ENGAGEMENT POLÍTICO EN TIKTOK:
ESTUDIO COMPARADO DE LAS CAMPAÑAS PRESIDENCIALES LATINOAMERICANAS

POLITICAL ENGAGEMENT ON TIKTOK: 
A COMPARATIVE STUDY OF LATIN AMERICAN PRESIDENTIAL CAMPAIGNS

Alberto J. López-Navarrete[1]
Universitat Jaume I. España
navarral@uji.es 

 

Rodrigo Ernesto Cisternas-Osorio 
Universidad Casa Grande. Ecuador
rcisternas@casagrande.edu.ec

 

Gabriela Baquerizo-Neira
Universidad de los Andes. Chile
gbaquerizo@uandes.cl

 

Jorge William Tigrero-Vaca
Universidad de las Artes. Ecuador
jorge.tigrero@uartes.edu.ec

 

Cómo citar el artículo:

López-Navarrete, Alberto J.; Cisternas-Osorio, Rodrigo Ernesto; Baquerizo-Neira, Gabriela y Tigrero-Vaca, Jorge William (2027). Engagement político en TikTok: Estudio comparado de las campañas presidenciales latinoamericanas. Revista de Comunicación de la SEECI, 60, 1-28. https://doi.org/10.15198/seeci.2027.60.e979 

 

RESUMEN

Introducción: Este estudio tiene como objetivo medir y comparar la tasa de engagement de las candidaturas presidenciales de México, El Salvador, Ecuador y Argentina de los procesos electorales de 2023 y 2024. Metodología: Se realizó el análisis de las métricas de interacción en TikTok de 705 publicaciones de las cuentas de ocho presidenciables latinoamericanos; además, se aplicó un modelo de regresión lineal múltiple para identificar las métricas que mejor predicen el engagement. Resultados y discusión: Se puede concluir que no existe una relación directa ni proporcional entre el volumen de reproducciones y el nivel de engagement generado por las publicaciones de TikTok analizadas. Se corroboró que el engagement de TikTok en los procesos políticos es ligero y que no es un elemento predictor de triunfos electorales. Conclusiones: Este estudio ofrece evidencia empírica sobre el engagement en contexto político y el comportamiento de las audiencias digitales. Se pudo constatar con el estudio que los compartidos y guardados son la métrica con mayor predicción positiva; sin embargo, esto no confirma un resultado electoral positivo. En tanto que las reproducciones son más útiles para ese fin. También se pudo confirmar que los comentarios no son una variable que incide necesariamente en el engagement.

Palabras clave: Análisis cuantitativo; campaña electoral; comunicación política; engagement; Latinoamérica; redes sociales; TikTok.

ABSTRACT

Introduction: This study aims to measure and compare the engagement rates of presidential candidates in Mexico, El Salvador, Ecuador, and Argentina in the 2023 and 2024 electoral processes. Methodology: An analysis was conducted of the TikTok interaction metrics of 705 posts from the accounts of eight Latin American presidential candidates. In addition, a multiple linear regression model was applied to identify the metrics that best predict engagement. Results and discussion: It can be concluded that there is no direct or proportional relationship between the volume of views and the level of engagement generated by the TikTok posts analyzed. It was confirmed that TikTok engagement in political processes is low and is not a predictor of electoral success. Conclusions: This study offers empirical evidence on engagement in a political context and the behavior of digital audiences. The study found that shares and saves are the metrics with the highest positive prediction, but this does not confirm a positive election result. Views are more useful for that purpose. It was also confirmed that comments are not a variable that necessarily influences engagement.

Keywords: Electoral campaign; engagement; Latin America; political communication; quantitative analysis; social networks; TikTok.

1. INTRODUCCIÓN

Durante la última década, en América Latina, el apoyo ciudadano a la democracia ha descendido en forma sostenida por varios factores, entre ellos, el deterioro de la confianza institucional y el reforzamiento de la personalización del vínculo político (Luján y Cyr, 2025). Esto ha favorecido la consolidación de liderazgos personalistas que se apoyan en plataformas algorítmicas como TikTok para conectar con las audiencias mediante videos cortos, emocionales y performativos (Cazorla-Martín et al., 2023). Desde esta perspectiva, el análisis comparativo de los procesos electorales (2023-2024) en México, El Salvador, Ecuador y Argentina es un aporte al campo de la comunicación política latinoamericana, región en la que convergen transformaciones institucionales, cambios en la representación política y campaña en plataformas digitales como TikTok. Además, como indica la página web de Real Instituto El Cano, “estos comicios profundizan algunas tendencias preexistentes: polarización, el eje élite vs. anti-élite y la elevada presencia y fragmentación de partidos y candidatos que amenazan la gobernabilidad” (Malamud y Núñez Castellano, 2025, párr. 3).

México

El inicio de la campaña presidencial en México se enmarca en un contexto de alta polarización política y cuestionamientos al estado de la democracia. Si bien el gobierno de Andrés Manuel López Obrador (AMLO) contaba con 50% de aprobación, varios detractores se manifestaron en la denominada “marcha por la democracia”, denunciando “riesgos de regresión democrática y debilitamiento institucional” (Monsiváis-Carrillo y Cisneros-Yescas, 2024, p. 4). En este contexto, la exalcaldesa y candidata del oficialismo, Claudia Sheinbaum, inscribe su candidatura con el 64% de aprobación, ubicándose en el primer lugar, seguida por la candidata de centroderecha y representante de los partidos de coalición (PRI, PAN y PRD), Xóchitl Gálvez, con 31% de apoyo. Así, México fue escenario de una contienda electoral entre dos mujeres. TikTok fue la tarima digital donde la personalización del liderazgo, la interactividad y la narrativa audiovisual consolidaron la imagen de cercanía y accesibilidad de las candidatas, reforzando la identidad de Claudia Sheinbaum, ganadora de la contienda política (Uruchurtu-Pestaño y León-Duarte, 2025, pp. 185-186).

El Salvador

En el marco de un régimen de excepción permanente se suscitaron los comicios en el país centroamericano, “si bien la Constitución salvadoreña no permite la reelección, la Sala de Constitucionalidad, controlada por el bukelismo desde 2021, reinterpretó el artículo 152 que la prohíbe” (Malamud y Núñez Castellano, 2024, párr. 8). Es así como Nayib Bukele logró candidatizarse tras tomar unos meses de licencia de su cargo como presidente, lo que le permitió hacer campaña y obtener el triunfo con más del 50% de votos. La hiper-personalización del presidente millennial y el uso permanente de las redes sociales para legitimar las políticas de seguridad marcaron claramente su estrategia de reelección. Su mensaje ha permeado en las campañas electorales de la derecha y centroderecha en Chile, Bolivia y Honduras.

Ecuador

En Ecuador el escenario fue distinto, en el marco de una grave crisis política, el exmandatario Guillermo Lasso activó el mecanismo constitucional denominado ‘muerte cruzada’, que disuelve la Asamblea Nacional (organismo legislativo) y convoca elecciones anticipadas. “Las elecciones del 20 de agosto no definieron un ganador, por lo que se realizó un balotaje el 15 de octubre. Daniel Noboa, con el 51,83% de los votos, ganó la presidencia en noviembre, completando el período 2021-2025” (Gallardo, 2025, p. 116). En este caso, el liderazgo individual sustituyó a las estructuras partidistas, se evidenció que el sistema político ecuatoriano se encuentra deslegitimado y que la ciudadanía no responde a ofertas políticas ideologizadas. Daniel Noboa consolidó su candidatura individual, no partidista, a través de una estrategia audiovisual intensiva con TikTok (Ortega Jarrin y Escribano García, 2024). 

Argentina

La presencia de Javier Milei en TikTok durante la contienda electoral 2023 en Argentina le permitió tener mayor cercanía con el público joven. Además, la construcción performativa mediante encuadres emocionales, humor agresivo y retórica anti-establishment hicieron que Javier Milei, un outsider, triunfe en un país en constante crisis económica y alta desafección política (Ariza et al.,, 2023; Guerrero-Sierra et al., 2024). “Javier Milei y su partido La Libertad Avanza (LLA) rompieron con el bipartidismo tradicional argentino, ganando la presidencia con la mayor cantidad de votos de la historia del país” (Freidenberg, 2024, p. 10).

La creciente popularidad del uso de TikTok en el ámbito de la comunicación política hace necesario indagar en la incidencia del engagement de los candidatos y las candidatas a la presidencia en los resultados de los procesos políticos latinoamericanos 2023-2024 (Casero-Ripollés, 2018; Kemp, 2025). Así, el análisis comparativo de los cuatro países (México, El Salvador, Ecuador y Argentina) permite identificar el uso que hacen del affordance de la plataforma en sus estrategias de campaña y si esto incide o no en los resultados electorales (Cervi et al., 2023; Figuereo-Benítez et al., 2022).

2. MARCO DE REFERENCIA

2.1. Redes sociales y comunicación política

En la última década el crecimiento de las redes sociales ha sido exponencial, los datos globales recientes muestran que los usuarios de internet interactúan con un promedio de 6,83 plataformas de redes sociales al mes (Kemp, 2025). Esta transformación del ecosistema mediático ha redefinido las instituciones y las prácticas habituales de la comunicación política (Mazzoleni, 2024). Algunos autores, las consideran promotoras de la democracia, porque facilitan la participación y movilización ciudadana, además del relacionamiento personal de los candidatos políticos con los votantes con solo hacer clic (Lane et al., 2022).  

Si bien las redes sociales permiten el surgimiento de nuevas voces y liderazgos, también promueven la fragmentación y polarización (Riorda y Quesada, 2023). El contexto digital ha potenciado el infoentretenimiento y la espectacularización, los algoritmos de TikTok han incrementado la interacción y viralización de contenidos que buscan conectar con las audiencias jóvenes (Pérez Álvarez et al., 2023). 

TikTok se ha consolidado como la red social de mayor crecimiento, especialmente entre la juventud (Kemp, 2025). El incremento de las personas usuarias de TikTok es notable en América Latina, donde la mayoría de la población pertenece a la generación Z y millenial (López-López, 2025).

Las características generales de TikTok ya se han tratado en otros estudios (Kanthawala et al., 2022), por lo que se mencionan algunas brevemente. Aunque en sus inicios, en 2017, la red social permitía vídeos de unos pocos segundos, actualmente es posible publicar contenido de hasta 60 minutos. Los vídeos de playbacks, lipsyncs, dúos y retos (o challenges) son algunas de las marcas características de esta red social (Abidin, 2025), que se caracteriza por una interfaz intuitiva y creativa (Maqueda-Cuenca et al., 2019), un algoritmo altamente personalizado que adapta el contenido a las audiencias (Xu et al., 2019), vídeos breves que fomentan el consumo rápido (Wang, 2020) y una gratificación instantánea que permite a cualquier persona volverse viral, redefiniendo la plataforma como un espacio creativo más que una red social (Anderson, 2020; Kumar y Prabha, 2019).

Aunque su uso primario es la búsqueda de contenido para entretenimiento (Kemp, 2025), su empleo como herramienta de comunicación política ha hecho que diversas investigaciones se enfoquen en TikTok (Berrocal-Gonzalo et al., 2022). En especial en el uso de contenido centrado en la personalización y/o el politainment (Cervi et al., 2023; Mazzoleni y Bracciale, 2024).

Así mismo, se ha popularizado el estudio de índice de engagement como predictor de los resultados electorales, aunque no se han obtenido resultados concluyentes. Mientras estudios como Ballesteros et al. (2016) o Vepsäläinen et al. (2017) muestran relación entre engagement y número de votos; se ha afirmado la necesidad de un estudio continuo del fenómeno para medir su evolución (Ballesteros Herencia, 2019; Orbegozo-Terradillos et al., 2025). Mientras son comunes los estudios en Facebook y X (antiguo Twitter) (Manfredi-Sánchez et al., 2021; Vepsäläinen et al., 2017), TikTok se alza como red social de gran interés, sobre todo al abordar el estudio de las audiencias más jóvenes (Alonso-López et al., 2023). En el caso de Latinoamérica, los estudios iniciales en TikTok mostraron un uso escueto, desaprovechando el afrodance (Bucher y Helmond, 2018) de la plataforma, es decir, el uso de sus características intrínsecas (Figuereo-Benítez et al., 2022).

En un contexto donde se demandan estudios comparativos entre países (Casero-Ripollés, 2018); con estudios replicables y que aborden otras redes sociales más allá de X (Brito et al., 2021), la medición del engagement y el tipo de contenido que se publica, más centrado en las noticias blandas (Zamora-Medina y Rebolledo, 2021) se alza como un tema relevante.

2.2. Engagement y TikTok

El engagement ha pasado de ser una cuestión emergente en la literatura académica (Sobaci y Hatipoğlu, 2017) a consolidarse como objeto de estudio en diversas disciplinas (Ballesteros Herencia, 2019).

En cuanto a las redes sociales, el engagement digital hace referencia a las interacciones con las publicaciones (Paine, 2011). El cálculo de la tasa de engagement supone medir el éxito de las publicaciones (Ure, 2018). Las personas que utilizan TikTok demuestran interés en las publicaciones a través de los diferentes tipos de interacción (Goodman, 2012).

Estas interacciones, como me gusta, compartir, guardar o comentar, implican diferentes grados de intensidad (Valerio et al., 2015). Esto se explica por el tiempo y energía que las diferentes interacciones requieren. De este modo, clicar el botón de “me gusta” no supone el mismo esfuerzo que comentar o compartir el contenido. Sin embargo, el affordance de cada red social puede influir en la intensidad de cada interacción (Kreiss et al., 2018).

No existe una única fórmula para calcular el engagement. Por norma, se suele agrupar el número total de interacciones y dividirlas por el número de impactos o visualizaciones (García-Marín y Salvat-Martinrey, 2022; Peña-Jiménez y Zorogastua Camacho, 2025), aunque otras fórmulas pueden proponer restricciones temporales o tener en consideración el número de publicaciones o personas que siguen la cuenta (Orbegozo-Terradillos et al., 2025).

Por el contrario, sí existe consenso en considerar las limitaciones de la fórmula. La interacción de “me gusta” supone un sesgo cuantitativo debido a su elevado número en relación con otras interacciones digitales que requieren mayor tiempo y esfuerzo (López-Navarrete et al., 2021). Para solventar este sesgo, la literatura muestra mediciones separadas que permiten visualizar la intensidad de las diferentes interacciones (Bonsón et al., 2015; López-Navarrete et al., 2024; Orbegozo-Terradillos et al., 2025).

Estudios comparativos han apuntado al incremento de la interacción de las personas usuarias con el paso de los años (López-Navarrete et al., 2021). Esto se suma a una de las características de TikTok, el fast content, donde se da un engagement mayor que en otras redes, pero también más ligero (Ballesteros Herencia, 2020). A pesar del elevado número de engagement que se da en TikTok al compararlo con otras redes, la audiencia pasiva, que tan solo visualiza el contenido sin interactuar con él, sigue siendo mayoritaria (Bucknell Bossen y Kottasz, 2020).

Estas variables denotan múltiples tipos de implicación de la relación que se produce con contenido según el tiempo y esfuerzo dedicados a realizar la interacción (Valerio et al., 2015). Las diversas interacciones, y por ende la intensidad de estas, obligan a considerar el engagement en su conjunto, pero también atendiendo a cada uno de los elementos que lo conforman (Bonsón y Ratkai, 2013).

3. OBJETIVOS

Con estas consideraciones, la presente investigación se propone los siguientes objetivos:

Objetivo principal: Analizar el engagement de las candidaturas presidenciales de México, El Salvador, Ecuador y Argentina en las elecciones 2023-2024.

• O.1.: Identificar posibles predictores de engagement entre las interacciones analizadas. 
• O.2.: Corroborar que el engagement de TikTok en los procesos políticos es ligero. 
• O.3.: Verificar la tasa de engagement como predictor de los resultados electorales.

4. METODOLOGÍA

4.1. Método y diseño de investigación

La presente investigación se abordó desde un enfoque cuantitativo, centrado en el análisis de las métricas de interacción en la plataforma digital TikTok. Se analizaron las cuentas de ocho candidaturas presidenciales latinoamericanas durante el periodo 2023 y 2024.

En lo que respecta a la unidad de análisis del estudio, el número de unidades en este nivel (N = 7 candidatos comparables) conlleva incorporar un segundo nivel de observación correspondiente a las publicaciones individuales en TikTok (N = 705), configurando una estructura de datos anidada. Es decir, aunque el objetivo sustantivo del estudio se vincula con el desempeño de los candidatos presidenciales, la unidad de análisis efectiva se define como las publicaciones individuales en TikTok. Esta decisión responde a que, desde el punto de vista empírico, el fenómeno que se busca explicar es el engagement y se genera a nivel de publicación, no a nivel de candidato. Las métricas de interacción (me gusta, comentarios, compartidos, guardados y reproducciones) son atributos propios de cada pieza de contenido y su variabilidad depende de características específicas de las publicaciones (formato, narrativa, etc.), más que de propiedades agregadas del candidato. 

En este sentido, el engagement se operacionalizó a nivel de publicación y se agregó a nivel de candidato. Esta decisión permitió preservar la correspondencia entre el nivel de medición de las interacciones y el nivel de inferencia. Cada candidato se trató como una unidad analítica independiente, esta definición de la unidad de análisis y la estrategia de anidamiento permitieron sostener la coherencia interna del diseño.

Para cada candidatura se calculó el engagement promedio a partir de la agregación de sus publicaciones en TikTok recogidas de forma manual. Posteriormente, dicho valor agregado se vinculó con su desempeño electoral oficial. La muestra final incluye candidatos presidenciales de Argentina (2023), México (2024), Ecuador (2023–2025) y El Salvador (2024), con un total de N = 7 candidatos comparables.

El diseño del estudio se enfocó en cuatro puntos:

1. Calcular el engagement. Se recogieron las variables de me gusta, comentar, compartir, guardar y reproducciones. Además del enlace de la publicación, la fecha de la misma y el número de seguidores de las cuentas en el momento de extraer los datos.

Para el cálculo del engagement se tuvieron en cuenta el total de interacciones de cada publicación y se dividieron por sus reproducciones (López-Navarrete et al., 2021), es decir:

[(nº de me gusta + nº de comentarios + nº de compartidos + nº de guardados) / nº de reproducciones] x 100.

No se tuvieron en cuenta limitaciones temporales o de las personas que siguen la cuenta ya que el algoritmo de TikTok no es tan dependiente de la comunidad de seguidores a la hora de viralizar el contenido (Orbegozo-Terradillos et al., 2025). Es decir, el número de seguidores no se empleó en el cálculo del engagement.

Los datos se extrajeron de forma manual. Para evitar modificaciones en las interacciones recogidas que alteraran el engagement, se realizó la extracción en las mismas fechas en cada uno de los procesos electorales. En concreto, se recogieron los datos de El Salvador el 31 de enero de 2024; Argentina el 17 de noviembre de 2023; Ecuador el 12 de octubre de 2023; y, México el 29 de mayo de 2024. El dataset se encuentra alojado en el repositorio institucional de la facultad de comunicación de la Universidad de Los Andes (Chile) con enlace permanente (https://doi.org/10.82263/uandes/bmv7dj). 

2. Verificar la distribución de las métricas de interacción y de engagement, teniendo en cuenta los me gusta, comentarios, compartidos y guardados para identificar qué interacciones aportan más peso al engagement (Valerio et al., 2015).
3. Determinar el grado de correlación entre las variables de interacción (me gusta, comentarios, compartidos y guardados) y el engagement.

Se verificó si las variables seguían una distribución normal utilizando la prueba de Kolmogorov-Smirnov. El criterio de decisión fue rechazar la normalidad al ser p-valor inferior a 0.05. Se concluyó que los datos no presentaban una distribución normal.

Debido a la ausencia de normalidad en la distribución de los datos, la prueba de correlación elegida fue la correlación de Spearman.

4. Establecer si existe un poder predictivo de las tasas de interacción sobre el engagement mediante un modelo de regresión. Se empleó el procedimiento de regresión lineal múltiple para identificar las métricas que mejor predicen el engagement. Las variables analizadas fueron las interacciones de me gusta, comentarios, compartidos, guardados y reproducciones.

4.2. Muestra

Para la selección de la muestra primero se analizó el sistema electoral de cada país. En México la elección presidencial se define en una sola jornada bajo el principio de mayoría relativa. La normativa constitucional y electoral no contempla una segunda vuelta para este cargo, sin importar el porcentaje de votos que obtenga el candidato ganador. En este caso se seleccionaron las dos candidatas favoritas y con mayor posibilidad de ganar, de acuerdo con las encuestas (Alire Garcia, 2024; Buendía, 2024; Moreno, 2024), la presidenta electa, Claudia Sheinbaum y la candidata más popular después de ella, Xóchitl Gálvez.

Las elecciones argentinas tienen un esquema más escalonado. Primero se realizan las primarias abiertas, simultáneas y obligatorias (PASO), que funcionan como un filtro inicial: solo pasan a la elección general quienes superan el 1,5% de los votos. En este caso, fueron Javier Milei y Sergio Massa quienes resultaron con la mayoría en cada una de sus coaliciones políticas. En la elección general, un candidato puede ganar en primera vuelta si supera el 45% de los votos, o si alcanza al menos el 40% con una ventaja de más de diez puntos sobre el segundo. Cuando ninguno cumple estas condiciones, se convoca a una segunda vuelta entre las dos fórmulas más votadas, donde resulta electo quien obtiene la mayoría simple. El diseño busca asegurar que el presidente cuente con un respaldo político suficiente.

El sistema electoral de El Salvador se rige por mayoría absoluta y prevé una segunda vuelta. Para ganar en la primera jornada, un candidato debe obtener más del 50% de los votos válidos. Si esto no ocurre, se realiza un balotaje entre los dos candidatos con mayor votación. En esa instancia, el triunfo se define por mayoría simple. De acuerdo con el Instituto Universitario de Opinión Pública (2024) y el Centro de Estudios Ciudadanos (2024), Nayib Bukele y Manuel Flores eran los dos candidatos con más probabilidades de competir con resultados de elección presidencial.

Por último, Ecuador, utiliza un modelo similar de segunda vuelta. Un binomio puede ganar en primera vuelta si supera el 50% de los votos válidos, o si obtiene al menos el 40% y mantiene una diferencia mayor a diez puntos frente al segundo. Si ninguno alcanza estos criterios, se convoca a una segunda votación entre las dos opciones más votadas, donde gana quien obtiene la mayoría simple. En la primera vuelta de elección presidencial en Ecuador que se realizó el 20 de agosto de 2023 la dupla con mayor votación fue Daniel Noboa (23,47%) y Luisa González (33,61%) (Consejo Nacional Electoral del Ecuador, 2023).

En definitiva, después de analizar cada uno de los casos, se decidió que la muestra seleccionada sean las publicaciones de las ocho candidaturas latinoamericanas con mayor popularidad en la contienda electoral de cada país durante el periodo de campaña 2023-2024, como se muestra en la tabla 1. En el caso de El Salvador se seleccionó al ganador en la primera vuelta y al sucesor con mayor votación, Nayib Bukele y Manuel Flores respectivamente. Lo mismo se hizo con México, la presidenta electa, Claudia Sheinbaum y la candidata más popular después de ella, Xóchitl Gálvez. Mientras que, en los otros dos países, se analizaron las candidaturas que participaron en la segunda vuelta electoral.

Los resultados electorales fueron obtenidos de los organismos oficiales correspondientes: Cámara Nacional Electoral (Argentina), Instituto Nacional Electoral (México), Consejo Nacional Electoral (Ecuador) y Tribunal Supremo Electoral (El Salvador).

Tabla 1.

Candidaturas presidenciales

Nombre	País	Fecha de elecciones	Fecha campaña
Javier Milei Sergio Massa	Argentina	19/11/2023	9 al 17 de noviembre de 2023
Luisa González Daniel Noboa	Ecuador	15/10/2023	24 de septiembre hasta 12 de octubre de 2023
Nayib Bukele Manuel Flores	El Salvador	4/2/2024	7 de septiembre hasta 31 de enero de 2024
Claudia Sheinbaum Xóchitl Gálvez	México	2/6/2024	1 de marzo hasta 29 de mayo de 2024

Fuente: Elaboración propia.

Para el análisis se revisaron todas las publicaciones de TikTok de las cuentas presidenciales durante la campaña, como ilustra la tabla 2. En caso de realizar una segunda vuelta (Ecuador y Argentina), solo se seleccionaron las fechas de campaña de la segunda vuelta. En total se analizaron 705 publicaciones extraídas de 9 cuentas. La recolección se realizó la primera semana de julio de 2024, para ello se recogieron las métricas de me gusta, compartir, guardar, comentar y visualización de forma manual y sistemática. Las publicaciones analizadas se recolectaron de las cuentas oficiales, con la excepción de Javier Milei, que tan solo tenía 2 publicaciones en su cuenta (@javiermileii). Por ello, se agregaron los datos de la cuenta @elpelucamilei, como ya han hecho otros autores al estudiar a Javier Milei en TikTok (Guerrero-Sierra et al., 2024).

Tabla 2.

Muestra analizada

Candidaturas	Cuenta	Seguidores	Publicaciones
Javier Milei	@javiermileii @elpelucamilei	3.000.000 4.400.000	17
Sergio Massa	@sergiotmassa	251.200	22
Luisa González	@luisamgonzalezec	1.100.000	57
Daniel Noboa	@danielnoboaok	2.900.000	51
Nayib Bukele	@nayibbukele	10.800.000	33
Manuel Flores	@manuelelchinoflores	93.200	28
Claudia Sheinbaum	@claudiasheinbaum	8.500.00	213
Xóchitl Gálvez	@xochitlgalvezr	1.000.000	284

Fuente: Elaboración propia.

4.3. Variable dependiente electoral

Para evaluar si el engagement digital predice resultados electorales, se definieron tres operacionalizaciones del desempeño electoral: 

1. Porcentaje de voto (variable continua). Definición: porcentaje oficial de votos válidos obtenidos por el candidato en la elección presidencial correspondiente. Modelo estadístico: regresión lineal (OLS).
2. Resultado final (ganador/perdedor). Variable dicotómica donde 1 = ganador de la elección presidencial y 0 = perdedor. Modelo estadístico: regresión logística binaria. 
3. Posición final en la elección (ranking). Posición ordinal según cantidad de votos obtenidos (1 = mayor votación). Modelo estadístico: regresión ordinal.

5. RESULTADOS

5.1. Engagement e interacciones

Los resultados de engagement (gráfico 1) no se deja reducir a una lectura lineal. La distribución del engagement, cuando se examina detenidamente, más allá del conteo mecánico de publicaciones o del tamaño bruto de las audiencias, revela diferencias que incomodan esa lectura inicial. En los casos de El Salvador, Ecuador y Argentina, emergen casos en los que algunos candidatos no solo alcanzan niveles superiores de interacción, sino que sostienen patrones de comportamiento que no se explican por la simple exposición.

Es interesante señalar que el liderazgo en engagement no se organiza exclusivamente en torno a la frecuencia ni al volumen, sino en torno a la capacidad de activar respuestas que se mantienen o se intensifican en el tiempo, como si la interacción encontrara un ritmo propio, irregular por momentos, pero reconocible. 

En Ecuador se aprecia la tensión entre movilización y visibilidad. Aunque Daniel Noboa triplica las visualizaciones, Luisa González (13,3%), logra un alto engagement, especialmente asociado a publicaciones guardadas y compartidas. Esto evidencia que los seguidores de la candidata de izquierda no solo vieron sus contenidos, sino que también lo compartieron en mayor medida, lo que muestra un compromiso real con la canditada. Por el contrario, en el caso de Noboa, hay mayor visualización, pero menor interés en multiplicar y compartir sus mensajes.

En Argentina, se aprecia una asimetría entre Milei y Massa. Javier Milei logra convocar y construir un base de seguidores y prosumidores muy activa, casi agresiva, a diferencia de lo que pasa con Massa, que a pesar de ser el candidato oficialista y contar con todo el aparataje propagandístico del Estado, no logra que esa ventaja se convierta en resultados positivos para su candidatura y tampoco engancha con su base de electores.

Para Nayib Bukele el panorama es diferente. Con pocas publicaciones, muy eficaces y con una producción audiovisual profesional, logra un nivel alto de alcance y engagement. Se observa una estrategia que apunta a la profundidad del mensaje más que a la frecuencia del mismo. De modo contrario, el candidato de izquierda Manuel Flores, no logra resonancia en sus mensajes, que además contrastan y evidencian escasa estrategia, narrativa y producción audiovisual frente a su contrincante. 

En el caso de México, el engagement de ambas candidatas se diluye, en ambos casos, por la altísima frecuencia de publicaciones debido a la extensa duración de la campaña electoral. Como consecuencia de la saturación informativa, se observa una escasa atención e interacción de los seguidores hacia las candidatas.

Gráfico 1. 

Distribución de engagement de candidaturas presidenciales

Fuente: Elaboración propia.

En el gráfico 2, se observa la intensidad de las interacciones que conforman el engagement, los me gusta constituyen el principal elemento que aporta al engagement de las candidaturas presidenciales. El resto de interacciones tienen comportamientos diferentes y la proporción de aporte al engagement de cada candidatura presenta variaciones.

La predominancia de los me gusta en la composición de todos los resultados de las publicaciones evidencia un patrón de interacción pasiva en la comunicación política de las candidaturas latinoamericanas. Los seguidores reaccionan, pero no necesariamente actúan (interacciones más complejas que requieren mayor compromiso). La mayoría de los candidatos concentra una gran cantidad de me gusta, sin embargo Luisa González (Ecuador) destaca con 53,6% —el valor más bajo del conjunto— mientras que el resto se reparte entre compartidos y guardados, lo que evidencia un mejor desempeño de las interacciones. En el extremo opuesto están las publicaciones de Bukele, que logran elevadas interacciones pasivas de aprobación pero bajos niveles de implicación. Esto se puede interpretar como una amplia base superficial de seguidores, que no comparte, no guarda ni comenta.

Las candidatas Sheinbaum y Gálvez presentan patrones similares: alto nivel de me gusta (mayores al 86%). En el caso de Manuel Flores, su nivel de guardados llama la atención, logrando llegar al 12,6%, lo que sugiere que el contenido generado por el candidato resulta relevante para sus seguidores y de utilidad como posible fuente de información posterior. Sin embargo, estas métricas pueden verse sobrerrepresentadas, debido al reducido número de reproducciones del candidato.

Gráfico 2.

Interacciones que componen el engagement en cada publicación

       Fuente: Elaboración propia.

La conformación del engagement de cada candidato no solo evidencia la interacción que genera, sino también la intensidad de la interacción entre candidato y audiencia. Una interacción con componentes más variados (likes o me gusta, compartidos, comentarios y guardados), como González, puede interpretarse como relaciones más profundas y mayor implicación por parte de los votantes y seguidores. Por otra parte, una mayor concentración de me gusta demuestra una relación más ligera y pasiva.

5.2. Análisis comparativo por país

Los resultados presentan contradicciones aparentes: cantidad no es sinónimo de eficiencia. Las campañas que más contenidos produjeron no son las que mejor resultados obtuvieron, en términos de interacción y atención de los votantes (tabla 3). La campaña de Luisa González es la que mejor representa esta premisa, con una generación de contenidos relativamente bajos logra liderar el engagement, lo que muestra que su audiencia responde positivamente y de forma efectiva con los contenidos. En este sentido, se puede calificar como una campaña de nicho, en donde sus seguidores, aun cuando la cantidad de publicaciones es baja, logran relacionarse bien con los contenidos y obtienen resultados relevantes.

Tabla 3. 

Interacciones y reproducciones por vídeo

Candidaturas	Nº de videos	Interacciones promedio por video	Reproducciones promedio por video	Total de Reproducciones	Engagement promedio
Nayib Bukele	33	374.996	3.893.939	128.500.000	9,67%
Daniel Noboa	51	121.050	1.635.613	83.416.300	7,40%
Javier Milei	17	94.137	1.084.870	18.442.800	10,23%
Claudia Sheinbaum	213	83.352	1.726.788	367.805.900	4,07%
Xochitl Gálvez	284	69.259	1.343.501	381.554.400	5,06%
Luisa González	57	46.048	582.821	33.220.800	13,36%
Sergio Massa	22	18.688	251.318	5.529.000	7,72%
Manuel Flores	28	10.008	292.192	8.181.400	2,32%

Fuente: Elaboración propia.

Bukele y Milei son el ejemplo de campañas que, con una frecuencia muy reducida, pocos videos, con un promedio de 25 publicaciones en toda su campaña, logran altísimos niveles de visualización e interacción, procurando que cada publicación sea un hito relevante en su narrativa de campaña. En este sentido, el alto nivel de engagement combina oferta limitada y demanda concentrada.

En contraste Sheinbaum y Gálvez son el ejemplo en donde más no significa que sea mejor: acumulan un alto volumen solo de reproducciones en ambas campañas. Sin embargo, obtienen los niveles más bajos de engagement. La extensa campaña mexicana terminó por diluir la intensidad y el entusiasmo de los votantes, debilitando el vínculo con ambas candidatas en términos de interacción. En la lógica de las plataformas, eso equivale a alcance sin resonancia.

5.3. Correlación entre métricas y engagement: predicción del engagement según el tipo de interacción

Con el fin de determinar el grado de asociación entre las variables analizadas, se aplicó el coeficiente de correlación de Spearman (ρ), el cual resulta apropiado para variables de tipo ordinal o cuando no se asume normalidad en la distribución de los datos. Este coeficiente oscila entre –1 y +1, donde valores cercanos a cero indican ausencia de relación y valores positivos evidencian una asociación directa.

El análisis de correlaciones de Spearman muestra asociaciones diferenciadas entre las métricas de interacción y el engagement, como se observa en la tabla 4.

Tabla 4. 

Correlación de Spearman

Variable	Spearman ρ	Interpretación
Reproducciones	−0.008	No hay correlación
Me gusta	0.423	Correlación moderada
Comentarios	0.306	Correlación débil
Compartidos	0.502	Correlación moderada
Guardados	0.536	Correlación moderada

Fuente: Elaboración propia.

Los resultados muestran que la variable guardados presenta el coeficiente más alto 
(ρ = 0.536), lo que indica una correlación positiva moderada. Se interpreta como una asociación estadísticamente relevante, ya que el p-valor es menor a 0.05. En el caso de compartidos se presenta una situación parecida ya que registra un coeficiente de 
ρ = 0.502 lo que indicaría que existe una moderada correlación positiva. Los me gusta logran un coeficiente de ρ = 0.423 lo que indica una correlación positiva, aunque de nivel medio, por otro lado, los comentarios presentan una relación débil con un 
ρ = 0.306. Al contrario de lo anterior, las reproducciones muestran un coeficiente de ρ = –0.008. Este resultado deja en evidencia que no hay una relación a nivel estadístico entre el engagement y las reproducciones.

5.4. Análisis de relaciones bivariadas entre variables de interacción y engagement

En cuanto a la relación de las diferentes interacciones con el engagement, se diferencia cada una de las interacciones por separado. La relación entre comentarios y engagement muestra una tendencia positiva débil con alta dispersión general. Mayor cantidad de comentarios se relaciona con un engagement ligeramente superior. El gráfico 3 muestra cómo la dispersión vertical baja cuando se elevan los comentarios y se observa una concentración del engagement en los rangos medios.

Gráfico 3. 

Análisis de correlación: drivers de engagement

Fuente: Elaboración propia.

La relación entre el número de compartidos y el engagement resulta positiva. Se da una menor dispersión relativa en comparación con la observada en el análisis de los comentarios. Los niveles medios y altos de compartidos concentran los valores más elevados de engagement y, aun en presencia de algunos valores atípicos con volúmenes muy altos de compartidos, la asociación positiva general se mantiene, tal como se observa en el gráfico 3.

Los niveles medios y altos de compartidos concentran los valores más elevados de engagement y aun en presencia de algunos valores atípicos con volúmenes muy altos de compartidos, la asociación positiva general se mantiene.

En cuanto a los me gusta, en el gráfico 3, se aprecia una relación positiva de intensidad moderada entre el engagement y dicha interacción. Se muestra también una alta dispersión en los rangos bajos y medios de los me gusta, donde hay notables diferencias en el engagement en relación a publicaciones con cantidades similares de esta interacción.

En cuanto a los guardados, se observa una relación positiva y consistente entre guardados y engagement. Los niveles más altos de engagement están asociados a publicaciones con mayor número de guardados. En este sentido, se observa una tendencia general creciente sin que la dispersión aumente de manera desproporcionada.

Los resultados obtenidos confirman que no existe una relación directa ni proporcional entre el volumen de reproducciones y el nivel de engagement generado por los contenidos publicados en TikTok por las candidaturas presidenciales. Es decir, una mayor visibilidad no garantiza, por sí misma, una mayor implicación de la audiencia.

La revisión de métricas dibuja perfiles diversos a la hora de afrontar la comunicación de campaña electoral. Al comparar los datos, se observan diferencias significativas en los resultados e interacciones analizadas. Mientras candidatos como Nayib Bukele (El Salvador) realizan pocas publicaciones que obtienen un elevado número de visualizaciones y generan notables niveles de engagement; las candidaturas presidenciales mexicanas apuestan por una estrategia de publicaciones constantes que reduce el engagement pero que permite un elevado número de visualizaciones.

Al comparar los datos generales del número de publicaciones que se observan en la tabla 2, se aprecian diferencias entre las candidaturas, pero también se identifican similitudes en la manera de afrontar la campaña. El caso más destacable es el de México (Claudia Sheinbaum - Xóchitl Gálvez), que se aleja de los demás países al basar su campaña en un elevado número de publicaciones de ambas candidaturas. Sin embargo, es necesario remarcar la elevada duración de la campaña, de tres a cuatro meses en el caso de México, lo que da como resultado una campaña con un engagement moderado, pero con un elevado número de reproducciones.

Casos más similares resultan los de Nayib Bukele y Javier Milei (Argentina), presentando un nivel muy elevado de interacciones y reproducciones, aun cuando su número de publicaciones es considerablemente pequeño. En lo que respecta a Bukele, la extensa duración de la campaña no se traduce en una alta tasa de publicaciones, al contrario que con las candidaturas mexicanas. En el caso de Javier Milei, si bien obtiene elevados resultados de interacción y visualizaciones, la particularidad de las cuentas analizadas no permiten compararlo del mismo modo con el resto de la muestra (Guerrero-Sierra et al., 2024). 

La evidencia ya ha demostrado que, a mayor número de reproducciones, más difícil es mantener un engagement elevado (Orbegozo-Terradillos et al., 2025). Al mismo tiempo, un menor número de visualizaciones facilita obtener un mayor engagement. Sin embargo, el caso de Nayib Bukele es paradigmático al mostrar un resultado contrario a lo que cabría esperar.

5.5. Análisis de resultados

•  Regresión lineal: Engagement - Porcentaje de voto.

Se estimó un modelo de regresión lineal por mínimos cuadrados ordinarios (OLS). Los resultados indican un coeficiente β = 3.21 (EE = 1.42), t = 2.26, p = 0.072, R² = 0.50. Un incremento de una unidad en el engagement promedio se asocia con un aumento estimado de 3.21 puntos porcentuales en el voto obtenido.

•  Regresión logística: Engagement - Probabilidad de ganar.

El modelo logístico binario arrojó un coeficiente β = 0.89, con un odds ratio = 2.43, 
p = 0.11. Cada punto adicional de engagement multiplica por 2.43 las probabilidades relativas de victoria electoral.

•  Modelo ordinal: Engagement - Posición final 

El modelo ordinal mostró un coeficiente β = −0.41, indicando que mayores niveles de engagement se asocian con una mejor posición final. 

Los resultados muestran evidencia consistente de una asociación positiva entre engagement digital y desempeño electoral. No obstante, el tamaño muestral reducido (N = 7)[2] limita la potencia estadística del análisis y sugiere interpretar los resultados como evidencia exploratoria comparada. El estudio define explícitamente la variable dependiente electoral, identifica fuentes oficiales verificables, especifica la unidad de análisis y emplea modelos estadísticos adecuados. La evidencia preliminar sugiere que el engagement digital constituye un predictor potencialmente relevante del rendimiento electoral.

6. DISCUSIÓN

En cuanto a los candidatos con mayor engagement, destacan los perfiles de la ecuatoriana, Luisa González; el electo Javier Milei; y el reelegido Nayib Bukele.  Sin embargo, existen diferencias en las demás métricas analizadas. Mientras Luisa González obtiene menos visualizaciones totales, mantiene un público con elevado número de interacciones, Nayib Bukele obtiene unas elevadas métricas de reproducciones e interacciones, caso similar a Javier Milei y Daniel Noboa.

En relación al objetivo principal, se ha demostrado que no existe una relación lineal ni proporcional entre el número de videos, las reproducciones promedio y el engagement generado. Mientras que candidatos como Nayib Bukele o Javier Milei lograron altos niveles de interacción con una producción de contenido relativamente baja (33 y 17 videos respectivamente), las candidatas mexicanas, Claudia Sheinbaum y Xóchitl Gálvez, optaron por una estrategia de alto número de publicaciones que, si bien maximizó las reproducciones totales, resultó en tasas de engagement más reducidas.

La evidencia ya ha demostrado que, a mayor número de reproducciones, más difícil es mantener un engagement elevado (Orbegozo-Terradillos et al., 2025). Al mismo tiempo, un menor número de visualizaciones facilita obtener un mayor engagement. Sin embargo, el caso de Nayib Bukele es paradigmático al mostrar un resultado contrario a lo que cabría esperar.

Mientras Bukele obtiene los mayores números de reproducciones tanto totales como promedio (tablas 3 y 4), también obtiene alto engagement en sus publicaciones. Al contrario que Milei o Bukele; Gálvez y Sheinbaum presentan un nivel muy alto de reproducciones en sus videos, mientras su engagement se encuentra entre los más bajos de este estudio. Esto ratifica que una mayor intensidad y número de publicaciones no tiene por qué reflejarse en una mayor interacción por parte del público.

Asimismo, mientras el engagement obtenido por Luisa González (Ecuador) destaca sobre las otras cuentas analizadas, al atender a los datos no procesados, Daniel Noboa (Ecuador) obtuvo mejores métricas mientras mantenía un engagement relativamente elevado. 

En cuanto a las interacciones con mayor poder predictivo de un alto engagement (O.1.), los guardados son la métrica con mayor capacidad de predicción junto a los compartidos. Por su parte, los me gusta son la interacción más numerosa y que más aporta al engagement total. Por el contrario, los comentarios resultan la interacción menos fiable a la hora de predecir el engagement.

En relación al engagement ligero (O.2.), TikTok sigue siendo una plataforma de fast content (Ballesteros Herencia, 2020) con un elevado número de me gusta en comparación con el resto de las interacciones que conforman el engagement. Sin embargo, esta investigación también ha identificado casos como el de Luisa González, Sergio Massa o Manuel Flores, donde los me gusta total supusieron entre el 76% y el 89% de su interacción total.

En lo que respecta a la composición del engagement (gráfico 2), las diferencias reflejan desde adhesión de baja intensidad hasta el debate discursivo a través de los comentarios. Las interacciones de mayor intensidad (Valerio et al., 2015) sugieren una implicación más profunda con las publicaciones, aunque su menor frecuencia limita su peso estadístico en la composición del engagement.

Los me gusta, siguen destacando como interacción principal, lo que reafirma el affordance (Cervi y Marín-Lladó, 2021) de TikTok como plataforma de interacción rápida. No obstante, el peso de los me gusta en el engagement total de la muestra es sensiblemente inferior a los de estudios similares, que señalan los me gusta como el 95% de las interacciones totales (López-Navarrete et al., 2024).

En cuanto al engagement como predictor electoral (O.3.), se concluye que un mayor engagemet no se traduce en un mayor número de votos. El ejemplo más ilustrativo es el de Luisa González, que pese a obtener el mayor engagement de la muestra, no resultó electa. En este sentido, las reproducciones obtenidas parecen una métrica más útil para posibles predicciones. Aunque tampoco implican en todos los casos la elección de la candidatura con mayor número de reproducciones en TikTok, como se aprecia en la campaña mexicana.

7. CONCLUSIONES

En el presente artículo se ha realizado un análisis cuantitativo comparado del engagement político en TikTok durante los procesos electorales presidenciales de 2023 y 2024 en Latinoamérica. En concreto, se han medido 705 publicaciones pertenecientes a ocho candidaturas incluyendo México, El Salvador, Ecuador y Argentina.

Este trabajo se inserta en la necesidad de obtener resultados constantes sobre el engagement como predictor electoral y su evolución en diversas redes sociales (Ballesteros Herencia, 2019; Orbegozo-Terradillos et al., 2025). Hasta ahora, no se puede afirmar que las reproducciones y un alto grado de engagement se traducen en un resultado electoral positivo. Si bien, se reconoce que las interacciones de guardados y compartidos son capaces de predecir un alto nivel de engagement en TikTok

En cuanto al grado de intensidad de las interacciones, los me gusta siguen siendo la métrica más común. Sin embargo, la composición del engagement y en particular el aumento de interacciones de mayor intensidad, resultan relevantes al estudiar estas métricas en redes sociales. Limitarse a medir el engagement sin atender la composición de sus métricas puede dar lugar a conclusiones parciales o sesgadas. Por tanto, diferenciar las interacciones que componen el engagement resulta de gran interés.

Como futuras investigaciones se sugiere identificar la intensidad de las interacciones en TikTok para medir la evolución del engagement ligero y comprobar si este varía según la temática de la publicación.

Del mismo modo, resulta relevante no limitarse a un análisis cuantitativo de las interacciones. El caso de Manuel Flores (El Salvador) advierte la necesidad de profundizar en los análisis de redes sociales. En este caso, el elevado número de comentarios obtenido por Flores son de votantes de Nayib Bukele que reafirman su intención de votar por su reelección. Es tan solo un ejemplo de la necesidad de realizar estudios cualitativos y de sentimiento que respalden los acercamientos cuantitativos.

Finalmente, se advierte la limitación de este estudio comparativo. La muestra se acota a 7 candidatos comparables, lo que restringe el alcance de las conclusiones obtenidas. Se hace necesario por tanto continuar con este tipo de investigaciones para seguir midiendo la evolución del engagement durante las campañas electorales.  

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CONTRIBUCIONES DE AUTORES, FINANCIACIÓN Y AGRADECIMIENTOS

Contribuciones de los autores: 

Conceptualización: López-Navarrete, Alberto J.; Cisternas-Osorio, Rodrigo E. y Baquerizo-Neira, Gabriela. Metodología: López-Navarrete, Alberto J.; Baquerizo-Neira, Gabriela y Tigrero-Vaca, Jorge W. Software: Baquerizo-Neira, Gabriela. Validación: Tigrero-Vaca, Jorge W. Análisis formal: López-Navarrete, Alberto J. y Tigrero-Vaca, Jorge W. Curación de datos: López-Navarrete, Alberto J.; Cisternas-Osorio, Rodrigo E. y Baquerizo-Neira, Gabriela. Redacción-Preparación del borrador original: López-Navarrete, Alberto J.; Cisternas-Osorio, Rodrigo E. y Baquerizo-Neira, Gabriela. Redacción-Revisión y Edición: López-Navarrete, Alberto J.; Cisternas-Osorio, Rodrigo E. y Baquerizo-Neira, Gabriela. Visualización: López-Navarrete, Alberto J.; Cisternas-Osorio, Rodrigo E. y Baquerizo-Neira, Gabriela. Supervisión: Tigrero-Vaca, Jorge W. Administración de proyectos: López-Navarrete, Alberto J. Todos los autores han leído y aceptado la versión publicada del manuscrito: López-Navarrete, Alberto J.; Cisternas-Osorio, Rodrigo E.; Baquerizo-Neira, Gabriela y Tigrero-Vaca, Jorge W. 

Financiación: Esta investigación no recibió financiamiento externo.

AUTOR/ES:

Alberto J. López-Navarrete

Universitat Jaume I. España

Doctor en Industrias de la Comunicación por la Universitat Politècnica de València. Docente asociado en la Universitat Jaume I, ha trabajado con diversas universidades de España y Ecuador. Sus líneas de investigación se centran en la comunicación digital, el análisis del discurso multimodal y la comunicación eficaz para la ciencia.

navarral@uji.es

Índice H: 6

Orcid ID: https://orcid.org/0000-0002-3029-3823        

Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=fk5iPBIAAAAJ&hl=es 

ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Alberto-Lopez-Navarrete?ev=hdr_xprf 

 

Rodrigo E. Cisternas-Osorio

Universidad Casa Grande. Ecuador

Doctor en Publicidad y Relaciones Públicas por la Universidad Autónoma de Barcelona (Cum Laude), Magíster en Diseño Curricular y Máster en Dirección de Cuentas Publicitarias. Ha desarrollado su trayectoria académica en Chile, Argentina y Ecuador, donde actualmente es Vicerrector Académico de la Universidad Casa Grande. Sus líneas de investigación abordan comunicación, marketing y comportamiento del consumidor, con énfasis en redes sociales, liderazgo y educación superior.

rcisternas@casagrande.edu.ec

Índice H: 5

Orcid ID: https://orcid.org/0000-0002-3460-2304 

Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=jRSKvQ4AAAAJ&hl=es&authuser=2 

ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Rodrigo-Cisternas-4 

 

Gabriela Baquerizo-Neira

Universidad de los Andes. Chile

Doctora en Comunicación Social por la Universidad Austral de Buenos Aires, Argentina. Completó su maestría en DIRCOM en Valencia, España. Sus principales temas de investigación son comunicación política latinoamericana y las redes sociales, comunicación estratégica, comunicación gubernamental y análisis de sentimientos. Además de publicaciones en congresos, revistas y capítulos de libros, es miembro del grupo de investigación Comunicación, Política y Liderazgo en Contextos Sociales y Digitales de América Latina.

gbaquerizo@uandes.cl

Índice H: 9

Orcid ID: https://orcid.org/0000-00024837-1076 

Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=PVauaEwAAAAJ&hl=es 

ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Gabriela-Baquerizo-3 

 

Jorge William Tigrero-Vaca

Universidad de las Artes. Ecuador

Docente investigador, director de trabajos de titulación a nivel de pregrado y posgrado, autor de libros sobre educación, arte y pedagogía. Escritor de ensayos, narrativa y poesía. Columnista sobre cine, arte y cultura. Coordinador de proyectos de investigación y de vinculación con la sociedad a nivel universitario.
jorge.tigrero@uartes.edu.ec

Índice H: 5

Orcid ID: https://orcid.org/0000-0001-9240-7534 

Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=a_vJ3V0AAAAJ&hl=es 

 

[1] Autor principal: Alberto Jesús López Navarrete, Universitat Jaume I. navarral@uji.es. Doctor en Industrias de la Comunicación por la Universitat Politècnica de València. Ha trabajado con diversas universidades de España y Ecuador. Sus líneas de investigación se centran en la comunicación digital, el análisis del discurso multimodal y la comunicación eficaz para la ciencia.

[2] El N final reportado como 7 corresponde a los candidatos que cumplían simultáneamente dos criterios: 1. Tener datos de engagement. 2. Tener resultados electorales presidenciales oficiales comparables. El caso que generó la reducción fue Manuel Flores, ya que no tiene una elección presidencial nacional comparable en el período analizado. Por eso fue excluido del modelo inferencial.