3 measurements spanning 7 days, net -2. 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 947–949 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
14 Aug 2026, 07:08
947
-2
7 Aug 2026, 22:32
949
no change
7 Aug 2026, 03:46
949
first reading
Engagement
20 posts held, back to 1 June 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 · 30 days
11.8%
avg views ÷ 947 subscribers
Avg views / post
112
2 posts measured
Reaction rate
9.38%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
2
of 20 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
Window
Rolling 30 days · latest post in window 4 August 2026
Posts held
20 (1 June 2026 – 4 August 2026)
Views total
224
Reactions total
21
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
7 Aug 2026, 03:46 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
185 reactions across 19 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 46.5% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
86
46.5%
🔥
34
18.4%
💯
24
13.0%
🤣
12
6.49%
🥰
10
5.41%
👍
9
4.86%
❤🔥
6
3.24%
🌚
2
1.08%
🤔
2
1.08%
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 19 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 185reactions 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 1 June 2026 to 4 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
10
across the posts below
Posts paid on
1
of 20 we hold a reading for · 5%
Most on one post
10
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @zerno_brush. 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 20 most recent posts we hold for this entry, published 1 June 2026 to 4 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.
Сегодня хочу рассказать вам об одном классном психологическом исследовании, которое буквально подтверждает: называть свои чувства словами - это не бесполезное "бла-бла-бла", а реальный способ помочь мозгу успокоиться.
В 2007 году Мэттью Либерман и его коллеги из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе провели эксперимент, результаты которого опубликовали в журнале Psychological Science. Название говорит само за…
Неторопливо возвращаюсь из отпуска, где было много дагестанских гор и водопадов. Ещё путаю дни недели, но запись на консультации уже открыта.
Новостей две:
1️⃣ Во-первых, анонсирую скорое открытие собственного психологического центра. Пока только онлайн - без аренды, ремонта и споров о цвете стен, зато с чёткими планами и желанием наконец сделать всё по-своему.
2️⃣ Во-вторых, поучаствовал в записи подкаста про сер…
Кстати есть такой термин — называется «токсичный стыд».
Обычный стыд - это когда ты совершил что-то недопустимое или социально неприемлемое.
Например, ляпнул глупость или опоздал. Ты понимаешь: «Я сделал плохо». Это чувство обычно проходит довольно быстро и может помогать не совершать поступки, наносящие вред другому или разрушающие отношения с близким.
Токсичный стыд — совсем другое. Это когда стыдно просто за то…
Иногда слышу: «Работа с психологом — это просто разговор!»
Ну да, просто разговор...
Разговор, в котором:
❤ Вашим эмоциям уделяется время и внимание
❤ Вас принимают такой(им), кто вы есть и можно не притворяться
❤ Где вас не осуждают
❤ Где вас стремятся поддержать
❤ Где ваши чувства не обесценивают
❤ Где можно злиться, плакать, молчать
❤ Где вам не дают непрошеных советов, а помогают найти собственный ответ
…
Вообще "помощь" понятие довольно условное. То, что в одной ситуации пойдёт на пользу, в другой обернётся вредом. А иногда можно так "помочь", что лучше бы "не мешал".
Но вот предположим, что мы с вами кому-то помогаем. Хотим причинить некоторое добро и для этого что-то целенаправленно делаем.
Два ключевых вопроса, которыми стоит задаться:
- Человек, которому мы хотим помочь хочет, чтобы ему помогали?
- Человек, к…
Мой любимый (когда-то) фильм
Где-то с 14 до 20 лет, когда меня спрашивали, какой у меня самый любимый фильм, я отвечал: "Амели".
Возможно из-за того, что приятно было выделиться на фоне других пацанов, предпочитавших комедии или боевики.
А возможно из-за того, что это динамичное и ироничное кино с кучей забавных психологизированных описаний человеческого поведения.
Главная героиня - одинокая и наблюдательная деву…
Поступил новый вопрос от подписчика, а я страсть как люблю на них отвечать:
"Очень часто я могу «отключиться» от реальности и уйти в сюжеты ,придуманные у меня в голове. Зачастую эти «истории» происходят в реальных местах и с людьми из моего окружения. Не знаю даже как объяснить это. Из за этого у меня есть проблемы с концентрацией на уроках и тд.
Хотела бы поинтересоваться это норма, или как я могла бы исправить эт…
Кстати, зацените мой новый сайт: https://brushlinsky.ru/
Особенно с компьютера классно открывается и страничками переворачивается 😊
Если кому-то также нужен классный сайт пишите Рамилю- https://t.me/magnum_wesa
Что есть у каждого человека и при этом, у каждого ЭТО уникально? И нет, речь не о ДНК, хотя это тоже хороший ответ. Я говорю о картине мира.
Разве вы представляете себе этот мир, так же как ваши родители, начальник или ваш приятель из другой страны? Конечно нет, потому что картину мира формирует личный жизненный опыт. А он у каждого человека свой собственный и уникальный.
При этом для картины мира свойственна неотч…
"Как разрешить себе злиться на своих родителей?" - такой вопрос прислал сегодня утром дорогой подписчик, а я спешу на него побыстрее ответить.
Контекст: вопрос прислал мужчина ~40 лет и боиться злиться он на свою мать, которой уже почти 70.
Логичный вопрос, а что страшного случится, если автор вопроса разрешит себе злиться на маму? По моему опыту чаще всего встречаются такие страхи:
Первый страх: "Я разрушу наши о…
🔥6👍1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @zerno_brush. 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.
Polls
The poll we hold for this entry, as Telegram rendered it when we read the post. A poll’s figures keep moving after that, so each one is dated.
Использовали ли вы за последний год какие-либо психологическое техники?
Использовал(а) "Дыхание по квадрату"42%
Использовал(а) "Прогрессивную мышечную релаксацию по Джекобсону"20%
Использовал(а) "Дневник эмоций"16%
Использовал(а) "Заземление 5-4-3-2-1"35%
Использовал(а) "Колесо баланса"16%
Использовал(а) другую технику31%
Вообще не использовал психологические техники за последний год33%
The shares total 193%, above 100: this poll accepts more than one answer per voter. No per-option vote count is published, so the number of voters who chose each option is not derivable and is not shown.
Percentages only — there are no per-option vote counts here, because Telegram publishes none.The public post preview gives each option’s share and a single voter total, and nothing else. Multiplying one by the other would produce a per-option tally that looks measured and is not: the shares are rounded to whole numbers before we ever see them. We print what was published and leave the column that does not exist empty.
The shares need not add up to 100.Rounding alone puts many polls at 99 or 101. A poll that allows more than one answer per voter runs well past 100 by design, and several here do. The bars are drawn against a fixed 100% track at each option’s own percentage rather than normalised to the total, so a poll that exceeds it shows that it does instead of being quietly rescaled.
Read from the 20 most recent posts we hold, published 1 June 2026 to 4 August 2026. Telegram labels each poll by kind — an anonymous poll, a quiz, a closed set of final results — and that label is reproduced rather than paraphrased.
Citation-graph rank
Citation-graph rank — 745,442 of 1,480,688entries 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
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.
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 14 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“ЗЕРНО - Брушлинский Иван” (@zerno_brush), 947 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/zerno_brush.
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.