3 measurements spanning 3 days. 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 1,091–1,092 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
12 Aug 2026, 20:46
1,091
-1
10 Aug 2026, 04:11
1,092
+1
9 Aug 2026, 17:47
1,091
first reading
Engagement
20 posts held, back to 17 November 2025 — 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
19.3%
avg views ÷ 1,091 subscribers
Avg views / post
211
1 post measured
Reaction rate
2.37%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
1
of 20 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 29 July 2026
Posts held
20 (17 November 2025 – 29 July 2026)
Views total
211
Reactions total
5
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
9 Aug 2026, 17:47 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
129 reactions across 20 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 86.0% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
111
86.0%
👍
10
7.75%
🕊
6
4.65%
💯
2
1.55%
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 20 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 129reactions 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 17 November 2025 to 29 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.
نقش هوش مصنوعی در بازتولید تبعیض جنسیتی: آیندهای با کلیشههای قدیمی؟
دکتر فاطمه شفیعی
عضو شورای گروه تخصصی روانشناسی زنان
گزیدهای از متن:
سالهاست که فناوری با وعدهای جذاب معرفی میشود: بیطرفی! اما آیا هوش مصنوعی واقعاً بیطرف است؟
بسیاری از افراد تصور میکنند چون الگوریتمها احساس و سویمندی ذهنی ندارند، تصمیمهایشان نیز عادلانهتر از انسانهاست. اما پژوهشهای جدید نشان میدهند همیشه اینطور نیست!
هوش مصن…
مروری بر کودکهمسری در جهان
دکتر اکرم خمسهای
مدیر گروه تخصصی روانشناسی زنان
گزیدهای از متن:
کودک همسری، آیین و رسمی زیانبار و نوعی خشونت مبتنی بر جنسیت و نقض حقوق، سلامت و شأن و منزلت کودکان مخصوصاً دختران است که آنان را در معرض آسیب جسمی، جنسی و روانشناختی قرار میدهد.
وقوع ازدواج پیش از سن 18 سالگی، توسط نهادهای بینالمللی به عنوان نقض آشکار حقوق بشر شناخته شده است. عوامل زیادی با خطر کودک همسری یا ازدواج…
سوگهای نامرئی در زنان پس از چهلسالگی
مروری تحولی–بالینی بر فقدانهای نادیدهگرفتهشده
سرکار خانم دنیا تهرانفر
عضو شورای گروه تخصصی روانشناسی زنان
چکیده
دوره پس از چهلسالگی در زندگی زنان با تغییرات همزمان زیستی، روانشناختی و اجتماعی همراه است که میتواند به تجربه فقدانهایی منجر شود که فاقد رویداد عینی آشکار بوده و در نتیجه، در سطح فردی و اجتماعی بهعنوان سوگ به رسمیت شناخته نمیشوند.
این فقدانها که در اد…
زنان، دُشواژهها و گذار از زبان نمادین
دکتر فاطمه شفیعی
عضو شورای گروه تخصصی روانشناسی زنان
گزیدهای از متن:
زبان آینۀ جامعه است و تغییر در الگوهای زبانی گروههای اجتماعی، بهویژه در میان زنان، میتواند نشانهای از دگرگونیهای عمیقتر در ساختارهای فرهنگی، هیجانی و ارتباطی باشد. یکی از تغییرات قابل مشاهده در سالهای اخیر در فضای گفتاری فارسیزبانان، افزایش حضور دُشواژهها در گفتار و نوشتار برخی از زنان، بهویژه د…
مروری بر روانشناسی فمیساید:
زنکُشی، پدیدهای جهانی
دکتر اکرم خمسهای
مدیر گروه تخصصی روانشناسی زنان
گزیدهای از متن:
زنکُشی (فمیساید) معضل و بحرانی جهانی است که زنان و دختران را در هر کشور و قلمرویی تحت تاثیر قرار میدهد.
شناخت جهانی مهمّی از آن در دهههای اخیر حاصل شده است و به معنای مشکل جدی در حیطۀ حقوق بشر و بهداشت عمومی محسوب میشود.
زنکُشی مسالهای پیچیده و عمیقاً ریشهدار است که ابعاد حقوقی، اجتما…
بررسی نگرش زنان ایران نسبت به مسایل اجتماعی خودشان
از زمان انقلاب مشروطه تا سال ۱۳۹۸
دکتر الهام اشتاد
دبیر گروه تخصصی روانشناسی زنان
گزیدهای از متن:
در تاریخ معاصر ایران، میزان آگاهی زنان از چیستی مسایل اجتماعی مرتبط با خودشان و نگرش آنان نسبت به این مسایل چه بوده است؟
البته که همانند بسیاری از موضوعات مرتبط با زنان، نوع نگرش آنان به این مسایل معمولاً مورد بررسی قرار نمیگیرد و افکار و عقاید آنان در جایی ثبت …
مروری کوتاه بر روانشناسی زنان در بحرانهای سیاسی و تغییرات اجتماعی: تابآوری، مشارکت و تغییرات اجتماعی
سرکار خانم دنیا تهرانفر
عضو شورای گروه تخصصی روانشناسی زنان
چکیده:
زنان در بحرانها و اعتراضهای اجتماعی–سیاسی نقش محوری و تحولآفرین دارند و برخلاف تصور رایج که آنها را صرفاً قربانی یا حاشیهای میداند، آنان از فعالان اصلی تابآوری جمعی و محرک تغییرات اجتماعی هستند.
یادداشت حاضر با استفاده از مطالعات تاریخی…
بزرگداشت زندگی: روایتدرمانی در سوگواری پیچیده
دکتر اکرم خمسهای
مدیر گروه تخصصی روانشناسی زنان
گزیدهای از متن:
فقدان و ازدستدادن عزیزان، رویدادی اجتنابناپذیر و زمینهساز فرآیند سوگواری است؛ فرآیندی که سرشار از خاطرات و تجارب احساسی بوده و از لحاظ عاطفی، شناختی، رفتاری، فیزیولوژیک و اجتماعی، به شکلی دردناک تجربه میشود.
وقتی غم و اندوه پیچیده، درد و رنج ناتوانکننده ایجاد میکند، به چالش عاطفی-هیجانی معنادار…
«زنان، زبان و ایستادگی: زبان؛ مرهمی برای سوگ»
... برای زنان و مادرانی که همچنان ایستادهاند🕊
دکتر فاطمه شفیعی
عضو شورای گروه تخصصی روانشناسی زنان
گزیدهای از متن:
هیچ زبانی نمیتواند جای خالی فرزندی، همسری، برادری، خواهری یا عزیزی را پر کند. فقدان، پیش از آنکه مفهومی توضیحپذیر باشد، تجربهای است که تن و روان را یکجا با هم درگیر میکند. بااینحال، شاید زبان بتواند کاری دیگر بکند؛ شاید بتواند امکان دوام آوردن…
بازاندیشی در سلامت روان زنان از منظر شناختی-اجتماعی:
مهگرفتگی ذهن یا افزایش بار شناختی؟
دکتر فاطمه شفیعی
عضو شورای گروه تخصصی روانشناسی زنان
گزیدهای از متن:
آیا آنچه بسیاری از زنان به عنوان کاهش تمرکز، فراموشیهای آزاردهنده، دشواری در تصمیمگیری و احساسی کلی از «کند شدن» یا «شفاف نبودن» ذهن تجربه میکنند واقعاً نشانۀ اختلالی در کارکرد مغز است؟ یا اینکه نه! میتواند بازتابی از فرسودگی ناشی از افزایش بار شناخ…
نقشهای چندگانه زنان؛ چالشها و فرصتها و پیامدهای آن بر سلامت روان
سرکار خانم دنیا تهرانفر
عضو شورای گروه تخصصی روانشناسی زنان
چکیده:
در دنیای معاصر، زندگی زنان بهطور فزایندهای با ایفای نقشهای چندگانه در حوزههای شغلی، خانوادگی، مراقبتی و فردی همراه است. این تعدد نقشها میتواند همزمان منبع رشد، معنا و خودکارآمدی باشد و در عین حال فشارهای روانی قابلتوجهی ایجاد کند.
هدف یادداشت حاضر، بررسی نظری و تحلیلی پی…
❤4
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @ipazanan. 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 — 1,023,357 of 1,160,990entries 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.
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.
“گروه تخصصی روانشناسی زنان انجمن روانشناسی ایران” (@ipazanan), 1,091 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/ipazanan.
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.