MaxBookMaxBook
Новости
ВойтиPRO

Канал влияния

TelegramБизнес и стартапы

@causal_channel

Канал Анны Ставнийчук (к.э.н., н.с. ЭФ МГУ) и Ольги Марковой (к.э.н., с.н.с. ЭФ МГУ)* об оценке эффектов, поведенческой экономике и антитрасте с юмором и полезными материалами causal.channel@gmail.com *Мнение авторов не является позицией ЭФ…

Открыть в Telegram →
1.3K
Подписчиков
76.2%
Охват (Reach Rate / RR)
просмотры / подписчики
2.3%
Вовлечённость (ER)
реакции / просмотры

О канале Канал влияния

1.3Kподписчиков1.0Kсредний охват76.2%охват (RR)2.3%вовлечённость (ER)+10за 30 дней

Канал Анны Ставнийчук (к.э.н., н.с. ЭФ МГУ) и Ольги Марковой (к.э.н., с.н.с. ЭФ МГУ)* об оценке эффектов, поведенческой экономике и антитрасте с юмором и полезными материалами causal.channel@gmail.com *Мнение авторов не является позицией ЭФ МГУ

AI-обзор

Обновлено 19.07.2026

Канал "Канал влияния" ведут Анна Ставнийчук и Ольга Маркова, исследователи из ЭФ МГУ. Они публикуют материалы о поведенческой экономике, оценке эффектов и антитресте, используя юмористический стиль и приемы causal inference. Контент канала будет интересен специалистам в области бизнеса, стартапов и экономики, а также всем, кто интересуется методами анализа данных и доказательной базой принятия решений.

Описание сформировано MaxBook AI на основе последних публикаций канала.

Основные метрики

Рост подписчиков

+10+0.8%

Вовлечённость

76.2%Охват
Подписчиков1.3K
Просмотров/пост1.0K
Реакций/пост29
Отличная
Качество
2.88%
Реакции/просм.
2
Постов
29
Реакций/пост
2.88%просмотров конвертируются в реакции

Здоровье аудитории

Средний охват: ~1.0K на пост — это ~76% от 1.3K подписчиков
76%
Доля от числа подписчиков. Один пост видит не обязательно одна и та же часть аудитории, поэтому остаток — не «неактивные подписчики».
76.2%
Охват (RR)
Отличное
2.29%
ER (вовлечённость)
~23 реакций/пост
Здоровый канал. Более 30% подписчиков видят публикации — аудитория живая и вовлечённая.

Последние публикации канала «Канал влияния»

  1. 366 просмотров, 25 реакций, 17 июл. 2026 г.

    🗺 У тебя есть карта? Лучше! У меня рисунок карты! В прошлых постах мы уже обсуждали, что до выбора метода нужно сначала определиться , какой эффект мы хотим идентифицировать и при каких допущениях он вообще существует. Для этого часто используются направленные ациклич е ские графы (directed acyclic graph, DAG) . Идеал в виде полного DAG хорош теоретически, но практически недостижим. Сегодня обсудим, что с этим делать Суровая правда жизни Формально DAG – это граф, где каждая стрелка X→Y означает причинную связь: вмешательство в X меняет распределение Y, а не просто корреляцию ( Pearl, 2009…

    Открыть пост в MAX
  2. 323 просмотров, 32 реакций, 14 июл. 2026 г.

    🔎 Доказательства, которые мы заслужили В 2014 году Марит и Тоомас Хинносаары с соавторами провели полевой эксперимент: они добавили на страницы 60 испанских городов в Википедии текст и фотографию, ориентированные на туристов. Это дало около 9% прироста числа ночёвок в этих городах и, соответственно, заметный рост туристических доходов ( Hinnosaar et al., 2021 ) Интервенция дешевая, локальная, не затрагивает идеологические споры и полностью в руках муниципальной власти – казалось бы, отличный пример политики, которую логично масштабировать 🔎 В чем загвоздка? В 2026 году Хорхе…

    Открыть пост в MAX

Качество и доверие

100
из 100
Явных аномалий не обнаружено

Эвристические сигналы качества по публичным метрикам (охват, реакции, динамика подписчиков). Это не доказанный фрод и не приговор — лишь поводы присмотреться к каналу.

Реклама и монетизация

Внешняя реклама, которую этот канал размещал в других лентах.

Рекламирует с 13.06.2026

3
рекл-постов
2.3K
охват рекламы
65
реакции
Продвигал:
  • @delay_RAG1 пост
  • @evidencespace1 пост
  • канал #evidencespace1 пост
Кто упоминал

Каналы, которые размещали рекламу этого канала у себя.

Цитирование

Индекс цитирования

Сколько раз канал упомянут и репостнут в постах других каналов.

49
упоминаний
28
репостов

Публикации

2 последних публикаций