Channel
@matter_tg
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
6,673subscribers
-39 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
| Telegram ID | -1001598915962 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @matter_tg |
| Created | Between 1 August 2021 and 28 February 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 16 August 2026 |
| Measurements held | 5 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 16 August 2026 |
| On Telegram | t.me/matter_tg |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 16 Aug 2026, 16:45 | 6,673 | -13 |
| 13 Aug 2026, 07:38 | 6,686 | -11 |
| 10 Aug 2026, 09:28 | 6,697 | -15 |
| 7 Aug 2026, 10:00 | 6,712 | no change |
| 7 Aug 2026, 09:55 | 6,712 | first reading |
24 posts held, back to 9 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 10 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 11 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 24 (9 July 2026 – 11 August 2026) |
| Views total | 8,741 |
| Reactions total | 372 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 12 Aug 2026, 02:54 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.
592 reactions across 24 posts, in 10 distinct kinds. The most used accounts for 27.7% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 164 | 27.7% | |
| 🔥 | 164 | 27.7% | |
| ❤ | 141 | 23.8% | |
| 👏 | 117 | 19.8% | |
| ⚡ | 1 | 0.169% | |
| 🆒 | 1 | 0.169% | |
| 👌 | 1 | 0.169% | |
| 💯 | 1 | 0.169% | |
| 🤗 | 1 | 0.169% | |
| 🥰 | 1 | 0.169% |
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 24 of the 24 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 592reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 24 most recent posts we hold, published 9 July 2026 to 11 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.
🛰️ Тёмная карта расширения Учёные настраивают космическую рентген-оптику так, чтобы «считать» горячий газ в скоплениях галактик: по его температуре и распределению гравитация выстраивает независимую оценку того, как ускоряется рост Вселенной. Данные телескопов сравнивают с моделями, а калибровки сверяют на наблюдениях NASA, уменьшая системные ошибки. На этом пути уточняются фундаментальные параметры космической физик…
👍8❤4👏4🔥4
🔭 Тень астероидов Когда инфракрасные телескопы фиксируют, как астероид нагревается и остывает, по этому «тепловому эху» восстанавливают форму, пористость и скрытую скорость вращения. Дополняя измерения миссий NASA радарными наблюдениями и моделями орбит, учёные отделяют поверхность от пылевой оболочки и уточняют траектории сближения. Эти методы переводятся в более точные навигационные системы для будущих роботов и по…
👍8👏6🔥6❤5
🪐 Пыль космических колец Вокруг Сатурна микрометеороиды и кольцевая пыль создают тонкую орбитальную «пружину»: удар заставляет частицы менять скорость, а телескопы ловят это как едва заметные колебания яркости и спектра. Когда миссии NASA сопоставляют оптические данные и плазменные измерения, уточняется, как пыль перераспределяется и как формируются новые структуры. Эти наблюдения подсказывают, какие технологии понад…
👍10🔥7❤5👏2
🚀 Тонкий сигнал Солнечный ветер формирует в верхних слоях атмосферы ионосферные «отзвуки», которые орбитальные приборы ловят как изменения поляризации. Когда телескопы сравнивают данные с моделями магнитного взаимодействия, становится ясно, как плазма переносит энергию и где границы устойчивости цепочек заряженных частиц. Эти наблюдения ускоряют разработку космических технологий для будущих миссий к дальним уголкам С…
👏9🔥7👍4❤3
🪐 Кислород на ледяном ветру На краю Солнечной системы межпланетные зонды ловят слабые спектры, где молекулы и заряженные частицы выдают следы взаимодействия плазмы с ледяными поверхностями. Сопоставляя данные телескопов и бортовых датчиков, учёные уточняют, как в холодных регионах формируются активные струи и какие химические пути могут сохраняться дальше. Это подпитывает модели будущих миссий и делает исследования В…
❤11👏7🔥4👍3
🌑 Чёрные дыры и спин Когда массивные чёрные дыры вращаются, их гравитация скручивает орбиты горячего вещества в аккреционном диске, и рентгеновское излучение начинает «пульсировать» особым узором. У телескопов и обсерваторий NASA такие колебания считываются как метка спина, а алгоритмы отделяют шум детекторов и эффекты межзвёздной плазмы. Это приближает нас к точным тестам общей теории относительности и к планировани…
👍11🔥7❤4👏4🥰1
🌌 Космическая мозаика В приборах NASA свет распадается на спектральные «мазки», и по ним нейросети отделяют слабые линии от рассеянного фона, собирая картину состава газа в далёких галактиках. Когда модель совпадает с измерениями от телескопов и спутников, уточняется, как формировались звёздные системы и почему межзвёздное вещество меняется так быстро. Эта точность напрямую питает будущие миссии и новые космические т…
❤11🔥9👍4👌1
🪐 Планеты и грохот Когда телескопы фиксируют микроскопические провалы в яркости далёких звёзд, это работает как ультрачувствительный датчик атмосферы экзопланеты: по тонким спектральным отпечаткам видны следы ветров, облаков и химического состава. Дальше алгоритмы разделяют сигнал от инструментального дрейфа, и каждый новый режим наблюдений уточняет, насколько динамичной может быть чужая погода и как быстро меняются …
🔥10👏7❤5👍2
🔍 Квантовый след Космические телескопы нового поколения усиливают слабые сигналы от далёких галактик не только чувствительностью, но и точностью калибровки: каждый детектор ведёт себя как карта шумов, которую алгоритмы вычитают из данных. Так проявляются тонкие признаки гравитационного линзирования и раннего формирования структур. В NASA и наземных центрах эти методы превращают телеметрию в измерение физики, а не в д…
👍10👏7❤5🔥2
🔭 Шёпот протопланет В дисках вокруг молодых звёзд появляются тонкие неоднородности: частицы собираются в кольца, а газ меняет скорость из‑за скрытых «тормозов» и резонансов. Современные телескопы и спектрографы умеют ловить эти следы по профилям линий излучения, отделяя движение вещества от фонового свечения. Именно так NASA и наземные обсерватории уточняют, как рождаются планеты и куда повернёт будущее поисков жизни…
🔥8❤6👏6👍4⚡1
🚀 Термоядерный танец Марса Марсианские посадочные аппараты и орбитальные спектрометры ловят крошечные колебания температуры поверхности и атмосферы, чтобы вычислить пылевые потоки и распределение водяного льда. Когда лазерные измерения сочетают с моделями циркуляции, становится ясно, как меняются условия для будущих роботов и потенциальных человеческих экспедиций. Такая точность превращает «красную планету» в лаборат…
👍8🔥8👏6❤1
🛰️ Тень в спектре Космические обсерватории смотрят на далёкие галактики не глазами, а спектрами: сдвиги линий показывают скорость газа и скрытую структуру гравитационного потенциала. Когда приборы NASA объединяют данные разных телескопов, проступают следы бурного роста и раннего формирования звёзд. Такие наблюдения подсказывают, как телескопы следующего поколения будут искать обитаемые миры и проверять модели эволюци…
👏8🔥8❤6👍4🆒1
Showing the 12 most recent of 24 posts we hold for @matter_tg. 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 — 1,292,898 of 1,481,243entries 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.
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.
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 16 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Космос | Matter Live” (@matter_tg), 6,673 subscribers as measured 16 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/matter_tg.
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.