Channel
@lifelongmooc
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Stars · Posts · Citations · Cite this entry
4,817subscribers
-6 since we began measuring on 5 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
| Telegram ID | -1001455684328 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @lifelongmooc |
| Created | 13 January 2021 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 12 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 12 August 2026 |
| On Telegram | t.me/lifelongmooc |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 12 Aug 2026, 18:14 | 4,817 | -3 |
| 9 Aug 2026, 08:05 | 4,820 | -3 |
| 6 Aug 2026, 03:50 | 4,823 | no change |
| 5 Aug 2026, 22:01 | 4,823 | first reading |
20 posts held, back to 13 January 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 8 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 28 July 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (13 January 2026 – 28 July 2026) |
| Views total | 6,684 |
| Reactions total | 130 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 12 Aug 2026, 05:17 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.
843 reactions across 20 posts, in 1 kind.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 843 | 100.0% |
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 843reactions 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 January 2026 to 28 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 @lifelongmooc. 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 20 most recent posts we hold for this entry, published 13 January 2026 to 28 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.
Новость дня: местная пресса заставляет полицейских быть честнее Исследование 159 случаев закрытия местных газет в США показало, что без журналистского «надзора» полиция чаще переводила заявления об изнасиловании в разряд «необоснованных». Кроме того, некоторые убийства в полицейской статистике превращались в самоубийства. Покажите это исследование тем, кто будет говорить, что репортеры не нужны и с их работой справ…
❤43
Чума, графен и климат: о чем я писал для «Медузы» Брейкинг-ньюс: впервые за почти пять лет в «Медузе» вышел мой текст не про науку! Рассказал про наши многокилометровые походы и то, что можно узнать из исследований о популярности паломнических маршрутов. Почти уверен, что это еще и самая объемная моя статья (как минимум, в «Медузе»). Думаю, это хороший повод о предыдущих наших материалах. Я уже, кажется, писал обо …
❤37
Инфографика дня: Переворот в прокате Почти 20 лет я делился примерами чужой инфографики и думал, что когда-нибудь начну делать свою. Собрался только сейчас. Поводом стал датавиз-челлендж, который Алексей Смагин объявил в своем канале @perfectgraphs. Я скачал датасет «Кинопоиска» и сразу понял, что хочу именно показать: как в 2022 году перевернулся российский кинопрокат. После ухода голливудских студий местные фильм…
❤33
Кто и зачем покупает скелеты динозавров Прорвался в эфир радио «Стриж», чтобы поговорить на самую важную, прямо скажем, тему: скелеты динозавров, как их ищут и кто их покупает. Помимо всего прочего этот ролик позволяет увидеть, как я выгляжу в 8 утра. Будем откровенны, я был рожден для ночных эфиров, а не утренних!
❤17
Снова в школу: зачем я поступил в магистратуру Серьезные мужчины с кризисом среднего возраста: покупают мотоцикл. Я: поступил в магистратуру. В сентябре в свои, страшно сказать, 43 года я снова стану студентом и начну изучать цифровую журналистику в Goldsmiths, University of London. Последние четверть века я постоянно чему-то учился сам, преподавал другим и написал примерно тысячу текстов о том, каким будет образо…
❤95
Как победить жару Собрал в своей англоязычной рассылке (обязательно подпишитесь, кстати) несколько подтвержденных научными исследованиями способов борьбы с жарой: — Сажать больше деревьев. Летом 2022 года температура на лондонских улицах с большей площадью зелени была на 1,2 градуса ниже, чем в обделенных деревьями районах. — Вешать шторы и жалюзи снаружи окон. Это поможет снизить температуру в помещении на 3,5 гр…
❤39
Как я сходил на встречу с Джоном Керри в LSE Нелегкая судьба научного журналиста занесла меня вчера в Лондонскую школу экономики на встречу с Джоном Керри. Довольно быстро выяснилось, что Джон и Джим Керри — это два разных человека, поэтому вместо баек про съемки культового фильма «Тупой еще тупее» пришлось слушать байки про международную политику. Что, как понимаем, примерно одно и то же. Судя по всему, не я один…
❤61
Гиперлокальные цапли Пора, наверное, рассказать, чем я занимался в последние месяцы, чтобы объяснить подозрительно редкие обновления в этом канале. После затянувшегося перерыва я снова начал организовывать научно-популярные мероприятия. В рамках волонтерского объединения Friends of Brookmill Park я запустил серию лекций о биоразнообразии в городах. В мае прошли две встречи: про удивительный мир цапель и «непрошенны…
❤30
Новость дня: ИИ меняет наш язык Генеративный ИИ подталкивает пользователей к более стандартизированному стилю речи, уменьшая вариативность в структуре предложений и словарном запасе, выяснили ученые. К примеру, после появления ChatGPT сократилось разнообразие стилей письма в научных журналах, новостных заметках и социальных сетях. В повседневной речи стали чаще встречаться любимые слова роботов вроде delve, meticul…
❤30
Пастернака не читал, но одобряю Настя Москалева, с которой мы знакомы, страшно сказать, с прошлого века, собирает деньги на издание своей книги о Борисе Пастернаке. Книга уже написана, остались мелочи: корректура, верстка и печать. Тираж небольшой, но это не главное. «Это финал моей многолетней мечты», пишет Настя. Ну а мечты, разумеется, должны сбываться. На сайте можно оформить предзаказ бумажной или электронной…
❤29
Расширяем кругозор по старым научным публикациям Больше двух лет откладывал запуск этого проекта, но дольше тянуть нельзя: в своей рассылке Hypertextual я планирую пересказывать самые важные научные статьи. Это, прежде всего, упражнение по расширению собственного кругозора и возможность вырваться из новостной повестки. Вместо того, чтобы читать современные заголовки, посмотрим, что занимало людей несколько десятилет…
❤21
Как использовать ИИ в обучении Коллеги из Яндекса открыли бесплатный онлайн-курс о том, как применять искусственный интеллект в учебе и научной работе. Он состоит из двух треков: студенты научатся работать с нейросетями на всех этапах диплома, от поиска источников до подготовки к защите, а преподаватели — оценивать такие работы и выявлять сгенерированный контент.
❤21
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @lifelongmooc. 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 — 208,273 of 1,350,102entries 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.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
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 12 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Лайфлонг муки” (@lifelongmooc), 4,817 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/lifelongmooc.
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.