила, что менять профессии мне недостаточно, нужно еще и стать танцором) и с удивлением обнаружила, что зритель видит внимание танцора и куда оно направлено. Перформер двигается, и можно п…
❤11
про вовлеченность В прошлый раз я поспрашивала, когда люди чувствуют, что они вовлечены в комьюнити, или свою причастность к группе людей, большинство описывали один процесс “.. я что-то делаю (направленное действие) и чувствую ответ…”. Состояние “я тут своя” или “мы вместе” описывается как специфичный процесс контактирования или обмена, движения между мной и группой. При этом вовлеченность в комьюнити часто описыв…
❤7🙏1
Написала вчера пост и думаю: я, как терапевт теперь обречена теперь вздыхать и закатывать глаза на любые обобщения в образовательных науках или социологии, ну просто, ребят, вот на практике все у всех по-разному, каждый человек — свой мир! 🙂 И здесь не делилась еще. У меня есть места в терапию или коучинг (гештальт и соматический подход) сделали с дизайнеркой красивущую страничку. Рассказала там и про подход, и ожид…
❤5👏2🔥2
Throwing like a girl (сегодня о женском теле) Помните рекламу like a girl? Оказывается есть знаменитое эссе “Throwing Like a Girl: A Phenomenology of Feminine Body Comportment, Motility, and Spatiality” Iris Marion Young (выложу его в комментарии) Там суть в том, что авторка описывает женский опыт в движении и взаимодействии со средой вокруг, пытаясь найти середину между двумя полюсами. Первый — исследование феноме…
❤5🔥2🌚1
Читаю “Resonance” социолога Hartmut Rosa (очень нравится, рекомендую всем!). Он пишет о связи между отношением человека к себе и к собственному телу, и отношением к устройству социума. Фиксация современной социальной мысли (или точнее: современного социального воображаемого) на национальном государстве очевидным образом привела к тому, что восприятие границ тела стало напоминать наше представление о государственных …
❤7🔥4👏3
Про хор, причастность и вовлеченность Решила ввести сезоны в канале, чтобы задать себе рамку для постов и чуть глубже уходить с вами, дорогие читатели, в определенную тему. Когда ты и терапевт, и оргконсультант, и комьюнити строишь, то сложно объединять эти деятельности. И я вспомнила механику, которую я использовала в дискуссиях (их можно искать по тегу #indialogue_discussion), когда вокруг одной темы мне было инте…
❤13
телесное и политическое День такой, что хочется писать про политическое, сам текст написала в марте, кажется. Прохожу квест с продлением ВНЖ в Португалии, и обнаруживаю в себе страх, недоверие к системе и собственную маленьковость. Мне всегда кажется, что политическая машина создана мучить людей, что я от контакта с ней всегда пострадаю. Этот страх не мой. Взаимодействие с иммиграционными органами в Португалии у м…
❤🔥14❤1
У авторки канала на этой неделе отпуск, поэтому сегодня здесь я, цветение жакаранды в Лиссабоне и статья про неявное знание, собранная в том числе из заметок в канале.
❤16❤🔥6🔥3
Раз в пару лет я завожу новый телеграм-канал, в который решаю писать про профессиональное, про эмиграцию или про терапию отдельно. Через полгода я удивляюсь, почему у меня нет сил и вдохновения на несколько каналов, а люди в обоих отвечают неохотно. Я все забрасываю, потом прихожу в себя и начинается работа интеграции. В наше время skills-first, самопрезентации, 5 резюме или КП разным клиентам (ну и личные особеннос…
❤21
Tacit knowledge – истории и телесный опыт Продолжая серию про неявное знание (часть 1, часть 2), расскажу о том, как можно его подсветить или услышать. 1. Сторителлинг У Сноудена есть упражнения на “извлечение” неявного знания, в которых участники рассказывают истории. Через истории мы можем нащупать как на самом деле принимаем решения, реальные причинно-следственные связи. Одному клиенту я помогаю на основе пары …
❤8🐳1
Showing the 12 most recent of 16 posts we hold for @indialogues. 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.
Stars beside a post are paid reactions — Telegram Stars, bought with money and spent on that post. They are a different unit from reactions and are never added to them, here or anywhere else on this page.
Citation-graph rank — 260,167 of 1,481,217entries 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.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
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 3 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.
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 15 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Renata in dialogues” (@indialogues), 2,934 subscribers as measured 15 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/indialogues.
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.