Шахматная топография Петербурга: три века игры в жизни города Совместная лекция с проектом «Почему шахматы?» В кофейне на Невском чиновник, купец и студент садились за одну доску, и на пару часов сословные границы переставали существовать. Места, где Петербург играл в шахматы, менялись вместе с городом: дворцовые покои, кофейни и трактиры, шахматные собрания и клубы. На лекции мы посмотрим на историю города через …

Channel
гранитные кости
@rapakividice
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
360subscribers
+0 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
Register entry
| Telegram ID | -1001962992360 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @rapakividice |
| Description | слова об играх и книгах про них и анонсы лекций и конференций по game studies евгений кузьмичев, исследователь игр / @rapakivi |
| Created | 17 March 2023 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 14 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/rapakividice |
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 8 Aug 2026, 06:34 | 360 | no change |
| 7 Aug 2026, 19:58 | 360 | first reading |
Engagement
16 posts held, back to 7 August 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
- 23.1%
- avg views ÷ 360 subscribers
- Avg views / post
- 83.0
- 1 post measured
- Reaction rate
- —
- this channel exposes no reaction counts
- Posts in window
- 1
- of 16 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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 2 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 16 (7 August 2025 – 2 August 2026) |
| Views total | 83 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 8 Aug 2026, 06:34 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.
What this channel posts
- Photos
- 211
- Videos
- 1
- Links
- 113
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.
Reaction mix
109 reactions across 14 posts, in 14 distinct kinds. The most used accounts for 31.2% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤🔥 | 34 | 31.2% | |
| 🔥 | 28 | 25.7% | |
| 👾 | 14 | 12.8% | |
| 💯 | 6 | 5.50% | |
| 🌚 | 4 | 3.67% | |
| 👻 | 4 | 3.67% | |
| 🙏 | 4 | 3.67% | |
| 🍌 | 3 | 2.75% | |
| 🐳 | 3 | 2.75% | |
| 💔 | 3 | 2.75% | |
| 🤔 | 3 | 2.75% | |
| 👏 | 1 | 0.917% | |
| 🗿 | 1 | 0.917% | |
| 😱 | 1 | 0.917% |
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 14 of the 16 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 109reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 16 most recent posts we hold, published 7 August 2025 to 2 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.
Recent posts
«Начинаем заурядно: ты выходишь из парадной» — с этих слов начинается обновлённая версия советской настольной игры «С утра до вечера» / 1944 / 1956 / 1964, выпущенная в 2017 году Музеем советских игровых автоматов совместно с художником Ильёй Тихомировым. В игре предстоит прожить [стерео]типичный день петербуржца, что состоит из прогулок по крышам и проходным дворам, проливных дождей и полуденного выстрела, разведен…
❤🔥10💯2🤔1😱1
Петроград, блиндажи и роботы. Пока готовился к конференции, обнаружил, что вышла демонстрационная версия игры Kanun 1919, мир которой можно назвать grimdark отголоском Iron Harvest 1920 / 2020 / [цифровой игры о роботах на полях Первой мировой] После кошмара о траншеях и остроконечных касках, протагонист — имперский посыльный — пробуждается возле Царскосельского вокзала. Именно с него эшелоны уходили на фронт. Сто…
❤🔥5🔥1
Несколько дней назад прошла IV Всероссийская научно-практическая конференция специалистов в области изучения локальной истории «Территория истории» Локальная история и региональная привлекательность. В рамках секции «Код города 2.0: как игровые методики помогают в изучении локального наследия» представил доклад о некоторых аспектах репрезентации Петербурга в цифровых и настольных играх. Благодарю Екатерину Павловну…
🔥7❤🔥4
«Бог, запрет, культ, храм, верующий — пять важнейших понятий для религии в видеоиграх» Приглашаем на ОНЛАЙН-лекцию 30 марта в 19:00! Спикер: Леонид Владимирович Мойжес — преподаватель направления «Гейм-дизайн» Института бизнеса и дизайна B&D, автор книги «Сакральные квесты. Зачем религия и мифология в видеоиграх». 🖤 О чём поговорим: — Почему видеоигры и религия пересекаются чаще, чем кажется? — Как индустрия форм…
🙏4
🤍 игры и регламент: правила, управление, нарратив В рамках параллельной программы конференции «актуальные правила гуманитарных наук» встречаемся 21 марта в Музее советских игровых автоматов и вместе с разработчиками и исследователями игр поговорим о разных подходах к регулятивным системам в играх: через управление, через правила и через историю. Чем отличаются эти подходы для геймдизайна и игрока? Как они влияют на…
💔3
Miniatures. Ничто и нечто 20 ноября в 20:20 присоединяйтесь к нашему онлайн-семинару. С докладом выступит ведущий аналитик ЛИКИ, геймдизайнер, участник творческого объединения I.B.O.R.G. Маргарита Скоморох. Miniatures, как следует из названия, маленькая игра — предельно простой point-and-click квест о детских фантазиях. Однако здесь слишком много недосказанностей, лакун и таинственных коробок. Хотя в игре нет ни сл…
В воскресенье прочту лекцию про эволюцию образа Петербурга в играх. 16.11 / 14:00 / Санкт-Петербург / Маяковка. Центр петербурговедения Образ Петербурга в играх остается периферийной, но весьма интригующей областью знания. Медиум игр подходит городу — за фасадами парадных зданий скрывается пустота. Разработчики зачастую слепо копируют вычурный блеск парадного Петербурга, словно нейросети, обученные на гравюрах восе…
❤🔥7👾5🌚4🐳1👏1
🧌Страшные сказки. Фольклорные сюжеты в компьютерных играх 30 октября в 20:20 приглашаем принять участие в онлайн-семинаре ЛИКИ. На семинаре мы поговорим с геймдизайнерами, художниками и сооснователями Baba Yaga Games Любой Нурмухамбетовой и Асей Юриной об игре "Василиса и Баба Яга" и других играх студии. Мы обсудим страшные сказки, фольклор в геймдеве и то, как интерфейсы влияют на нарративный дизайн сказочных и миф…
👻4
16 октября в 20:20 приглашаем на семинар ЛИКИ. С докладом «Как попасть в Балмору? Перформативное картирование в компьютерных играх» выступит научный сотрудник Центра медиафилософии и ЛИКИ Алина Латыпова. Карты в играх служат не только инструментом навигации, но и позволяют переизобретать игровое пространство. Игроки модифицируют существующие карты и создают собственные. Это дает возможность архивировать игровой опы…
👾5❤🔥2
В субботу на фестивале разумного потребления ANTYПлюшкин прочту лекцию про книги и игры. 11.10 / 15:00 / Санкт-Петербург / БЦО «Современник» Краткая история книг и цифровых игр: от интерактивной литературы до «Древних свитков» Гипертекстуальность, о которой грезили писатели XX века, стала реальностью уже в первые годы появления индустрии цифровых игр. Литературные первоисточники, будь то корпусы текстов Д.Р.Р. Тол…
🔥6
В воскресенье на фестивале Вазари прочту лекцию про музеи в играх. 5.10 / 12:00 / Нижний Новгород / Арсенал / Левое крыло Вы стоите в конце анфилады: о музейных пространствах в играх. В отличии от других культурных институций в играх музеи могут существовать и высоком средневековье, и в мрачном будущем. Потребность в памяти у различных цивилизаций приводит к тому, что музеи можно отыскать и на дне морском, и в гор…
👾4🍌3🐳2🗿1
Showing the 12 most recent of 16 posts we hold for @rapakividice. 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 — 1,117,569 of 1,189,255entries 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
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.
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.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
@Baba_Yaga_Games · 2,5801 postБиблиотечный Центр Общения «Современник»
@bcosovremennik · 1741 postLOTRO Classic: Echoes of Angmar
@echoesofangmar · 4031 postМузей Модерна
@mmodernsamara · 1,0001 postВазари-2025 // Фестиваль текстов об искусстве
@vasarifest_arsenal · 2291 postПочему шахматы?
@why_chess_spb · 5671 post
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 8 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“гранитные кости” (@rapakividice), 360 subscribers as measured 8 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/rapakividice.
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.