Вместе с передовыми учёными страны на канале #НТВ дискутируем об инновационных открытиях будущего и о том, как скоро изобретения войдут в обычную жизнь россиян.
В сообществе публикуем самые интересные новости из мира наука и анонсы будущих передач.
В главных ролях ведущие передачи Екатерина Шугаева и Владимир Антохин.
ПодписчикиСколько подписчиков у канала сейчас. Волна — число подписчиков в каждой точке периода. Изменение — к началу периода.510,0 %+0 за период
ПросмотрыСколько сейчас просмотров у постов, вышедших за период. Это не просмотры за день: сколько посмотрели вчера, MAX не сообщает. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.25▼ 56,6 %было 59
РеакцииСколько реакций у постов, вышедших за период. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.0▼ 100,0 %было 1
УпоминанияСколько раз канал упомянули другие каналы: ссылки и репосты, без рекламных постов. Чем крупнее круг, тем больше упоминаний в этой точке периода. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.61▼ 19,3 %было 76по подписке
РепостыСколько раз другие каналы сделали репост постов этого канала (без рекламных постов). Репосты входят и в число упоминаний. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.28▲ 12,6 %было 25после входа
Средний охват постаСколько просмотров в среднем набирает один пост. Считаем по постам старше двух суток: у свежих просмотры ещё растут. Точки, где есть свежие посты, — пунктиром и полыми кружками: охват всех постов на сейчас, он ещё вырастет.5 497▲ 4,2 %было 5 274после входа
ERRКакая доля подписчиков видит средний пост: средний охват ÷ подписчики × 100 %. Линия — ERR в каждой точке периода, пунктир — ERR прошлого такого же периода. Точки с постами моложе двух суток — полые кружки на пунктирном конце линии.28,6 %▲ 0,7 п. п.пунктир — было 27,9 %после входа
Вовлечённость ERКак часто читатели реагируют на посты: реакции ÷ просмотры × 100 %. Засечка на полосе — прошлый период.2,87 %▼ 0,2 п. п.
Постов в деньСколько публикаций в среднем выходит за день. Клетка — точка периода: чем темнее, тем больше постов в день. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.4,1▼ 15,3 %было 4,9после входа
Доля рекламыКакая доля публикаций за период похожа на рекламу: маркировка erid, рекламные ссылки и другие признаки. Шкала — рекламная нагрузка по порогам индекса качества: до 10 % — низкая, до 25 % — умеренная, до 50 % — высокая, дальше — очень высокая. Рост доли отмечается красным.2,4 %▼ 2,4 п. п.
ДинамикаСверху — число подписчиков на конец каждой точки периода, снизу — прирост за точку: зелёный — подписчиков стало больше, красный — меньше. Над графиком прироста — самый большой прирост и самая большая убыль. Сколько подписалось и отписалось по отдельности, MAX не сообщает.
Рост аудитории
−1подписчиков за период
−1 самая большая убыль · 28 окт 2026
Оценка каналаОценка канала от 0 до 100 из пяти частей: аудитория, честность роста, рекламная нагрузка, доверие и достоверность расчёта. Полоса — сколько баллов часть набрала из своего максимума. Индекс пересчитывается каждую ночь; каналы сравниваются с похожими — той же категории и размера.
ОхватыСколько сейчас просмотров у постов, вышедших в каждой точке периода (а не просмотры за день). Подписан рекорд; точка с сегодняшним днём бледнее — день ещё идёт. Средний охват поста — по постам старше двух суток.
Просмотры и охват
678 845просмотров за период▼ 11,3 %
Средний охват поста — 5 497 просмотров (посты старше двух суток).
ВовлечённостьER — реакции, делённые на просмотры, в процентах — у постов каждой точки периода. Пунктир — ER за весь период. Изменение — в процентных пунктах к прошлому такому же периоду.
ЦитируемостьИндекс цитируемости (ИЦ) — насколько часто и какими каналами упоминают этот канал за последние 30 дней, без рекламных постов. Уровень — место среди похожих каналов. Линия — ИЦ в каждой точке периода (в неделе и месяце — средний за её дни).
Индекс цитируемости пока не рассчитан: он появится после ночного расчёта, когда канал упомянут другие каналы.
РитмСколько постов в среднем выходит в каждый час каждого дня недели, время московское: чем темнее клетка, тем больше публикаций. «Лучшее время» — часы, в которые у постов старше двух суток самый высокий средний охват.
Когда и сколько публикует
ПнВтСрЧтПтСбВс
036912151821
Лучшее время:09:0018:00часы, в которые у постов самый высокий средний охват
ФорматыИз чего состоит лента. У каждого поста один формат — по старшинству: репост, видео, фото, ссылка, текст. Полоса и проценты — доля постов формата; справа — средний охват одного поста формата (по постам старше двух суток), полоска — сравнение с самым просматриваемым форматом.
ПубликацииКаждая точка — пост за период: по горизонтали — дата выхода, по вертикали — просмотры, размер точки — реакции, цвет — формат. Так видно хиты, провалы и то, как меняется охват. У крупных каналов показаны 100 самых просматриваемых постов и равномерная выборка остальных — не больше 1 500 точек.
Каждый пост — точка
Выше — больше просмотров, крупнее — больше реакций. Нажмите на точку, чтобы открыть пост.
ВидеоФотоДругоеразмер — реакцииПриближение — кнопками «+» и «−», щипком или Ctrl + колесо мыши; приближенный график сдвигается перетаскиванием
СводкаИтоги выбранного периода: сколько вышло публикаций, сколько у них сейчас просмотров и реакций и средний охват поста. Просмотры — текущие у постов, вышедших в эти дни, а не просмотры за день. Изменение — к такому же отрезку перед периодом, если за него есть статистика.
Итоги периода
Нажмите на показатель — ниже он появится по точкам периода
Просмотрысегодня — день ещё идётТочки с постами моложе двух суток — бледные с пунктиром: их просмотры ещё растут.
РекламаКакая доля публикаций за период похожа на рекламу: маркировка erid, рекламные ссылки и другие признаки. Детектор осторожный, поэтому настоящая доля обычно выше. Шкала — рекламная нагрузка по порогам индекса качества. Ниже — средний охват рекламного и обычного поста и кого рекламирует канал (сайты, на которые ведут ссылки из рекламы).
Что работаетПосты периода с наибольшим числом просмотров. Полоса — просмотры относительно первого места. Превью — картинка поста, у поста без картинки — аватар канала. Просмотры — сколько у поста сейчас.
РитмСколько постов вышло в каждый день периода (бледные столбики) и среднее за 7 дней (линия): видно, разгоняется канал или затихает. Сегодняшний день ещё идёт, поэтому среднее для него считается по вчерашний день.
Публикации по дням
Бледные столбики — дни, линия — среднее за 7 дней: видно, разгоняется канал или затихает
Публикации за деньСреднее за 7 дней
Данные обновлены в 20:03 по Москве. Просмотры — текущие у постов, вышедших в эти дни; средний охват — по постам старше двух суток.
Как считается индекс качества
Исследование, проведенное учеными из Университета Рейкьявика и охватившее 23 938 подростков в возрасте 13–15 лет из 70 исландских школ, изучило влияние запрета мобильных телефонов в школах на психическое здоровье детей. В ходе исследования авторы работ провели три волны анонимных опросов: в феврале 2016 года, феврале 2018 года (до введения запрета на использование мобильных телефонов в школах) и ноябре 2023 года (после введения запрета).
Анализ проводился не только в общей выборке, но и с разбивкой по полу — и в обоих случаях закономерности оказались одинаковыми. Кроме того, исследователи выполнили анализ чувствительности: проверили, как влияют сроки внедрения запрета и более строгие критерии ограничения телефонной связи.
Результаты показали, что запрет на использование мобильных телефонов в школах не привел к значимым изменениям в психическом здоровье подростков. В частности, не зафиксировано снижения симптомов депрессии и тревожности, уровня враждебности, а также улучшения показателей психического благополучия.
Исследование, проведенное учеными из Университета Рейкьявика и охватившее 23 938 подростков в возрасте 13–15 лет из 70 исландских школ, изучило влияние запрета мобильных телефонов в школах на психическое здоровье детей. В ходе исследования авторы работ провели три волны анонимных опросов: в феврале 2016 года, феврале 2018 года (до введения запрета на использование мобильных телефонов в школах) и ноябре 2023 года (после введения запрета).
Анализ проводился не только в общей выборке, но и с разбивкой по полу — и в обоих случаях закономерности оказались одинаковыми. Кроме того, исследователи выполнили анализ чувствительности: проверили, как влияют сроки внедрения запрета и более строгие критерии ограничения телефонной связи.
Результаты показали, что запрет на использование мобильных телефонов в школах не привел к значимым изменениям в психическом здоровье подростков. В частности, не зафиксировано снижения симптомов депрессии и тревожности, уровня враждебности, а также улучшения показателей психического благополучия.
Международный коллектив ученых провел масштабное исследование связи творчества с психическим здоровьем, проанализировав данные 14 658 шведских близнецов. В фокусе внимания оказались художественные и научные достижения участников, их профессия, открытость новому опыту и способность находить разные решения задач. Психическое состояние оценивали по ответам самих участников и имеющимся медицинским диагнозам, а использование близнецовой выборки позволило учесть влияние общих генов и семейной среды.
Ученые не объединяли все творческие профессии в одну группу, а отдельно рассматривали художественные и научные достижения. Сравнение внутри близнецовых пар помогло точнее отследить закономерности, хотя авторы отмечают ограничения: часть данных основана на самоотчетах, а диагнозы отражают лишь случаи обращения за медицинской помощью. Отдельно исследователи обратили внимание на связь депрессивных симптомов с последующей открытостью новому опыту — эта закономерность прослеживалась у обоих близнецов.
Анализ показал, что область творчества существенно влияет на вероятность психических проблем. Художественные достижения и открытость новому чаще сочетались с депрессивными и тревожными расстройствами. В то же время для научного творчества подобная связь либо отсутствовала, либо носила обратный характер. При этом ученые подчеркивают: выявленные закономерности не доказывают причинно‑следственной связи — то есть занятия искусством не обязательно вызывают расстройства, а психические особенности не гарантируют художественных успехов.
Специалисты из Университета Бонна и Университетской клиники Бонна (Германия) провели прорывное исследование, в ходе которого им удалось преобразовать незрелые клетки крови 80‑летнего человека в стволовые клетки нервной системы. Для оценки биологического возраста клеток ученые задействовали метод «эпигенетических часов» — анализ особых химических маркеров на ДНК, отражающих интенсивность считывания генов.
Ключевое достижение команды — исключение промежуточной стадии превращения клетки в универсальную стволовую с «удалением» специализации, которую использовали ранее. Вместо этого с помощью особых управляющих белков, работающих как генетические переключатели, исследователи напрямую перенаправили развитие клеток. Эксперимент длился 100 дней, что позволило детально отследить постепенное омоложение клеток шаг за шагом. К 50‑му дню с клеток исчезли молекулярные метки, накопившиеся за 60 лет жизни.
В результате биологический возраст полученных нейральных стволовых клеток снизился до уровня 20‑летнего человека. Созданная лабораторная модель открывает новые возможности для тестирования веществ, влияющих на скорость клеточного омоложения, и может стать инструментом в поиске лекарств от возрастных заболеваний мозга, включая болезнь Альцгеймера. При этом авторы подчеркивают, что работа пока имеет фундаментальное значение для науки, а не представляет готовую медицинскую процедуру для омоложения людей.
Как возникают мысли, почему мы принимаем те или иные решения, откуда берутся воспоминания и что определяет наше сознание?
Несмотря на развитие нейробиологии, многие процессы, происходящие в мозге, до сих пор не имеют исчерпывающего объяснения. Но современные технологии открывают перед исследователями новые возможности.
Ученые уже используют искусственный интеллект для анализа активности мозга и поиска закономерностей, связанных с речью, памятью и принятием решений. Нейровизуализация позволяет наблюдать за работой различных областей мозга, а интерфейсы «мозг — компьютер» помогают расшифровывать сигналы нервной системы. Объединение этих технологий может приблизить нас к пониманию того, как мозг превращает электрические импульсы в мысли, образы и эмоции.
Сможет ли наука в ближайшие 10 лет раскрыть механизмы человеческого мышления и поймет ли искусственный интеллект, как мы думаем?
Поговорим об этом уже сегодня в новом выпуске программы #НаукаиМы на канале #НТВ! Включайте эфир в 00:40 по Москве!
Исследователи из Университета здравоохранения и науки штата Орегон провели масштабное исследование, проанализировав данные трех крупных общенациональных исследований с участием почти 200 тысяч человек. Участники предоставили подробную информацию о своих пищевых привычках, распорядке дня и других факторах образа жизни; на основе этих сведений людей распределили на группы в зависимости от времени приема пищи, а затем сопоставили с данными о состоянии их печени.
Ученые сосредоточились не только на очевидных последствиях ночных перекусов (лишнем весе или проблемах с сердцем), но и на их влиянии на риск развития хронических заболеваний печени — в частности, метаболически ассоциированной стеатозной болезни печени и цирроза.
Результаты показали устойчивую связь между привычкой есть поздно вечером или ночью и повышенным риском заболеваний печени: у тех, кто ужинал или перекусывал незадолго до сна, вероятность развития стеатозной болезни печени или цирроза оказалась на 20–30 % выше по сравнению с людьми, избегавшими позднего приема пищи. При этом авторы подчеркивают, что исследование носило наблюдательный характер — оно выявило взаимосвязь, но не доказало причинно‑следственную связь. Для подтверждения выводов и оценки эффекта от изменения времени приема пищи необходимы дополнительные, более контролируемые исследования.
Масштабную проспективную работу провели ученые из Китая, проанализировав данные британского биобанка — одного из крупнейших в мире хранилищ медицинской информации. В исследование вошли 491 472 человека в возрасте от 38 до 73 лет, у которых на момент начала наблюдения не было диагностировано биполярное расстройство. Участников отслеживали на протяжении 16 лет — с 2006–2010 по 2022 год — фиксируя, у кого за это время развилось заболевание.
Исследователи пошли дальше простого опроса «чувствуете ли вы себя одиноким» и соединили самоотчеты участников с данными нейровизуализации мозга и генетическими профилями. Один из ключевых инструментов — полигенный индекс риска (числовой показатель, отражающий, насколько совокупность генов человека повышает вероятность развития конкретной болезни). Такой подход позволил разграничить, где одиночество действует само по себе, а где накладывается на уже существующую генетическую уязвимость — это делает работу нестандартной даже на фоне других крупных когортных исследований.
Результаты исследования показали, что у одиноких людей риск развития биполярного расстройства оказался в 3,31 раза выше, чем у тех, кто не испытывал одиночества, — и даже после поправки на возраст, образование, образ жизни и другие факторы коэффициент оставался высоким: 2,83. За 16 лет биполярное расстройство развилось у 1 316 участников. Нейровизуализация выявила, что у одиноких людей объем серого вещества (той части мозга, где сосредоточены тела нейронов) заметно снижен в зонах, отвечающих за эмоциональный контроль и социальное взаимодействие, причем у людей с высоким генетическим риском эти изменения были выражены сильнее.
Международная группа ученых масштабный обзор, посвященный влиянию кишечной микробиоты на мозг и поведение человека. Работа носит аналитический характер и систематизирует накопленные данные о том, как около 38 триллионов бактерий, населяющих кишечник человека и представляющих от 400 до 500 видов, способны воздействовать на высшие функции нервной системы — мышление, память, принятие решений и даже сознание.
Авторы рассмотрели сразу несколько каналов, по которым кишечник «разговаривает» с мозгом: через блуждающий нерв (крупнейший нерв организма, напрямую связывающий кишечник с мозгом), иммунную систему, гормональные механизмы и автономную нервную систему. Особое внимание уделено коротким жирным кислотам — SCFAs, молекулам, которые производят бактерии при переваривании клетчатки.
Результаты исследования показали, что бактериальные метаболиты способны напрямую влиять на лимбическую систему мозга — структуры, отвечающие за эмоции, мотивацию и формирование памяти, включая миндалину, гипоталамус и гиппокамп. Особенно тревожным выглядит вывод о том, что воспалительные сигналы от кишечных бактерий активируют ось гипоталамус–гипофиз–надпочечники (систему стрессового реагирования), что повышает уровень глюкокортикоидов и в итоге подавляет активность префронтальной коры — именно той области, которая отвечает за рациональное мышление и взвешенные решения. Проще говоря, то, что вы едите, формирует состав микробиоты, а та, в свою очередь, может буквально делать вас более или менее способным думать ясно.
Международная группа ученых провела масштабное нейробиологическое исследование на мышах, чтобы выяснить, почему люди и животные, пережившие тяжелые события, острее реагируют на последующие стрессы. Чтобы найти ответ, они картировали активность всего мозга целиком — без заранее выбранных «подозреваемых» зон — и искали те участки, которые перестраиваются после пережитого стресса.
Исследователи использовали сразу несколько технологий: сканирование активности всего мозга после стрессового воздействия и миниатюрные микроскопы, которые вживляются в голову животного и позволяют наблюдать за работой отдельных нейронов в реальном времени, пока мышь свободно движется. Особое внимание привлекла небольшая область гипоталамуса, которая до сих пор почти не рассматривалась в контексте стресса — переднее гипоталамическое ядро (ПГЯ). Ученые также изучали связь между ПГЯ и амигдалой — структурой мозга, отвечающая за обработку страха и угрозы, намеренно блокируя или усиливая активность нейронов в этих зонах, чтобы доказать причинно-следственную связь, а не просто корреляцию.
Результаты исследования показали, что предыдущий стресс буквально физически перестраивает мозг: у ранее переживших стресс мышей ПГЯ реагировало на новые угрозы значительно сильнее, а связь этой зоны с «сетью угрозы» в мозге становилась теснее. Более того, доля нейронов ПГЯ, чувствительных к негативным переживаниям, после стресса заметно возрастала — мозг как бы «настраивался» воспринимать плохое острее. Когда ученые искусственно заглушали сигналы, идущие от миндалины к переднему гипотоламическому ядру, повышенная стрессовая чувствительность полностью исчезала — это означает, что именно этот маршрут передачи сигнала является ключевым.
Индийский исследователь Приядарши Шраддха провел опросное исследование, посвященное тому, как алгоритмы коротких видео влияют на потребительские желания. В выборку вошли 200 пользователей из Индии, которые регулярно смотрят короткие видео на платформах вроде TikTok, Instagram Reels или YouTube Shorts. Участников спрашивали об их привычках просмотра, осознанности в отношении алгоритмов и о том, как менялся их интерес к товарам по мере повторного показа рекламного контента.
Исследование посвящено концепции, которую автор назвал «алгоритмической дисморфией желания» (искаженное восприятие собственных потребностей под воздействием автоматических рекомендаций). Суть идеи проста: алгоритм снова и снова показывает вам один и тот же товар или стиль жизни — и в какой-то момент вы уже не можете понять, хотите ли вы это по-настоящему или просто «привыкли хотеть». Исследователь анализировал такие поведенческие маркеры, как сохранение видео, поиск товара, покупка и последующее сожаление о ней — то есть весь путь от первого просмотра до разочарования.
Результаты исследования показали, что повторный алгоритмический показ товаров связан с ощутимым ростом субъективного интереса к ним, а также с неуверенностью пользователей в том, откуда вообще взялось их желание купить вещь. Особенно примечателен парадокс: люди совершали покупку, а затем сомневались в ней — не потому что товар оказался плохим, а потому что не могли вспомнить, зачем он им был нужен.
Необходимые cookie нужны для работы и безопасности сайта: вход, защита форм, язык, тема и другие. Аналитические cookie Яндекс Метрики и рекламные cookie Рекламной сети Яндекса включаются только с вашего согласия. Нажимая «Принять все», вы даёте согласие на обработку данных cookie-файлов; подробнее — в Политике обработки персональных данных.