3 measurements spanning 3 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 1,113–1,114 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
10 Aug 2026, 20:15
1,113
-1
8 Aug 2026, 00:03
1,114
no change
7 Aug 2026, 12:36
1,114
first reading
Engagement
9 posts held, back to 10 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
26.3%
avg views ÷ 1,113 subscribers
Avg views / post
293
6 posts measured
Reaction rate
6.43%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
6
of 9 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 6 August 2026
Posts held
9 (10 July 2026 – 6 August 2026)
Views total
1,757
Reactions total
113
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
8 Aug 2026, 00:03 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.
Reaction mix
154 reactions across 9 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 42.9% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
66
42.9%
❤
48
31.2%
👏
20
13.0%
👍
16
10.4%
🥰
3
1.95%
🤩
1
0.649%
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 9 of the 9 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 154reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 9 most recent posts we hold, published 10 July 2026 to 6 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.
#МывСМИ Стартап FusionAI - победитель всероссийского конкурса "Стартап как диплом" стал героем публикации в Областной газете. Читайте в рубрике "Образование" о пути к победе и личных достижениях одного из основателей стартапа Кирилла Белоцерковского.
🤔 О том, как рождалась идея, через что пришлось пройти команде и почему без Инновационной инфраструктуры УрФУ ничего бы не случилось, — рассказывается впервые. Живой р…
Свидетельство о товарном знаке «Уральская проектная смена» — наше! 📑
Мы официально закрепили за собой этот бренд. Спасибо всей команде и участникам, кто делал УПС тем, чем она является сегодня.
🥳 Хотите кусочек истории в подарок? Первые 5 комментаторов под этим постом забирают у нас в офисе 3 погашенных открытки с символикой Уральской проектной смены.
Условие: только самовывоз с офиса ИИ УрФУ.
Ставьте ❤️ и пишите…
🚀 Итоги «Больших вызовов»: наш топ-3 и другие проекты, которыми мы гордимся
Эксперты направления «Передовые производственные технологии» отметили множество сильных работ, но тройка лидеров получила особенно яркие отзывы.
👑 Программно-аппаратный комплекс определения дефектов травления печатных плат
- задача от Gesti Tech. Это решение, которое реально меняет подход к контролю качества на производстве — от трудоёмкой…
✨ 23 июля в Научно-технологическом университете «Сириус» прогремели финальные защиты проектов направления «Передовые производственные технологии» в рамках проектной образовательной программы «Большие вызовыш»
УрФУ выступает куратором этого направления, а оператором проекта в Свердловской области — НКО «Золотое сечение». 🙏 Вместе мы сопровождали ребят на протяжении всей программы, помогали с экспертизой и связью с ин…
🤑 Коммерциализация — не просто слово, а навык
На программе «Большие вызовы» для участников Передовых производственных технологий прошла деловая игра «Симулятор процесса коммерциализации»
Ведущие:
🔹Даниил Филиппов, начальник отдела техпреда молодежи УрФУ
🔹 Надежда Терлыга — заместитель первого проректора УрФУ
Ребята погрузились в реальный процесс: от идеи до презентации продукта индустриальному партнёру
🗓 Финал пр…
Победители «Стартап как диплом» — снова в эфире!
Выпускники ИРИТ-РТФ Кирилл Белоцерковский и Глеб Мозгляков уже становились героями ТВ - сюжета на Областном телевидении
Теперь их разработка вновь в кадре «Вестей Урала» — вместе со своим наставником, директором Стартап-студии УрФУ Эдуардом Москаленко они рассказывают, как студенческий проект превратился в работающую систему, и что дальше ждёт этот стартап.
📺 Смотри…
🎙 «Слили всё в казино»
Так победитель HSE Fest 2026 ответил на вопрос, на что был потрачен выигрыш
Леонид Рожков, лидер команды-чемпиона, рассказал:
1️⃣ что чувствовал, когда объявили их победу,
2️⃣ что изменилось после феста
3️⃣ на что был потрачен выигрыш
4️⃣ чем бы всё закончилось, если бы они не подали заявку.
💜💜 Правду про приз (и всё остальное) смотри в сторис 👆🏻
📸 В эпицентре молодежных инноваций: ловите фоторепортаж с ключевых сессий УрФУ на ИННОПРОМе
8 июля Конгресс-центр выставки превратился в главный интеллектуальный хаб для всех, кто развивает технологическое предпринимательство в нашей стране. Энергия спикеров, дискуссии и атмосфера живого поиска решений — делимся самыми яркими моментами этого насыщенного дня!
⚡️ Панельная дискуссия «Единый код техлидерства»
Событи…
🔥7❤6👏4
Showing the 9 most recent of 9 posts we hold for @innourfu. 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
Citation-graph rank — 668,944 of 1,176,251entries 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.
Forward network
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.
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 10 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Инновационная инфраструктура УрФУ” (@innourfu), 1,113 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/innourfu.
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.