Channel
@noProspectTheory
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
257subscribers
+0 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001316082335 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @noProspectTheory |
| Description | Пишу про нейроэкономику и когнитивные науки, делаю заметки о разном Начинающий исследователь-нейроэкономист Виктор @Vutyaa |
| Created | Between 1 March 2018 and 30 June 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 8 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/noProspectTheory |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 8 Aug 2026, 09:17 | 257 | no change |
| 7 Aug 2026, 10:12 | 257 | first reading |
17 posts held, back to 1 March 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 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 6 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 17 (1 March 2026 – 6 August 2026) |
| Views total | 215 |
| Reactions total | 49 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 8 Aug 2026, 09:17 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.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 8 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
187 reactions across 16 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 36.4% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 68 | 36.4% | |
| 🔥 | 65 | 34.8% | |
| 👍 | 36 | 19.3% | |
| 💯 | 10 | 5.35% | |
| 🤯 | 3 | 1.60% | |
| 🤔 | 2 | 1.07% | |
| 😍 | 1 | 0.535% | |
| 🤡 | 1 | 0.535% | |
| 🤬 | 1 | 0.535% |
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 17 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 187reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 17 most recent posts we hold, published 1 March 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.
В этом году на CCN в Нью-Йорке The MIT Press поставили ~15 разных книг на своём стенде, чтобы каждый мог их почитать. Но одновременно с этим они провели акцию - по принципу first-come-first-serve можно было застолбить себе любую из книжек и забрать её в последний день работы стенда. Я очень хотел себе среднюю или хотя бы левую книжку на фото, но они были заняты, выбрал себе книжку справа. И вот последний день. Я под…
🔥14❤7👍2
Немножко мыслей о PhD PhD, безусловно, имеет множество плюсов для тех, кто хочет научиться познавать мир с помощью науки. А ещё это относительно простой способ эмиграции. Но некоторые особенности этого уровня образования могут упускаться из виду. Во-первых, PhD отличается от бакалавриата и магистратуры. На уровнях до PhD ты получаешь знания и навыки, формируешь картину мира и области знаний. PhD же в том числе про …
❤16👍5🔥4🤡1
Планируете применять Evidence Accumulation Models для анализа вашего эксперимента? Для этого нужно лишь... (продолжение по DOI): https://doi.org/10.1177/25152459251336127 Полезный гайд для всех, кто думает применить EAM в своём анализе. В нём вы найдёте: * Условия, определяющие использование EAM, и их влияние на дизайн задачи * Как определённые экспериментальные манипуляции влияют на совместное распределение точност…
👍3
Большие supervisors vs маленькие научные руководители Если и есть тема, которую PhD студенты обсуждают чаще собственной работы — это научные руководители. И неудивительно: выбор руководителя определяет карьерный трек, научные привычки и исследовательские темы, хотя влияние руководителя во время постдока оказывается даже сильнее. Но важен не только сам руководитель, но и размер лаборатории. В недавней работе Xing (2…
👍1🔥1
Что время реакции расскажет о ваших предпочтениях? [1/3] Решения характеризуются не только тем, что мы выбираем, но и как быстро мы это делаем. По мотивам лекции, которую я читал магистрам прошлой осенью, приведу примеры того, какая полезная информация содержится во времени реакции (ВР) и как её могут использовать и исследователи, и просто люди, принимающие решения. (чтобы увязать всё в глобальную картину, можно вс…
👍2❤1🔥1
Что время реакции расскажет о ваших предпочтениях? [2/3] 🔻Аркадий Коновалов и Ian Krajbich в своей статье наглядно показывают, что зная лишь время реакции, мы можем понять предпочтения агентов. 🔻Они проверили это в трёх задачах с соответствующими моделями: * задача на риск (выбор между лотереями) и упрощённая модель из теории перспектив с параметром избегания потерь; * задача на межвременной выбор (получить поменьш…
🔥3❤1👍1
Что время реакции расскажет о ваших предпочтениях? [3/3] 🔸На первом графике показано, как связаны вероятность выбора и ВР от разницы в субъективных ценностях на примере клубники и апельсина. Чем больше разница, тем быстрее и точнее ответ. 🔸А вот на втором графике интуитивно показывается, почему DDM лучше предсказывает решения, чем логистическая регрессия. 🔸Например, можно заметить, что время реакции (внизу) между …
👍4🔥3💯2
Сантьяго Рамон-и-Кахаль "Advise to a young investigator" [2/2] 4. Ошибки начинающего. Просто перечислю: чрезмерное преклонение перед авторитетами; мнение, что все важнейшие проблемы уже решены; чрезмерное увлечение прикладной наукой; ощущение недостатка собственных способностей. Но важнее всего - освойте определённый метод и производите собственные данные - все остальное придет само собой. Ну и цитата из соответству…
🔥9❤6💯4🤔1
Сантьяго Рамон-и-Кахаль "Advise to a young investigator" [1/2] Дочитал наконец книгу "Советы молодому исследователю" того самого нейробиолога, описавшего структуру нервной системы. Вроде бы есть перевод на русский, но в открытом доступе я нашёл только версию на английском, а в среде когнитивных телеграм-каналов видел её упоминание только у Ивана Иванчея аж в 2019 году с цитатой: Сейчас выкладываю полную книгу, котор…
❤9🔥7💯4
В этом году стараюсь удержаться сразу на двух стульях, подал на 2 конференции в США с разными проектами. В одном - испытуемые обожжённые, а в другом - симуляции мудрёные. Постараюсь усидеть на обоих, ещё мб и на школу одну загляну. Делитесь, кто куда собирается в этом году!
👍8🔥8❤4
Читал вчера статью, в которой авторы пытались измерить боль не методом самоотчёта, а с помощью фМРТ и машинного обучения. Физическую боль, понятное дело, причиняли тепловым стимулом (~45-47℃). Но в одном из экспериментов они творческим образом подошли к тому, как причинять "социальную боль". Они взяли испытуемых, которые недавно пережили расставание и всё ещё страдали от этого. А затем им в МРТ-сканере показывали фо…
❤7🔥6
А ещё я хочу побомбить на современную систему публикаций! Месяца два назад я получил письмо в рассылке от Society for Mathematical Psychology, где предлагалось написать комментарий к эссе в спецвыпуск Computational Brain & Behavior. Я почитал то эссе и понял, что мне есть, что написать. За выходные подготовил комментарий, отправил в журнал - оба рецензента были довольны и приняли коммент к публикации без изменений. …
❤6🔥4🤯3👍1🤬1😍1
Showing the 12 most recent of 17 posts we hold for @noProspectTheory. 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 — 557,704 of 1,169,250entries 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.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
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 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.
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 8 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Теория (без) перспектив” (@noProspectTheory), 257 subscribers as measured 8 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/noProspectTheory.
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.