Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Распаковочка. Канал о работе с экспертами

@unpacking_expert

On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

72subscribers

+1 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID-1002419336570
TypeChannel
Username@unpacking_expert
CreatedBetween 1 September 2024 and 31 March 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded9 August 2026
Last confirmed live15 August 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged1 time, most recently 15 August 2026
On Telegramt.me/unpacking_expert

Growth

717271.56 August 2026 — 71 subscribers9 August 2026 — 71 subscribers15 August 2026 — 72 subscribers6 August 202615 August 2026
3 measurements spanning 9 days, net +1. 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 71–72 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
15 Aug 2026, 03:1272+1
9 Aug 2026, 23:0271no change
6 Aug 2026, 02:5271first reading

Engagement

17 posts held, back to 19 May 2026the 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
48.5%
avg views ÷ 72 subscribers
Avg views / post
34.9
10 posts measured
Reaction rate
13.5%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
10
of 17 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. It is computed over the 8 of 10 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 7 August 2026
Posts held17 (19 May 20267 August 2026)
Views total349
Reactions total41
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken9 Aug 2026, 23:02 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.

Reaction mix

72 reactions across 13 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 30.6% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
🔥2230.6%
2129.2%
👍1520.8%
👏811.1%
😁22.78%
🦄22.78%
❤‍🔥11.39%
🎉11.39%

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 13 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 72reactions 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 19 May 2026 to 7 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

7 Aug 2026, 10:36 UTC20 viewsread 9 August 2026

Продолжаю серию публикаций лучших кейсов по обучению 2025. Про все 3 места я уже рассказала, переходим ко 2м местам. Сегодня номинация Онлайн-курсы. Пост официально выйдет в понедельник, но для вас я выкладываю его раньше. Напомню - в конце есть видео и можно прочитать расширенный кейс на сайте.

7 Aug 2026, 10:36 UTC20 views4 reactionsread 9 August 2026
Photo

Обучение как инструмент маркетинга. Кейс Авито Путешествий и True Education Продолжаем серию публикаций «Полезный понедельник», в которой делимся кейсами победителей Премии Digital Learning 2025! 2️⃣ 🔤🔤🔤🔤🔤 🔙🔤🔤🔤🔤🔤🔤➖🔤🔤🔤🔤🔤🔜 ⭐️ Валерия Зима, Авито Путешествия, руководитель группы маркетинга ⭐️ Юлия Максина, True Education, CEO Главная идея Обучение клиентов — это маркетинговый инструмент, который помогает пользоват

2👍1🔥1

30 Jul 2026, 12:28 UTC43 views5 reactionsread 9 August 2026

Что такое мастермайнд и чем он отличается от тренинга, воркшопа и мастер-класса Мастермайнд — это групповой формат работы в кругу равных, где участники помогают друг другу достигать личных целей через обмен опытом, поддержку и регулярное движение к следующим шагам. Ключевое здесь — круг равных. В мастермайнде нет эксперта, нет преподавателя, нет тренера - есть участники с сопоставимым контекстом, каждый из которых

2🦄2🔥1

30 Jul 2026, 12:27 UTC38 views4 reactionsread 9 August 2026
Photo

Прямо сейчас на наших глазах во многих компаниях в обучении меняется технологический стек, ценность одних навыков и знаний стремится к нулю, а ценность других - становится как никогда важной. Часто так бывает, что именно эти знания: что конкретно сделать, как решить проблему, - хранятся внутри одного или нескольких человек. «Переопылить» всю команду поможет формат мастермайнда. Посмотрите краткий конспект о том, ч

👍3👏1

27 Jul 2026, 11:14 UTC45 views6 reactionsread 9 August 2026

Интересное исследование от американской научной команды (2024г). Оценивали обратную связь данную ИИ и живыми экспертами для группы студентов, писавших эссе на английском языке. Студентов разделили на 3 уровня владения языком: • низкий • средний • высокий Эссе сначала оценивал человек, потом ИИ, затем специально обученные эксперты оценивали эту обратную связь по 5 критериям: степень, с которой обратная связь 1️⃣о

👍4👏1🔥1

25 Jul 2026, 11:53 UTC45 views5 reactionsread 9 August 2026
Photo

Как переводить компанию на ИИ-рельсы. Кейс Школы ИИ-продактов Альфа-Банка Продолжаем серию публикаций «Полезный понедельник», в которой делимся кейсами победителей Премии Digital Learning 2025! 3️⃣ 🔤🔤🔤🔤🔤 🔙🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤 🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔜 Проект «Школа ИИ-продактов в Альфа Академии» показывает, как обучение может стать инструментом организационной трансформации. ⭐️Любовь Суханова, Альфа-Банк, руководитель по обучению сотруд

3👍1🔥1

25 Jul 2026, 11:53 UTC26 viewsread 9 August 2026

Привет, читаем и смотрим новый кейс из серии «Лучшие кейсы 2025 года» 3. На правах автора резюме выступления в моем канале вы его видите раньше, чем в других истояниках. В конце поста ссылка на полное видео выступления.

24 Jul 2026, 13:15 UTC29 views10 reactionsread 9 August 2026
Photo

24 июля 2018 года после очередных новостей о реорганизации моего работодателя, я открыла приложение банка и подала заявку на открытие своего ИП, 8 лет назад получается🎉. Как потом выяснилось, я открыла формат компании для крупного бизнеса с налогом 18 % процентов на прибыль, квартальной отчетностью и прочими радостями, в которых вообще ничего не понимала. Тогда я еще работала на своей прежней должности Руководител

4🔥4😁2

22 Jul 2026, 07:50 UTC39 views4 reactionsread 9 August 2026

Интересная мысль с одной из конференций. ИИ убили обучение формате «Знания-Уменя-Навыки» - потому что такую связку может быть любой ИИ. Что же осталось? Осталась связка «Действия - Результат». Что вы об этом думаете?

3🔥1

20 Jul 2026, 08:41 UTC44 views3 reactionsread 9 August 2026
Photo

ИИ показал себя более эффективным в развитии критического мышления, чем традиционный способ обучения Нашла интересное исследование, опубликованное Тайваньскими учеными в научном издании в 2025 году. Исследование провели среди 62 начинающих медсестёр, которые учились интерпретировать электрокардиограммы (ЭКГ). Это важный навык, где недостаточно просто запомнить материал — необходимо анализировать данные, принимать р

🔥2👍1

15 Jul 2026, 08:32 UTC54 views7 reactionsread 9 August 2026
Photo

Аффективный фильтр Стивена Крашена, или Почему мы все учили язык, но так и не выучили На прошлой неделе я была на Белой конфе в Санкт-Петербурге. Это мероприятие в основном про онлайн-школы и инфобизнес, но уже несколько лет коллеги из сообщества Digital Learning проводят там корпоративную секцию. На секции по методологии прозвучала мысль, которая заставила меня вспомнить школьные уроки иностранного языка. Почему

👍3👏2🔥2

10 Jul 2026, 10:15 UTC58 views4 reactionsread 9 August 2026
Photo

Как превратить корпоративное обучение в бизнес-функцию. Кейс Гринатома Продолжаем серию публикаций «Полезный понедельник», в которой делимся кейсами победителей Премии Digital Learning 2025! 3️⃣ 🔤🔤🔤🔤🔤 🔙🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤 🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔜 Проект «Обучение ИТ в Росатоме: от пилота к бизнес-функции» показывает, как инициатива, запущенная в условиях ограниченных ресурсов, может вырасти в масштабную образовательную систему,

🔥2👍1👏1

Showing the 12 most recent of 17 posts we hold for @unpacking_expert. 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 — 311,334 of 1,478,351entries 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.

Mentions

Named by 2 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.

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

“Распаковочка. Канал о работе с экспертами” (@unpacking_expert), 72 subscribers as measured 15 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/unpacking_expert.

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.