Channel
@rmtfandomanalytics
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
137subscribers
+2 since we began measuring on 9 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002699815726 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @rmtfandomanalytics |
| Created | Between 1 May 2025 and 31 August 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 9 August 2026 |
| Last confirmed live | 9 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 9 August 2026 |
| On Telegram | t.me/rmtfandomanalytics |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 9 Aug 2026, 15:11 | 137 | +2 |
| 9 Aug 2026, 08:02 | 135 | first reading |
20 posts held, back to 12 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 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 4 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
394 reactions across 20 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 65.0% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 256 | 65.0% | |
| 🔥 | 52 | 13.2% | |
| ❤🔥 | 40 | 10.2% | |
| 💘 | 36 | 9.14% | |
| 💔 | 4 | 1.02% | |
| 🥴 | 3 | 0.761% | |
| 👍 | 1 | 0.254% | |
| 😭 | 1 | 0.254% | |
| 🤝 | 1 | 0.254% |
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 394reactions 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 12 January 2026 to 4 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.
4️⃣ Книга Стихий: один из набирающих активность подфандомов — 153 работы на русском языке на ао3. Работ за 2026 год: 84 штуки (за аналогичный период 2025 — 12; за весь прошлый год — 64, подфандом этого мюзикла показывает самый активный рост). Разбивку по динамикам, рейтингам и пейрингам смотрите [таблице]. Из интересных наблюдений: 🟠 весь корпус работ создан небольшим количеством авторов: 10 логинов на ао3; из них б…
❤10🔥8❤🔥5💘1
Прошла половина 2026-го года, и мы хотим подвести промежуточные итоги. Считали данные только по ао3 (если вы ещё не пользуетесь ао3, начать будет проще с инструкциями из канала How To) 🔗 взяли самые популярные подфандомы (популярность определяли по крупным фестам, которые проводятся только на ао3, таким как Кинк-Фест и АУ-Фест) 🔗 оценили по каждому только работы на русском языке 🔗 в этот раз, в отличие от аналитики …
🔥10❤5💘2
👉 Блок про создателей фандомного контента: 130 ответов. - 78,5% так и или иначе создают текстовый контент - 67,7% делают визуальный контент Также фигурироваль косплей и крафт единичными упоминаниями Спрашивали об использовании ИИ для подготовки к созданию работы или постобработки (обсуждение сюжета или идеи, моделирование позы для арта, эффекты для визуала или корректура текста) и о генерации частей работ (изображен…
❤11
👉 Использование чужих работ для компиляции новых: сравнение ответов от читателей и от креаторов Спрашивали, как читатели относятся к дописыванию или перерисовыванию чужих работ для личного пользования. ❓ Вы со знакомой долго следили за выходом одного монстромакси. Автор_ка объявил_а, что не будет дописывать текст, хотя осталось всего одна или две главы до финала. Ваша знакомая загрузила весь текст в ИИ и попросила до…
❤11
👉 Выводы из ваших открытых комментариев: 150 развёрнутых смысловых ответов Категорическое неприятие (35%, 53 ответа), цитаты: - ИИ — не искусство. Никогда не было и не будет искусством - Категорически нельзя скармливать чужие работы в ИИ - Я против использования нейросетей в творчестве - Использование генеративных ИИ в творчестве — это вообще какой-то бред - Использование ИИ для творчества должно осуждаться - ИИ стир…
❤23🔥3
👉 Блок про отношение к ИИ в чужом творчестве: 163 ответа. В этом разделе спрашивали об отношении к ИИ в фанконтенте, который был создан другими авторами, а не про авторское отношение к инструментам ИИ. Среди опрошенных есть высокая степень уверенности при опознавании использования ИИ в работах, при этом в визуальном контенте ИИ опознать опрошенным проще: - Могут распознать (точно да / скорее да): 👩🎨 82,8% в визуале …
❤13
👉 Вопрос о необходимости размечать использование ИИ в фандомном контенте. Спрашивали о метке при использовании генеративных нейросетей. Напомним, что генеративные нейросети — это те, которые генерируют некий контент (текст или визуал), а не обрабатывают созданный авторский текст (редактура, корректура, критика) или визуал (цветокоррекция, ретушь и т.д.) С необходимостью отдельной метки согласно большинство опрошенны…
❤16
👉 Блок про профиль пользователя: 163 заполнения; так как мы опрашивали не только фандом РМТ, но и представителей других фандомов (тема касается всех), значения отличаются от среднего в РМТ-фандоме. В РМТ в среднем больше заметна доля участников до 18 лет (17% в РМТ / 10% в мультифандомном пространстве), а в мультифандомном пространстве — доля участников старше 30 лет (24% в РМТ / 30% в мультифандомном пространстве) …
❤13
Спасибо всем, кто прошёл опрос про генеративные нейросети. В этот раз у нас было больше респондентов, чем обычно, а также часть респондентов не относились к привычному нам РМТ-фандому. Просмотреть данные можно, как всегда, в таблице. Результаты и выводы ниже. #опрос_ИИ_в_фандоме
❤9💘4🔥1
📊 135/150 Спасибо за такой хороший старт и охваты! Нам осталось собрать меньше 20 ответов до желаемого числа, чтобы подготовить выкладки и итоги анализа. Если вам есть что сказать про использование генеративных нейросетей в фандомном творчестве, пожалуйста, потратьте 20-25 минут на заполнение анонимного опроса об этом. [ПРОЙТИ ОПРОС] #опрос_ИИ_в_фандоме
❤12🔥5👍1🤝1
🤖 Генеративные нейросети в создании трансформативных работ В мультифандомном пространстве сейчас активно обсуждают вопрос об использовании нейросетей в создании фандомного контента, и мы тоже не смогли пройти мимо этой темы. Хотим понять, как креаторы и те, кто следит за фандомным контентом, относятся к использованию нейросетей для создания трансформативных фандомных работ, и это наш первый опрос, который не ограни…
🔥19❤11❤🔥6
🗺️ Географический профиль фанатов сашеяриков Команда Сашеяриков на Зимней Фандомной Битве планирует сделать карту распределения фанатов своих любимых артистов. Расскажите команде о городе, в котором вы находитесь, если вы: ✅ интересуетесь творчеством Ярослава Баярунаса и/или Александра Казьмина ✅ следите за мюзиклами, где играют эти артисты, и ходите на их совместные или сольные концерты ✅ предпочитаете фан-контент …
❤11❤🔥4💘2
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @rmtfandomanalytics. 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 — 593,687 of 1,183,361entries 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 9 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“РМТ Фандомная аналитика” (@rmtfandomanalytics), 137 subscribers as measured 9 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/rmtfandomanalytics.
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.