Channel
@researchai_news
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
90subscribers
+4 since we began measuring on 27 September 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1003848000977 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @researchai_news |
| Created | Between 1 February 2026 and 31 July 2026 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 27 September 2026 |
| Last confirmed live | 3 November 2026 |
| Measurements held | 5 |
| Confirmed unchanged | 3 times, most recently 3 November 2026 |
| On Telegram | t.me/researchai_news |
Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 14 October 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 98% 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 the other topics.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 20 Oct 2026, 09:01 | 90 | +1 |
| 14 Oct 2026, 02:30 | 89 | -1 |
| 4 Oct 2026, 13:38 | 90 | +4 |
| 27 Sept 2026, 05:22 | 86 | no change |
| 27 Sept 2026, 04:47 | 86 | first reading |
20 posts held, back to 22 September 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 page of 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 26 September 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
2 reactions across 2 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 50.0% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 1 | 50.0% | |
| 🔥 | 1 | 50.0% |
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 2 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 2 reactions 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 22 September 2026 to 26 September 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.
Anthropologic: платформа потребительских исследований на 239 рынках 15 сентября на Product Hunt запустился Anthropologic — платформа для потребительских исследований с собственным Human Context Protocol, которая анализирует данные из интернета по 239 рынкам и 100+ языкам. По заявлению команды, ответы на исследовательские вопросы занимают минуты. Компания работает над продуктом восемь лет. Её тезис: традиционные мет…
Anthropologic: платформа потребительских исследований на 239 рынках
UserTesting встраивает пользовательское понимание в AI-рабочие процессы через MCP 25 сентября UserTesting объявил о запуске MCP-серверов для платформ UserTesting и User Interviews. Теперь команды могут набирать участников, создавать исследования и получать обратную связь от пользователей прямо из ChatGPT, Claude, Figma Make и других MCP-совместимых инструментов — без переключения между приложениями. Основная идея: …
UserTesting встраивает пользовательское понимание в AI-рабочие процессы через MCP
Stravito запустила MCP Server: исследования компании внутри ChatGPT, Claude и Copilot Stravito выпустила MCP Server, который подключает корпоративные потребительские исследования к AI-инструментам через единое соединение — без переключения между платформами. Проблема: универсальный AI нередко читает исследовательский отчёт как обычный текст, пропуская графики и диаграммы, или отвечает на основе данных из интернета …
❤1
Stravito запустила MCP Server: исследования компании внутри ChatGPT, Claude и Copilot
YouScan: Insights Copilot v4 — один вопрос для всего конкурентного анализа YouScan выпустила четвёртое крупное обновление Insights Copilot — AI-агента для social listening. Главное: один вопрос теперь охватывает сразу весь конкурентный набор, а не отдельный бренд. Четыре изменения: анализ по нескольким брендам в одном запросе, многошаговый разбор сложных вопросов, автоматическая установка фильтров голосом и генерац…
NielsenIQ: 51% американцев использует ИИ для шопинга NielsenIQ опубликовала данные Agentic Commerce Tracker: 51% потребителей в США применяли хотя бы один AI-инструмент для покупок за прошлый месяц. Впервые adoption перешагнул 50%. Рост шёл два квартала подряд — поведение ранних пользователей стало мейнстримом. AI-рекомендации по товарам лидируют (20%), AI-ассистенты по шопингу на втором месте (16%). ИИ охватывает …
Stanford: LLM в строгом качественном анализе Исследователи из Stanford опубликовали методологическую работу о реальном использовании LLM: 167 интервью, 12 исследовательских сайтов, прикладное здравоохранение. Фреймворк из четырёх шагов разделяет задачи между LLM и исследователем. Ни одна задача не отдаётся модели целиком. Итог: время синтеза сократилось на 30–55%. Авторы честно фиксируют ограничение: LLM не заменя…
Что создаёт устойчивое преимущество в insights-индустрии Insight Innovation Ventures в Greenbook разобрали «маховик» — понятие, которым злоупотребляет вся отрасль. Большинство компаний путают три разных цикла. Маховик данных (больше панели — не значит лучше продукт), маховик продукта (производительность растёт через использование) и маховик результатов решений (система учится на том, сработала ли рекомендация). Тол…
Qualtrics: как построить исследовательскую команду будущего Джордан Харпер из Qualtrics опубликовал анализ трансформации роли researcher — на основе интервью с руководителями insights-функций крупных компаний. ИИ автоматизирует технические задачи: программирование опросников, кодирование open-ends, ведение протоколов. Команды, по-прежнему определяемые ручным исполнением, под прямым давлением на бюджет. Незаменимая…
🎬 Delve AI: обзор платформы для синтетических исследований (Delve AI) Команда Delve AI показывает рабочий цикл синтетического исследования: от создания персон на основе загруженных данных до запуска опросов и интервью с виртуальными респондентами без участия живой аудитории. Центральная идея — цифровой двойник аудитории: исследователь общается с персоной в чате, прикрепляет файлы и получает ответы на одном из 15 яз…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @researchai_news. 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.
Named by 1 registered channel — 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.
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 20 October 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“ResearchAI News” (@researchai_news), 90 subscribers as measured 20 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/researchai_news.
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.