Gaming — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 12 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 89% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
Growth
14 measurements spanning 42 days, net +19. 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 7,612–7,661 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
17 Sept 2026, 05:16
7,648
-3
13 Sept 2026, 11:19
7,651
-4
9 Sept 2026, 15:01
7,655
+14
4 Sept 2026, 02:17
7,641
-1
31 Aug 2026, 19:46
7,642
+22
28 Aug 2026, 17:28
7,620
-9
25 Aug 2026, 17:22
7,629
-5
22 Aug 2026, 06:36
7,634
-4
18 Aug 2026, 13:14
7,638
+13
15 Aug 2026, 18:12
7,625
+7
12 Aug 2026, 09:14
7,618
-4
9 Aug 2026, 17:22
7,622
-7
6 Aug 2026, 07:20
7,629
no change
6 Aug 2026, 06:51
7,629
first reading
Engagement
28 posts held, back to 29 July 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 17 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
19.4%
avg views ÷ 7,648 subscribers
Avg views / post
1,480
7 posts measured
Reaction rate
2.99%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
7
of 28 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 28 August 2026
Posts held
28 (29 July 2026 – 28 August 2026)
Views total
10,363
Reactions total
310
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
28 Aug 2026, 21:28 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
2m 10s
Average length
1m 05s
Measured directly from 2 videos 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
1,822 reactions across 26 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 58.6% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
1,068
58.6%
❤🔥
321
17.6%
🔥
310
17.0%
👍
67
3.68%
😍
24
1.32%
👏
22
1.21%
🤔
6
0.329%
🤯
4
0.22%
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 28 of the 28 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 1,948 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 28 most recent posts we hold, published 29 July 2026 to 28 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 28 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 @podcastbaka. 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 28 most recent posts we hold for this entry, published 29 July 2026 to 28 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.
🌑 Как Асано соединил три трагедии?
В новом эссе про «Мертвых мертвых демонов» я рассказываю о том, как на самом деле неслучайно подобрана дата и обозначение дня, когда инопланетяне напали на Землю. В это событие Инио Асано зашил сразу три отсылки на реальные трагедии:
1️⃣ Великое восточно-японское землетрясение
Манга начала выходить в 2014 году. Поэтому обозначение даты вторжения как «три года назад» неслучайно. …
⚡️ Кто ждал возвращения «Агента времени» ? Студия «Время» снова в деле
В новом сезоне всё быстро перестаёт быть спокойным: исчезновение Ся Фэя, возвращение Вейна, новые силы Цяо Лин и тайна пожара в Бахати сразу запускают историю, где вопросов становится всё больше... А первые три серии уже дают понять: просто смотреть и не строить теории не получится!
Включай третий сезон «Агента времени» эксклюзивно на «Иви» или …
📟 Как жить во время войны? | Мертвые мертвые демоны
Эссе наконец-то возвращаются! И как мне кажется, с очень важным разговором.
Мы находимся в моменте истории, который можно назвать началом «конца света». Это не значит, что мир будет уничтожен совсем скоро, это значит, что он уже начинает уничтожаться. Вопрос лишь в том, как жить в эпоху, когда весь мир катится все дальше вниз, вниз, вниз.
Смог ли культовый мангак…
🚇 Разочарование сезона — «История электричества в двадцатом веке: Эврика!»
Новое аниме от студии Kyoto Animation. Над сериалом начали работать еще до печального поджога. Оригинальное ранобэ Хиро Юки выбрали из сотни других претендентов. Режиссеру Минору Оте дали свободу в творческих решениях и экспериментах.
А история и вовсе рассказывает о стимпанке, версии Японии, где еще не изобретено электричество. И главные ге…
27 августа приглашаем вас на презентацию книги «Манга, моэ, исекай: большой гид по аниме»! Начало в 19:00.
Еще несколько десятилетий назад аниме считалось нишевым увлечением для самых преданных фанатов. Сегодня это одна из главных культурных сил XXI века: новые тайтлы собирают миллионы зрителей по всему миру, полнометражные работы становятся мировыми хитами, а имена Хаяо Миядзаки, Макото Синкая и создателей культовы…
📣 Пять небанальных исекаев, которые стоит посмотреть
Раз уж мы поговорили про «Нет игры — нет жизни», продолжу эту тему. Исекай давно стал синонимом конвейера: грузовик-кун, гарем из спасённых рабынь и герой, который к третьей серии уже сильнее всех богов. От него начали уставать даже те, кто когда-то его любил.
Но именно поэтому интереснее смотреть на исключения — исекай-тайтлы, которые за счет необычного подхода,…
🎲 «Нет игры — нет жизни» — исекай, который смог | Подкаст
В этом году мы впервые выпускаем в публичный доступ наши бонусные эпизоды, которые были записаны специально для платных платформ. Каждый месяц — по одному выпуску.
В какую игру вы бы обязательно выиграли? Сколько девушек в одном гареме — уже кринж? И как должен выглядеть хикикомори? Обсуждаем классику исекаев от студии Madhouse.
Где слушать?
Яндекс.Музыка |…
📊 Главные аниме «Баки!» — статистика
Одна из самых интересных частей нашего нового сайта для меня — это каталог аниме. В чем суть: там собраны все тайтлы, которые мы обсуждали. Причем не важно, в подкастах, эссе или текстах.
И соответственно, можно посмотреть, о чем же мы больше всего говорим и чаще всего вспоминаем. Я сам не помню, что и про что говорил пять лет назад (да даже месяц назад). Так что для меня это то…
🔩 Железобетон | Первое аниме, снятое иностранцем
В 2006 году вышло одно из самых уникальных полнометражных аниме: как визуально, так и исторически. Мы решили, что двадцать лет спустя пришло время его обсудить.
Что общего у «Железобетона» с «Пинг-понгом» и «Ину-О»? Как создание этого тайтла связано с «Аниматрицей»? На каком языке разговаривают инопланетные мафиози? И что нужно сделать американцу, чтобы стать режиссе…
🍇 Идеальный слоуберн — «Ты и я полные противоположности»
Значительная часть второго сезона ромкома «Ты и я полные противоположности» посвящена не главным героям, а второстепенным. В особенности Адзуме и Тайре. Которые живут на одной станции и постоянно возвращаются вместе из школы.
Адзума — легко находит общий язык с людьми и раньше постоянно соглашалась на неудачные отношения. Тайра — тревожник, который постоянно …
📄 Манга, моэ, исекай: на карандаше
Во-первых, поздравьте меня, мне наконец доехала копия моей же книжки!
А во-вторых, в чате меня уже несколько раз просили составить полноценный список авторов, которые писали (или редактировали) статьи для книги. Вместе с ссылками на их каналы. Раз вы просите:
1. Алексей Филиппов (Покебол с предсказаниями)
2. Даулет Жанайдаров (500 лет Даулета)
3. Катя Рейснер
4. Лиза Махонина (ли…
🛰 «Призрак в доспехах»: 3 причины посмотреть новую экранизацию культовой киберпанк-классики
7 июля вышло очередное переосмысление «Призрака в доспехах», над которым работала студия Science SARU («Дандадан» и «Ину-о»).
Я решил поразмышлять о том, получилось ли у них сделать что-то новое в этой вселенной и стоит ли смотреть новый «Призрак в доспехах».
https://t-j.ru/the-ghost-in-the-shell-2026-review/
❤52🔥6👍5👏2
Showing the 12 most recent of 28 posts we hold for @podcastbaka. 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.
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.
Mentions
Named by 8 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.
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.
Appears in Telegram’s recommendations for other channels
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
AlexandriA l Аниме Новости @advance_emp · 50,184 Telegram ranks this channel #7 of 82 here — alongside 81 others — read 25 August 2026
Шикимори @shikimori · 25,746 Telegram ranks this channel #8 of 80 here — alongside 79 others — read 14 September 2026
ZAGON @zagonbrand · 30,224 Telegram ranks this channel #20 of 47 here — alongside 46 others — read 7 September 2026
Врен о Японии для туриста @wrenjapan · 111,061 Telegram ranks this channel #47 of 90 here — alongside 89 others — read 15 August 2026
Японец Коки @yaponetsukoki · 22,765 Telegram ranks this channel #66 of 86 here — alongside 85 others — read 20 September 2026
This channel appears in 5 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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 17 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Бака! Подкаст об аниме” (@podcastbaka), 7,648 subscribers as measured 17 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/podcastbaka.
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.