Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Академия исследования лжи (StudyLie)

Channel

Академия исследования лжи (StudyLie)

@studylie

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Stars · Posts · Cite this entry

4,971subscribers

-7 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.

Register entry

Telegram ID-1001115481550
TypeChannel
Username@studylie
CreatedBetween 1 February 2017 and 30 June 2019— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded6 August 2026
Last confirmed live25 August 2026
Measurements held7
Confirmed unchanged2 times, most recently 25 August 2026
On Telegramt.me/studylie

Growth

4,9714,9784,974.56 August 2026 — 4,978 subscribers6 August 2026 — 4,978 subscribers9 August 2026 — 4,975 subscribers11 August 2026 — 4,973 subscribers15 August 2026 — 4,971 subscribers18 August 2026 — 4,972 subscribers21 August 2026 — 4,971 subscribers6 August 202621 August 2026
7 measurements spanning 16 days, net -7. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 4,970–4,979 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
21 Aug 2026, 18:284,971-1
18 Aug 2026, 06:274,972+1
15 Aug 2026, 14:454,971-2
11 Aug 2026, 15:464,973-2
9 Aug 2026, 00:564,975-3
6 Aug 2026, 03:484,978no change
6 Aug 2026, 01:514,978first reading

Engagement

24 posts held, back to 21 June 2026the 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 · 30 days
10.3%
avg views ÷ 4,971 subscribers
Avg views / post
513
10 posts measured
Reaction rate
3.33%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
10
of 24 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.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 11 August 2026
Posts held24 (21 June 202611 August 2026)
Views total5,132
Reactions total171
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken12 Aug 2026, 05:01 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

Video runtime
1m 25s
Average length
1m 25s

Measured directly from 1 video with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no mark.

Reaction mix

372 reactions across 22 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 41.4% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
15441.4%
👍10428.0%
🔥7018.8%
❤‍🔥369.68%
👏41.08%
20.538%
😁20.538%

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 397reactions 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 21 June 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.

Telegram Stars

Stars received
1
across the posts below
Posts paid on
1
of 24 we hold a reading for · 4%
Most on one post
1
single highest reading

A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @studylie. 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 24 most recent posts we hold for this entry, published 21 June 2026 to 11 August 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.

Recent posts

11 Aug 2026, 09:04 UTC249 views6 reactionsread 12 August 2026

Сегодня в 19:00 - бесплатный вебинар «Искусство чтения людей». Уже сегодня: как определять психотип, считывать истинные мотивы собеседника и распознавать манипуляции. ✍️ Регистрация

6

9 Aug 2026, 09:03 UTC407 views28 reactions1 Starread 12 August 2026
Video

Записали подкаст с выпускником, который пришёл на съёмку в маске Артём - практикующий юрист. Занимается корпоративной безопасностью и переговорами, иногда заходит в компании заказчиков под легендой нового сотрудника. Поэтому ни лица, ни фамилии в кадре не будет. В разговоре с Людмилой Мартьяновой он рассказывает, как психотип свидетеля меняет тактику допроса, почему истероида проще разговорить при телекамере, чем п

16👍6🔥5❤‍🔥1

7 Aug 2026, 09:00 UTC474 views19 reactionsread 12 August 2026
Photo

Ребёнок выбрал профессию наугад. Профиль показал, что он не ошибся Школьный психолог из Камчатского края работает со старшими классами. Профориентацию в её школе проводят, но толку от неё немного. «Методик раз-два и обчёлся. Выбрал ребёнок из трёх профессий - ну, что это даёт? Да ничего». Ситуация усугубляется географией: в регионе всего пара вузов, и выбор для подростка сужается ещё до того, как он начал выбирать

9👍5🔥4😁1

6 Aug 2026, 09:02 UTC468 views15 reactionsread 12 August 2026
Photo

Расписание МАИЛ на август 2026 Подробнее на нашем сайте: studylie.ru/obuchenie

👍94❤‍🔥2

4 Aug 2026, 09:01 UTC551 views19 reactionsread 12 August 2026
Photo

Бесплатный вебинар «Искусство чтения людей» Вы когда-нибудь нанимали человека, который на собеседовании казался идеальным - а через три месяца оказывался совсем другим? Или чувствовали, что партнёр что-то недоговаривает, но не могли понять, что именно? Профайлинг - это не детектор лжи и не чтение мыслей. Это системный метод, который позволяет видеть за словами реальное поведение человека - по тому, как он говорит,

👍86🔥5

3 Aug 2026, 10:04 UTC544 views23 reactionsread 12 August 2026
Photo

Чему адвокаты учатся у профайлеров Адвокат постоянно работает с людьми, у которых есть причины что-то скрывать. Доверитель умалчивает о неудобной детали, оппонент выстраивает линию на полуправде, свидетель путается в показаниях. Цена ошибки в оценке собеседника здесь измеряется исходом дела. За последние два месяца Академия провела два обучения для адвокатского сообщества. 23–24 мая в Южно-Сахалинске состоялось еж

❤‍🔥9👍85🔥1

1 Aug 2026, 09:01 UTC561 views18 reactionsread 12 August 2026
Photo

Он ответил правильно. И этим себя выдал На собеседовании кандидата спросили, бывают ли в компаниях доходы помимо зарплаты. Он ответил как надо: в нормальной компании такого быть не может. За двадцать минут до этого он рассказал свою трудовую биографию - где работал, чем занимался, почему ушёл. И там спокойно объяснил, что такой доход получал. Суммы выходили в миллионах. Специалист не стала указывать на это сразу.

8🔥5👍4😁1

30 Jul 2026, 09:00 UTC594 views9 reactionsread 12 August 2026

Сегодня вечером разберём, как тело выдаёт то, что человек пытается скрыть: влияние, интерес и обман - по жестам, позам и мимике, без специальных приборов 📖 Бесплатный вебинар «Язык тела: влияние, желание, ложь» - сегодня, в 19:00 (мск). Ведёт Людмила Мартьянова. Регистрация: studylie.ru/obuchenie/anp/webinar

🔥43👍2

29 Jul 2026, 08:39 UTC640 views20 reactionsread 12 August 2026
Photo

Марафон «Язык тела: влияние, желание, ложь» Поставщик спокойно объясняет, почему его условия самые лучшие. Возразить нечем, и вы соглашаетесь, а со встречи уходите с осадком, которому не находится объяснения. Осадок возникает не на пустом месте. Пока собеседник говорил, его тело сообщало другое: изменившийся ритм жестов, напряжение в плечах, микровыражение длиной в секунду. Марафон «Язык тела» - это практический к

👍8❤‍🔥54🔥3

27 Jul 2026, 12:19 UTC644 views14 reactionsread 12 August 2026

Как не попасться мошенникам на сайтах знакомств На прошлой неделе Людмила Мартьянова разбирала на Первом канале, как аферисты работают на сайтах знакомств. Вместе с оперуполномоченным УБК МВД она показала, по каким признакам мошенника видно ещё до первого перевода денег. Собрали из эфира главное. Сейчас на сайтах знакомств у мошенников в топе - инвест-схемы. Распознать можно: предлагают быстрый переход в закрытый ч

7👍4🔥3

25 Jul 2026, 09:04 UTC657 views27 reactionsread 12 August 2026
Photo

Людмила Мартьянова: десять лет и 1000 профилей Людмила Мартьянова хорошо помнит момент, когда впервые прочитала о профессии профайлера. В голове прозвучало «Вот оно», и после этого, по её словам, жизнь поделилась на «до» и «после». К тому времени она уже окончила социологию - её интересовало поведение больших групп и целых страт населения. Толчком стал сериал «Обмани меня», после которого захотелось научиться видет

17🔥7👍3

23 Jul 2026, 09:02 UTC660 views17 reactionsread 12 August 2026
Photo

Бесплатный вебинар: как читать людей без слов Жесты, позы, мимику вы и так видите. Сложность в другом: понять, что именно они означают. Один и тот же наклон головы или скрещённые руки в разных ситуациях говорят о разном, и без системы легко принять волнение за интерес, а вежливость - за согласие. На самом деле поведение человека вполне читаемо. Нужно лишь знать, на какие детали смотреть и какие инстинкты за ними ст

👍75🔥5

Showing the 12 most recent of 24 posts we hold for @studylie. 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.

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 21 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Академия исследования лжи (StudyLie)” (@studylie), 4,971 subscribers as measured 21 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/studylie.

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.