Revista Latina de Comunicación Social. ISSN 1138-5820
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The paradox of digital political communication:
Thematic alignment, citizen interaction, and voting behavior in Spain and Costa Rica
Alba-María Martínez-Sala
Universidad de Alicante. España.
Paula Halabi García
Universidad de Costa Rica. Costa Rica.
Carmen Quiles-Soler
Universidad de Alicante. España.
Juan Monserrat-Gauchi
Universidad de Alicante. España.
Este artículo se ha desarrollado en el marco del Instituto Universitario de Investigación en Estudios Sociales de América Latina (IUIESAL) y de los grupos de investigación Marketing Experiencial y Comunicación Integrada (MAE-CO), Relaciones Públicas, Responsabilidad Social y Sostenibilidad: Comunicación Responsable y Sostenible con Públicos Especializados y Minorías (RPRSS) y Comunicación y Públicos Específicos (COMPUBES), todos ellos de la Universidad de Alicante. Asimismo, ha contado con la colaboración de la Universidad de Costa Rica, en particular del énfasis de Publicidad y Relaciones Públicas de la Escuela de Ciencias de la Comunicación Colectiva (ECCC-UCR) y del Centro de Investigación en Comunicación (CICOM-UCR). Noviembre 2023 – mayo 2025.
Cómo citar este artículo / Referencia normalizada:
Martínez-Sala, Alba-María; Halabi, Paula; Quiles-Soler, Carmen; Monserrat-Gauchi, Juan. (2026). La paradoja de la comunicación política digital: alineación temática, interacción ciudadana y voto en España y Costa Rica [The paradox of digital political communication: Thematic alignment, citizen interaction, and voting behavior in Spain and Costa Rica]. Revista Latina de Comunicación Social, 84, 1-21. https://doi.org/10.4185/RLCS-2026-2694
Fecha de Recepción: 22/01/2026
Fecha de Aceptación: 04/03/2026
Fecha de Publicación: 21/07/2026
Introducción: Se explora comparativamente la relación entre los intereses de los votantes, los contenidos publicados por los partidos políticos en Facebook, la interacción generada y los resultados electorales, en España y Costa Rica. El objetivo principal es determinar si hay coincidencia temática entre contenidos de las publicaciones e intereses, identificados a través de encuestas pre y poselectorales, y cómo esta incide en los niveles de interacción y resultados electorales. Metodología: Es exploratoria y descriptiva. Se identifican los temas prioritarios mediante análisis de encuestas, se codifican y analizan cuantitativamente las publicaciones de una muestra de partidos, y se mide la alineación temática. Se aplican análisis estadísticos de correlación y regresión lineal para examinar la relación entre alineación temática, engagement y resultados electorales. Resultados: En Costa Rica, durante el periodo electoral, se observa una correlación positiva entre la alineación temática y el engagement. Sin embargo, en el poselectoral, en algunos partidos, esta relación se vuelve inconsistente o incluso negativa. En España, la correlación global es prácticamente inexistente o negativa: los partidos con mayor alineación temática no necesariamente obtienen más engagement. Discusión: No se encontró una relación directa y consistente entre el engagement generado y los resultados electorales en ninguno de los dos países, lo que sugiere que otros factores contextuales y estratégicos influyen en el comportamiento de los votantes. Conclusiones: La efectividad de la estrategia digital depende de la combinación de alineación temática, contexto político y dinámicas propias de cada país y periodo.
Palabras clave: alineación temática; campaña electoral; comunicación digital; comunicación política; engagement; Facebook; redes sociales; voto.
Introduction: This study comparatively explores the relationship between voters’ interests, the content published by political parties on Facebook, the interaction generated, and electoral outcomes in Spain and Costa Rica. The main objective is to determine whether there is thematic alignment between the content of political posts and voters’ interests —identified through pre- and post-electoral surveys— and how this alignment influences levels of interaction and electoral results. Methodology: The study adopts an exploratory and descriptive approach. Priority issues are identified through survey analysis, and the Facebook posts of a sample of political parties are coded and quantitatively analyzed to measure thematic alignment. Correlation analyses and linear regression models are applied to examine the relationships between thematic alignment, engagement, and electoral outcomes. Results: In Costa Rica, during the electoral period, a positive correlation is observed between thematic alignment and engagement. However, in the post-electoral period, this relationship becomes inconsistent or even negative for some parties. In Spain, the overall correlation is weak or negative, indicating that parties with higher levels of thematic alignment do not necessarily achieve greater engagement. Discussion: No direct or consistent relationship was found between engagement and electoral outcomes in either country, suggesting that other contextual and strategic factors influence voter behavior. Conclusions: The effectiveness of digital political communication strategies depends on the interplay between thematic alignment, the political context, and the specific dynamics of each country and electoral period.
Keywords: thematic alignment; electoral campaign; digital communication; political communication; engagement; Facebook; social media; voting behavior.
La comunicación política, como la comunicación en general, está en pleno proceso evolutivo desde un modelo masivo y controlado, que persigue informar de manera unidireccional, a otro multimediático y multidireccional (Berrocal-Gonzalo et al., 2014). La característica principal de este nuevo modelo de comunicación es la participación activa de los ciudadanos en las mismas plataformas digitales donde buscan información y referencias de los partidos políticos que les ayuden en su proceso de decisión acerca de a qué partido votar (Altamirano-Benítez et al., 2022). Tal y como señalan Blasco-Duatis et al. (2018), la comunicación política evoluciona hacia un modelo bidireccional, participativo, voluntario y comprometido, en el que el ciudadano es quien controla y determina los procesos de comunicación, convirtiéndole en el auténtico y único protagonista (Nafría, 2008) y en un elemento clave, cuyo conocimiento profundo –perfil sociodemográfico y psicográfico– resulta indispensable para la consecución de los objetivos comunicacionales, en este caso, de los partidos políticos (Saeed y Ilkhanizadeh, 2021).
La evolución descrita se vio enfatizada por la llegada del modelo web 2.0 y de uno de sus máximos exponentes: las redes sociales (Moreno-Cabanillas y Castillero-Ostio, 2023). Así, al ecosistema mediático tradicional se suma ahora una amplia variedad de redes sociales como Facebook, Twitter, YouTube, Instagram, etc. (Caldevilla Domínguez et al., 2019; Kang et al., 2018) que exigen a los partidos políticos trascender el tradicional discurso político de carácter unidireccional hacia modelos basados en la interacción y profundidad temática propia de los nuevos medios de comunicación (Caldevilla Domínguez et al., 2019; Machado Flores y Capdevilla Gómez, 2016).
Asimismo, en función de su propia naturaleza, la eficacia y eficiencia de estos modelos depende fundamentalmente de la habilidad para determinar los intereses reales de los usuarios a quienes va dirigida la comunicación (von Nostitz et al., 2024). Esta determinación es crítica, pues de ella, parece depender la interacción y, por consiguiente, el nivel de engagement, objetivo habitual de la comunicación digital de todo tipo de organizaciones (Bustos Díaz y Ruiz del Olmo, 2021; Fernández Gómez et al., 2026). Por otro lado, en términos generales, las organizaciones asumen que la alta interacción es un predictor directo de la conversión en una acción tangible (Carchi-Maurat et al., 2025; Kumar et al., 2025). A este respecto, cabe plantearse que la personalización y la relevancia del contenido (alineación temática) sean palancas que llevan la intención a la ejecución (Mukherjee, 2020; Osorio Andrade et al., 2026). En función de esto, se establece la premisa de que el nivel de engagement alcanzado en redes sociales se traduce coherentemente en acción concreta, ya sea en la esfera digital (interacción) o en la real (voto).
En este contexto, la alineación temática que impulsa el engagement no solo es una métrica de desempeño digital, sino que se convierte en un factor determinante con impacto significativo y mensurable en los resultados electorales (votos). Esta relación causal entre alineación temática, interacción y voto es precisamente el objeto de este estudio, ya que la literatura reciente plantea la existencia de una brecha de conversión, donde un alto nivel de interacción o engagement puede ser un fenómeno de nicho o de apoyo superficial que no se convierte en apoyo electoral tangible (Miquel-Segarra et al., 2020). En consecuencia, el objetivo de esta investigación es verificar si en el ámbito de la comunicación política la alineación temática impulsa el engagement y tiene un impacto significativo en los resultados electorales (votos). Para ello se formula la siguiente hipótesis: Los partidos políticos que alinean sus publicaciones en Facebook con los temas de interés para los ciudadanos (alineación temática) generan mayor interacción en sus perfiles y obtienen mejores resultados electorales. Para su contraste empírico, se plantea un estudio comparativo entre Costa Rica y España. Ambos países muestran un uso generalizado de redes sociales en la comunicación política, con especial protagonismo de Facebook (Bustos Díaz y Ruiz del Olmo, 2021; Carazo Barrantes et al., 2021), y particularmente durante las campañas electorales. Asimismo, se ha constatado que los partidos y representantes políticos de ambos países tienden a utilizar las redes sociales principalmente para difundir propaganda electoral y distribuir contenido multimedia de sus actos de campaña, en lugar de fomentar una interacción directa con los ciudadanos (Bustos Díaz y Ruiz del Olmo, 2021; Carazo Barrantes et al., 2021 y Miquel-Segarra et al., 2020), siendo objeto de esta investigación si esto está relacionado con una limitada incorporación de los intereses de los usuarios como contenidos de las publicaciones. La comparativa entre ambos países permite analizar cómo dos democracias con contextos diferentes, pero con similitudes en el uso de redes sociales y en la evolución de sus sistemas políticos, enfrentan desafíos comunes en términos comunicación política digital. El estudio de estas dinámicas puede proporcionar valiosas perspectivas sobre el impacto de las redes sociales en los procesos democráticos y las estrategias de comunicación política en la era digital.
En función de lo expuesto, se establece como objetivo principal: analizar la relación entre los temas de interés de los ciudadanos identificados en encuestas, los contenidos publicados por los partidos políticos en Facebook, la interacción generada por estas publicaciones y los resultados electorales.
Su consecución y la consiguiente verificación, o no, de la hipótesis planteada requiere también de una serie de objetivos tácticos:
La hipótesis y objetivos planteados determinan una metodología de carácter exploratorio y descriptivo que consiste en una combinación de técnicas cuantitativas y cualitativas, permitiendo un análisis exhaustivo y riguroso de los datos (Hernández Sampieri et al., 2014). Este enfoque permite formular y comprobar hipótesis, fortalecer la credibilidad y la validez de los hallazgos, así como ampliar su comprensión (Chaves-Montero, 2018). En la Tabla 1 se detallan las fases y técnicas de estudio aplicadas.
Tabla 1. Descripción por fases de la metodología y técnicas de investigación
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FASE |
TÉCNICA |
DESCRIPCIÓN |
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1. Identificación de los intereses de los votantes |
Análisis de contenido comparativo y categorización temática (alineación temática)
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Utilizar técnicas de procesamiento de lenguaje para categorizar y analizar los intereses de los ciudadanos a partir de las encuestas del Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS) (2023a, 2023b), de CIEP-UCR (Unidad de Opinion Pública et al., 2021, 2022). |
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2. Análisis comparativo España vs. Costa Rica |
Análisis de contenido cuantitativo |
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Análisis cuantitativo |
Identificación y tratamiento de los resultados electorales. |
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Análisis comparativo cuantitativo Modelo de correlación de Pearson Modelo de regresión lineal simple
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Evaluar comparativamente si los partidos están respondiendo a los intereses de los ciudadanos (alineación temática) y el nivel de engagement. |
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Impacto de la alineación temática en la interacción. |
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Impacto de la alineación temática en los resultados electorales. |
Fuente: Elaboración propia.
Respecto de la muestra, el estudio se centra en las elecciones de dos países: últimas elecciones presidenciales de Costa Rica de 2022 y últimas elecciones generales de España de 2023. De manera específica, se han seleccionado en los dos países, los cuatro partidos más votados en las últimas elecciones (El País, 2023; Tribunal Supremo de Elecciones. Dirección ejecutiva. Unidad de estadística, 2022), y dos periodos: electoral y poselectoral[1].
Por último, el estudio se centra en la red social Facebook, por ser una de las redes sociales habituales en las estrategias de comunicación política, junto a X (Miquel-Segarra et al., 2020; Ruiz Del Olmo y Bustos Díaz, 2020; Wilches et al., 2024).
Tal y como se ha descrito previamente (Tabla 1), en primer lugar, se debía identificar y asociar los intereses de españoles y costarricenses expresados en las encuestas del (CIS, 2023a, 2023b) y de CIEP-UCR (Unidad de Opinion Pública et al., 2021, 2022). El proceso de identificación y fusión de temas de interés entre los ciudadanos de Costa Rica y España se basó en un enfoque sistemático que combinó análisis comparativo y categorización temática, tal y como se describe a continuación.
La fusión temática comenzó con la identificación de equivalencias conceptuales entre los temas de interés de ambos países, siguiendo la teoría de la equivalencia conceptual en estudios comparativos. Esta teoría sostiene que fenómenos sociales pueden manifestarse de manera similar en diferentes contextos culturales (Piovani y Baranger, 2023). Los intereses de los ciudadanos fueron identificados directamente a partir de las preguntas incluidas en las encuestas de ambos países, extrayendo los temas específicos sobre los que se les consultaba (por ejemplo: "el paro", "la sanidad", "la corrupción").
Posteriormente, los temas de interés se agruparon según su similitud conceptual, siguiendo el principio de categorización temática. Este método permite identificar patrones significativos y crear categorías coherentes que reflejen preocupaciones compartidas entre diferentes poblaciones (Moreno Herrera, 2007; Soriano Miras et al., 2021). En la Tabla 3 se pueden consultar los intereses una vez categorizados.
Identificados los intereses, estos debían ser integrados en la ficha de análisis de contenido diseñada a partir de otras validadas en estudios anteriores (Acosta, 2019; Castro Martínez y Díaz Morilla, 2021; Gamir-Ríos, 2021; Miquel-Segarra et al., 2020; Moreno Tostado y Arriaga Ornelas, 2019; Rodríguez Fidalgo et al., 2019) (Tabla 2).
Tabla 2. Análisis de contenido cuantitativo en redes sociales: ficha de análisis
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Gestión de contenidos en Facebook |
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Contenido mensaje
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Political issues, referidos a cuestiones ideológicas y políticas generales |
Hacienda e inversiones. |
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Buen gobierno. |
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Empleo y promoción económica. |
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Urbanismo, grandes proyectos y espacios naturales. |
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Movilidad, espacio público y calidad ambiental. |
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Seguridad ciudadana. |
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Política social. |
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Educación, cultura, fiestas y deporte. |
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Internacional. |
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Policy issues, vinculados a propuestas o críticas sectoriales concretas. |
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Campaign issues, relacionados con la promoción del partido, la difusión de la agenda de eventos y actos públicos, y los llamamientos a la movilización o la participación. |
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Personal Issues asociado a anécdotas, curiosidades, capacidades, atributos o trayectorias previas de los candidatos. |
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Ceremonial Issues: mensajes de cortesía o protocolo, como saludos institucionales, felicitaciones (por ejemplo, Navidad o Año Nuevo), aniversarios, homenajes, condolencias, y otras expresiones simbólicas asociadas a fechas señaladas o eventos conmemorativos. |
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Interacción de los usuarios |
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Reacciones |
Nº de “me gusta”, "Me encanta", "Me divierte", "Me alegra", "Me sorprende", "Me entristece" y "Me enfada". |
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Compartir |
Nº de veces compartido. |
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Comentarios |
Nº de comentarios de los usuarios. |
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Engagement |
((Nº reacciones + nº compartir + nº comentarios)/ Nº posts)*100) |
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Fuente: Elaboración propia, a partir de Acosta (2019), Castro Martínez y Díaz Morilla (2021), Gamir-Ríos (2021), Miquel-Segarra et al. (2020), Moreno Tostado y Arriaga Ornelas (2019) y Rodríguez Fidalgo et al. (2019).
Tal y como se observa en la Tabla 2, para el análisis del contenido se plantea 1 subapartado con 13 categorías en función de los estudios previos consultados y de los resultados relativos a los intereses de los ciudadanos objeto de estudio una vez validados y categorizados (Tabla 3).
Para ello se lleva a cabo una metodología de triple codificación mediante tres codificadores expertos con formación en análisis de contenido político, quienes recibieron capacitación específica sobre las definiciones operativas de las categorías y realizaron una codificación piloto para estandarizar criterios. Posteriormente, clasificaron de manera independiente los 69 intereses localizados en las categorías de la ficha de análisis (Tabla 2), registrando sus resultados en una plataforma digital compartida. Se identificaron discrepancias en 20 intereses (28,9% del total), las cuales fueron resueltas en sesiones de consenso adoptando la categoría con mayor frecuencia de asignación. El coeficiente Kappa de Fleiss calculado arrojó un acuerdo observado promedio po = 0,8068, un acuerdo esperado por azar de pe = 0,2074, y un valor global de κ = 0.7561, indicativo de acuerdo sustancial. La asignación definitiva puede consultarse en la Tabla 3.
Tabla 3. Categorización de los intereses de los ciudadanos
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Political Issues (cuestiones ideológicas y políticas generales) |
5. Movilidad, espacio público y calidad ambiental |
9. Internacional |
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1. Hacienda e inversiones |
El medio ambiente |
Las guerras en general |
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La subida de impuestos |
El cambio climático |
Guerra de Ucrania y Rusia |
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El fraude fiscal |
Las infraestructuras |
Crisis con Marruecos. Fronteras de Ceuta y Melilla |
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Los bancos |
6. Seguridad ciudadana |
Política exterior y relaciones internacionales. Papel de España en el marco internacional |
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2. Buen gobierno |
La inseguridad ciudadana |
Policy Issues (propuestas o críticas sectoriales concretas) |
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La corrupción y el fraude |
Las drogas |
Agricultura, ganadería y pesca |
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La Administración de Justicia |
La violencia de género |
La España vaciada, la despoblación |
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El mal comportamiento de los/as políticos/as |
El terrorismo, ETA |
Problemas relacionados con la escasez de agua. Sequía |
|
La falta de confianza en los/las políticos/as y las instituciones |
Aumento de odio, violencia y agresiones homófobas |
Los estatutos de autonomía |
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La falta de acuerdos, unidad y capacidad de colaboración. Situación e inestabilidad política |
7. Política social |
Los nacionalismos |
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El funcionamiento de la democracia |
Las pensiones |
La independencia de Cataluña |
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Lo que hacen los partidos políticos |
Los problemas de índole social |
Los extremismos |
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Los problemas políticos en general |
Aumento de la crispación social, revueltas sociales |
Desabastecimiento, falta de materias primas y suministros |
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El Gobierno y partidos o políticos/as concretos/as |
El racismo |
La subida de tarifas energéticas |
|
3. Empleo y promoción económica |
La inmigración |
Los peligros para la salud: COVID-19. El coronavirus. Falta de recursos suficientes para hacer frente a la pandemia |
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El paro |
La emigración |
Falta claridad en las informaciones y medidas relacionadas con la COVID-19 |
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La crisis económica, los problemas de índole económica |
Los problemas relacionados con la mujer |
Tener que estar enclaustrado/a en casa |
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La Reforma Laboral |
Las desigualdades, incluida la de género, las diferencias de clases, la pobreza |
Papel de los medios de comunicación y redes: desinformación, manipulación informativa, difusión de bulos |
|
Los problemas relacionados con la calidad del empleo |
El funcionamiento de los servicios públicos |
Poca conciencia ciudadana (falta de civismo, de espíritu cívico) |
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Consecuencias sobre el empleo derivadas de la pandemia |
La falta de servicios públicos. Los recortes |
Las preocupaciones y situaciones personales |
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Los problemas relacionados con los/as autónomos/as |
La ley del aborto |
Problemas psicológicos (preocupaciones, soledad, tristeza, desamparo, etc.) |
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El modelo productivo español. La falta de inversión en industrias e I+D |
La sanidad |
Preocupación sobre su salud, de familiares y allegados/as |
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4. Urbanismo, grandes proyectos y espacios naturales |
Los desahucios |
Las incertidumbres ante el futuro, la inseguridad y el miedo al futuro |
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La vivienda |
8. Educación, cultura, fiestas y deporte |
La monarquía |
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La ocupación de viviendas |
La educación |
Campaign issues |
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Las hipotecas |
Los problemas relacionados con la juventud. Falta de apoyo y oportunidades a los/as jóvenes |
Personal Issues |
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La crisis de valores |
Ceremonial Issues |
Fuente: Elaboración propia, a partir de CIS (2023a, 2023b) y Unidad de Opinion Pública et al. (2021, 2022).
Los resultados se presentan de acuerdo con los objetivos planteados.
Los resultados del procedimiento de codificación binaria de las publicaciones en Facebook se muestran en la Tabla 4 junto a los resultados electorales (El País, 2023; Tribunal Supremo de Elecciones. Dirección ejecutiva. Unidad de estadística, 2022) y los relativos a las formas de interacción, y consiguiente nivel de engagement (O1, O2, O3 y O4).
Tabla 4. Resultados electorales, alineación temática e interacción
|
Candidato |
% Votos |
|
Alineación temática (0–1) |
"Me gusta" |
Comentarios |
Compartidos |
Engagement |
Nº posts |
|
ESPAÑA |
||||||||
|
ELECCIONES |
||||||||
|
PP |
33,05% |
|
0,205 |
66.663 |
20.822 |
38.123 |
172.066 |
73 |
|
PSOE |
31,70% |
|
0,274 |
61.366 |
20.587 |
25.003 |
172.510 |
62 |
|
VOX |
12,39% |
|
0,396 |
211.015 |
50.063 |
34.321 |
324.614 |
91 |
|
SUMAR |
12,31% |
|
0,544 |
42.702 |
13.304 |
12.535 |
100.796 |
68 |
|
POSELECCIONES |
||||||||
|
PP |
33,05% |
|
0,788 |
21.367 |
5.954 |
16.274 |
83.837 |
52 |
|
PSOE |
31,70% |
|
0,588 |
10.062 |
2.752 |
7.575 |
59.968 |
20 |
|
VOX |
12,39% |
|
0,725 |
42.361 |
13.370 |
8.762 |
161.233 |
40 |
|
SUMAR |
12,31% |
|
1 |
824 |
201 |
1.209 |
74.467 |
3 |
|
COSTA RICA |
||||||||
|
ELECCIONES: Vuelta 1 |
||||||||
|
PLN- FIGUERES |
26,91% |
45,97% |
0,53 |
177.408 |
13.492 |
60.563 |
196.455 |
128 |
|
PPSD-CHAVES |
16,55% |
51,47% |
0,42 |
133.997 |
33.246 |
15.044 |
52.532 |
347 |
|
NR-ALVARADO |
14,67% |
- |
0,3 |
273.474 |
37.210 |
49.807 |
98.495 |
366 |
|
PLP-FEINZAIG |
12,23% |
- |
0,54 |
148.069 |
11.923 |
12.575 |
105.869 |
163 |
|
ELECCIONES: Vuelta 2 |
||||||||
|
PLN- FIGUERES |
26,91% |
45,97% |
0,68 |
210.652 |
21.282 |
44.137 |
368.095 |
75 |
|
PPSD-CHAVES |
16,55% |
51,47% |
0,32 |
167.631 |
32.931 |
25.370 |
121.469 |
186 |
|
SUBTOTAL ELECCIONES |
||||||||
|
PLN- FIGUERES |
|
|
0,61 |
388.060 |
34.774 |
104.700 |
259.869 |
203 |
|
PPSD-CHAVES |
|
|
0,37 |
301.628 |
66.177 |
40.414 |
76.589 |
533 |
|
NR-ALVARADO |
|
|
0,30 |
273.474 |
37.210 |
49.807 |
98.495 |
366 |
|
PLP-FEINZAIG |
|
|
0,54 |
148.069 |
11.923 |
12.575 |
105.869 |
163 |
|
POSELECCIONES |
||||||||
|
PLN- FIGUERES |
26,91% |
45,97% |
0,94 |
29.730 |
1.105 |
3.810 |
192.472 |
18 |
|
PPSD-CHAVES |
16,55% |
51,47% |
0 |
6.821 |
916 |
3.317 |
276.350 |
4 |
|
NR-ALVARADO |
14,67% |
- |
0,2 |
125.859 |
5.408 |
11.187 |
206.455 |
69 |
|
PLP-FEINZAIG |
12,23% |
- |
0,64 |
103.387 |
5.032 |
10.015 |
538.336 |
22 |
Fuente: Elaboración propia.
El análisis de la alineación temática (O3) revela una diferencia marcada en el comportamiento de los partidos políticos españoles entre periodos. Existe una clara tendencia al incremento de forma generalizada en la fase poselectoral en los cuatro partidos analizados. El PP experimenta el mayor crecimiento porcentual con un incremento de aproximadamente el 284% (de 0,205 a 0,788). SUMAR es el único partido que alcanza la máxima alineación (1,00) en el periodo poselectoral, lo que implica una coherencia temática total. También en el periodo electoral tenía el valor más alto (0,544). El PSOE presenta el menor crecimiento porcentual, con un aumento del 114,6% (de 0,274 a 0,588), si bien su valor en el periodo poselectoral (0,588) es superior al de VOX (0,396) en el periodo electoral.
A diferencia del incremento generalizado observado en España durante el periodo poselectoral, Costa Rica muestra un comportamiento más heterogéneo. Dos partidos incrementan sustancialmente su alineación en el periodo poselectoral (PLN-FIGUERES y PLP-FEINZAIG), mientras que los otros dos experimentan descensos significativos (PPSD-CHAVES y NR-ALVARADO). En contraste, el periodo poselectoral se caracteriza por las diferencias más extremas observadas en todo el análisis. PLN-FIGUERES alcanza una alineación de 0,94, incrementándose un 77,4% respecto a su valor en primera vuelta y un 38,2% respecto a segunda vuelta, consolidando una coherencia temática casi absoluta. PLP-FEINZAIG incrementa su alineación a 0,64 (aumento del 18,5%), manteniendo una coherencia moderada-alta. NR-ALVARADO desciende a 0,20 (reducción del 33,3%), situándose en una coherencia muy baja. PPSD-CHAVES experimenta un colapso total de su alineación a 0,00, lo que implica la ausencia completa de coherencia temática en el periodo posterior a su victoria electoral. Este último dato constituye la anomalía más pronunciada del análisis.
Con relación al periodo electoral, es importante precisar que, debido a las diferencias en los sistemas electorales, se ha agrupado el conjunto de los datos costarricenses del proceso electoral completo para facilitar la comparación con España, donde existe un único periodo electoral. No obstante, esta agrupación presenta limitaciones metodológicas que deben tenerse en cuenta: los partidos que accedieron a la segunda vuelta (PLN y PPSD) tuvieron mayor tiempo de exposición y actividad comunicativa que aquellos eliminados en la primera ronda (NR y PLP), lo que afecta especialmente a la comparabilidad de las métricas de engagement y número de publicaciones.
Previamente, respecto de la alineación temática, cabe constatar que España presenta una correlación inversa clara entre éxito electoral y alineación: los partidos mayoritarios PP (33,05% de votos) y PSOE (31,70%) muestran los niveles más bajos de alineación (0,205 y 0,274 respectivamente), mientras que los partidos minoritarios VOX (12,39%) y SUMAR (12,31%) presentan valores superiores (0,396 y 0,544). En Costa Rica, el panorama es más heterogéneo. PLN-Figueres lidera en alineación temática (0,61), mientras que PPSD-Chaves, el eventual ganador de las elecciones, presenta una alineación relativamente baja (0,37). Destaca que NR-Alvarado muestra la menor alineación (0,30), y PLP-Feinzaig presenta una alineación elevada (0,54). En términos comparativos, los partidos costarricenses muestran niveles de alineación generalmente superiores a los españoles, con un valor promedio de 0,46 frente a 0,35 en España.
El análisis de las métricas de interacción y, por consiguiente, del nivel de engagement de España y Costa Rica (O4) revela también patrones divergentes. Mientras España muestra un descenso generalizado del engagement absoluto en el periodo poselectoral, Costa Rica presenta trayectorias heterogéneas. Concretamente, en el periodo electoral español, VOX lidera con 324.614 de engagement total, seguido por PSOE, PP y SUMAR. Destaca que VOX, con solo el 12,39% de votos, obtiene un engagement 88,7% superior al PP, que obtuvo el mayor porcentaje de votos. En el periodo poselectoral español, todos los partidos reducen su engagement absoluto, con un descenso promedio del 50,7%. VOX mantiene el liderazgo (161.233), seguido por PP (83.837).
En Costa Rica, en la primera vuelta (V1), PLN-Figueres lidera con 196.455, seguido por PLP-Feinzaig (105.869) y NR-Alvarado (98.495). PPSD-Chaves, el eventual ganador, obtiene el menor engagement (52.532). En la segunda vuelta (V2), PLN-Figueres incrementa dramáticamente su engagement a 368.095 (+87,4%), mientras PPSD-Chaves aumenta a 121.469 (+131,2%), mostrando máxima movilización en la fase decisiva. En el periodo poselectoral, los valores absolutos varían significativamente entre candidatos: PLP-Feinzaig alcanza 538.336 y PPSD-Chaves 276.350.
En conjunto, durante el periodo electoral (V1 y V2), PLN-Figueres acumula el mayor engagement (259.869), seguido de PLP-Feinzaig (105.869) y NR-Alvarado (98.495). Resulta llamativo que PPSD-Chaves, el ganador final, presenta el engagement más bajo (76.589) a pesar de haber participado en ambas rondas electorales. Debe señalarse que la comparación directa de estas cifras entre partidos costarricenses está limitada por las diferencias temporales mencionadas. En este sentido, para complementar el análisis y permitir una comparación más ajustada, se calculó el engagement promedio por publicación. En España, VOX obtiene 3.568 interacciones por post, mientras que en Costa Rica los valores oscilan entre 144 (PPSD) y 1.280 (PLN). Esta métrica evidencia que la estrategia española, aunque menos prolífica en volumen de publicaciones, resulta más eficiente en términos de engagement por contenido publicado. En el contexto costarricense, PLN-Figueres (1.280 interacciones/post) muestra mayor eficiencia que PPSD-Chaves (144), lo que sugiere diferencias cualitativas en la capacidad de movilización de audiencias más allá del tiempo de exposición.
A partir de los datos por partidos relativos a alineación temática (x) y engagement (y) se determina el coeficiente de Correlación de Pearson (r) por países para acometer el O5 (Tablas 5 y 6).
Tabla 5. Alineación temática y engagement. España
|
España |
||||||||||
|
Periodo |
Electoral |
Poselectoral |
||||||||
|
Partido |
España (muestra) |
PP |
PSOE |
VOX |
SUMAR |
España (muestra) |
PP |
PSOE |
VOX |
SUMAR |
|
Media alineación / Alineación |
0,35475 |
0,205 |
0,274 |
0,396 |
0,544 |
0,77525 |
0,788 |
0,588 |
0,725 |
1 |
|
Media engagement |
192.496,5 |
172.066 |
172.510 |
324.614 |
100.796 |
94.876 |
83.837 |
59.968 |
161.233 |
74.467 |
|
Covarianza |
-2.408,990 |
|
|
|
|
1.954.698 |
|
|
|
|
|
Desviación estándar alineación |
0,1473 |
|
|
|
|
0,1834 |
|
|
|
|
|
Desviación estándar engagement ≈ |
118.277,300 |
|
|
|
|
66.000.000 |
|
|
|
|
|
Coeficiente de Pearson (r) ≈ |
-0,139 |
|
|
|
|
+0,162 |
|
|
|
|
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 6. Alineación temática y engagement. Costa Rica
|
País |
C. Rica |
|||||||||||||||
|
Periodo |
Electoral (V1) |
Electoral (V2) |
Electoral (V1 y V2) * |
Poselectoral |
||||||||||||
|
Partido - candidato |
Costa Rica (Muestra) |
PLN- F. |
PPSD-CH. |
NR-A. |
PLP-F. |
Costa Rica (Muestra) |
PLN- F. |
PPSD-CH. |
Costa Rica (Muestra) |
PLN- F. |
PPSD-CH. |
Costa Rica (Muestra) |
PLN- F. |
PPSD-CH. |
NR-A. |
PLP-F. |
|
Media alineación / Alineación |
0,4475 |
0,53 |
0,42 |
0,3 |
0,54 |
0,50 |
0,68 |
0,32 |
0,4875 |
0,605 |
0,37 |
0,445 |
0,94 |
0 |
0,2 |
0,64 |
|
Media engagement |
113.337,75 |
196.455 |
52.532 |
98.495 |
105.869 |
244.782,00 |
368.095 |
121.469 |
184.637,75 |
282.275 |
87.000,50 |
303.403,250 |
192.472 |
276.350 |
206.455 |
538.336 |
|
Covarianza |
-663.408,0 |
|
|
|
|
44.409,000 |
|
|
1.109.117,0 |
18309 |
-3.473,40 |
8.929,000 |
|
|
|
|
|
Desviación estándar alineación |
0,1589 |
|
|
|
|
0,360 |
|
|
0,1996 |
0,106 |
0,0707 |
0,2810 |
|
|
|
|
|
Desviación estándar engagement ≈ |
223.514.000,0 |
|
|
|
|
506.362,000 |
|
|
184.428.000 |
121.346,2 |
48.706,40 |
191.078.000 |
|
|
|
|
|
Coeficiente de Pearson (r) ≈ |
-0,019 |
|
|
|
|
0,244 |
|
|
0,03 |
+1 |
-1 |
0 |
|
|
|
|
Fuente: Elaboración propia.
Tal y como se muestra en la Tabla 5, en España, durante el periodo electoral, la correlación de Pearson obtenida fue negativa y muy débil (ρ≈−0,139). Esta débil correlación negativa está influenciada por la distribución de los datos, donde VOX muestra el engagement más alto (324.614) con una alineación media (0,396), mientras que SUMAR, a pesar de tener la alineación más alta (0,544), registra un engagement considerablemente menor (100.796). La covarianza en conjunto fue de −2.408.990, un valor numéricamente alto pero negativo, que indica una tendencia inversa. Sin embargo, debido a la alta dispersión del engagement (σ≈118.277.300), la covarianza no es suficiente para generar una correlación fuerte.
Sin embargo, en el periodo poselectoral, la correlación de Pearson, aun siendo débil, fue positiva (ρ≈+0,162). En esta fase, los partidos se concentran en una alineación temática más alta (de 0,588 a 1,00), siendo SUMAR el que presenta la alineación máxima (1,00), aunque su engagement (74.467) se mantiene en los valores más bajos. El engagement más alto lo registra VOX (161.233), contribuyendo al coeficiente positivo, aunque débil. La covarianza calculada es de 1.954.698. La menor dispersión del engagement (σ≈66.000.000) respecto al periodo electoral permite que esta covarianza resulte en un coeficiente levemente más fuerte.
En el caso de Costa Rica, se procedió, como en el caso de la alineación temática, a agrupar los datos de la primera y la segunda vuelta para el período electoral con el objetivo de realizar una comparación objetiva con el periodo poselectoral y con España, que incluyen 4 partidos en ambos casos (Tabla 6). Los datos agrupados muestran una correlación positiva y muy débil (ρ≈+0,03), que se sitúa entre los valores individuales. La covarianza calculada fue de 1.109.117. A pesar de que esta covarianza es numéricamente grande, la alta desviación estándar del engagement (σ≈184.428.000) del conjunto diluye el valor de la covarianza, resultando en un coeficiente próximo a cero. Esta débil correlación está influenciada por PLN-Figueres, que en la V2 registra el engagement más alto de la fase (368.095), y por PPSD-Chaves, que registra el engagement más bajo en la V1 (52.532) a pesar de tener una alineación similar a la media. Respecto a la dinámica interna entre las vueltas, para PLN-Figueres, el aumento en la alineación temática de V1 a V2 estuvo positivamente relacionado con el aumento de su engagement.
En el periodo posterior a las elecciones, la correlación se mantuvo prácticamente nula (ρ≈+0,000), un valor que indica una ausencia total de relación lineal. Respecto de los parámetros estadísticos, la covarianza fue de 8.929, un valor muy bajo. La desviación estándar de la alineación (σ≈0,2810) fue alta, indicando la dispersión en los temas de campaña en esta fase.
Para ilustrar la magnitud y dirección de la asociación entre alineación temática (x) y engagement (y) se presenta un modelo de regresión lineal (Tabla 7). Este ejercicio tiene un propósito descriptivo-ilustrativo: los coeficientes estimados cuantifican la relación observada, pero no deben interpretarse como estimaciones poblacionales ni como evidencia de causalidad, dadas las limitaciones inherentes al tamaño muestral reducido.
Tabla 7. Alineación temática y engagement: modelo de regresión lineal simple
|
Periodo / País |
Coef. Pearson (r) |
Coef. Det. R2 |
Intercepto (β0) |
Coef. Alineación (β1) |
Predictibilidad (R2 %) |
Ecuación de Regresión (y ≈ β0+β1x) |
|
España: Elecciones |
-0,102 |
0,0104 |
214.075,69 |
-60.518,48 |
1,04% |
y≈214.075,69−60.518,48x |
|
España: Poselecciones |
+0.162 |
0,0262 |
39.043,99 |
75.409,88 |
2,62% |
y≈39.043,99+75.409,88x |
|
C. Rica: Electoral |
+0.030 |
0,0009 |
180.208,61 |
11.517,21 |
0,09% |
y≈180.208,61+11.517,21x |
|
C. Rica: Poselecciones |
+0,000 |
0,0000 |
303.351,80 |
113,44 |
0% |
y≈303.351,80+113,44x |
Fuente: Elaboración propia.
En España, durante el periodo electoral, el coeficiente de alineación temática resultó ser negativo (−60.518,48). El coeficiente de determinación es de 0,0104, lo que significa que solo el 1,04% de la variación en el engagement es explicada por la alineación temática. Tras las elecciones, el coeficiente de alineación es positivo (β1≈75.409,88). El R2 de 0,0262 es el más alto registrado, indicando que el 2,62% de la variabilidad del engagement es explicada por la alineación.
En Costa Rica, los datos combinados de las dos vueltas que integran el periodo electoral arrojan un coeficiente de alineación positivo (β1≈11.517,21). El R2 resultante es de 0,0009, significando que solo el 0,09% de la variación del engagement es explicada por el modelo. Tras las elecciones, el coeficiente de alineación es mínimamente positivo (β1≈113,44). El R² es de 0, lo que indica que el modelo no explica la variación observada en el engagement.
En términos generales los modelos de regresión presentan valores de R² consistentemente bajos (entre 0% y 2,62%), indicando que la alineación temática explica una proporción mínima de la variación en el engagement. Se observan dos patrones diferenciados entre países: España muestra una inversión en el signo del coeficiente entre el periodo electoral (negativo) y poselectoral (positivo), siendo este último el que presenta mayor poder explicativo del conjunto del análisis. Costa Rica, por el contrario, mantiene coeficientes positivos en ambos periodos, aunque próximos a cero, especialmente en la fase poselectoral donde la capacidad predictiva del modelo es prácticamente nula.
Se aplica el mismo procedimiento que en el caso anterior (cálculo del coeficiente de correlación de Pearson) para analizar la relación entre alineación temática (x) y resultados electorales (y) (Tabla 8).
Tabla 8. Alineación temática y resultados electorales
|
País |
España |
C. Rica |
|||||||||
|
Partido Partido - candidato |
|
PP |
PSOE |
VOX |
SUMAR |
|
PLN- F. |
PPSD-CH. |
NR-A. |
PLP-F. |
|
|
Alineación temática |
|
0,205 |
0,274 |
0,396 |
0,544 |
|
0,53 |
0,42 |
0,3 |
0,54 |
|
|
Media alineación |
0,35475 |
|
|
|
|
0,4475 |
|
|
|
|
|
|
Votos (%) |
|
33,05% |
31,70% |
12,39% |
12,31% |
|
26,91% |
16,55% |
14,67% |
12,23% |
|
|
Media resultados electorales |
0,2236 |
|
|
|
|
0,1759 |
|
|
|
|
|
|
Covarianza |
-0,00188 |
|
|
|
|
+0,00244 |
|
|
|
|
|
|
Desviación estándar alineación |
0,1473 |
|
|
|
|
0,1124 |
|
|
|
|
|
|
Desviación estándar resultados electorales |
0,1057 |
|
|
|
|
0,0646 |
|
|
|
|
|
|
Coeficiente de Pearson (r) ≈ |
-0,1205 |
|
|
|
|
+0,3365 |
|
|
|
|
|
Fuente: Elaboración propia.
Nota: Se toman los datos relativos a la alineación temática del periodo electoral y, en el caso de Costa Rica, los resultados electorales de la primera vuelta para poder comparar el mismo número de partidos por país.
En España, los datos demuestran una clara desconexión entre la concentración temática y el éxito en las urnas. Los dos partidos más votados, PP (33,05%) y PSOE (31,70%), tienen las alineaciones temáticas más bajas (0,205 y 0,274, respectivamente). En el extremo contrario, SUMAR, presenta la alineación temática más alta (0,544) de toda la muestra española, pero obtiene el resultado electoral más bajo (12,31%). VOX, se sitúa en un punto intermedio, con una alineación temática de 0,396 y un resultado del 12,39%
En Costa Rica, la distribución de los partidos muestra una tendencia de correlación positiva (ρ≈+0,3365), aunque no perfecta. De manera específica, PLN-Figueres presenta una alineación temática alta (0,53) y, obtiene el mejor resultado electoral (26,91%). Este partido actúa como el principal motor de la correlación positiva. PPSD-Chaves presenta una alineación intermedia (0,42) y un resultado intermedio (16,55%). En el extremo que debilita la linealidad, PLP-Feinzaig tiene una alineación alta (0,54) pero un resultado bajo (12,23%). Y NR-Alvarado tiene la alineación más baja (0,30) de la muestra y un resultado bajo (14,67%), que es ligeramente mejor que el de PLP.
Para finalizar, al igual que en el caso de la relación de la alineación temática con el engagement, respecto de su relación con los resultados electorales se desarrolla un modelo de regresión lineal simple (Tabla 9).
Tabla 9. Alineación temática y resultados electorales: modelo de regresión lineal simple
|
Periodo / País |
Coef. Pearson (r) |
Coef. Det. R2 |
Intercepto (β0) |
Coef. Alineación (β1) |
Predictibilidad (R2%) |
Ecuación de Regresión (y≈β0+β1x) |
|
España: Elecciones |
-0,1205 |
0,0145 |
0,2543 |
-0,0866 |
1,45% |
y≈0,2543−0,0866x |
|
C. Rica: Vuelta 1 |
+0,3365 |
0,1132 |
0,0893 |
0,1937 |
11,32% |
y≈0,0893+0,1937x |
Fuente: Elaboración propia.
El modelo de regresión lineal simple (Tabla 9), establece que la alineación temática no es un predictor lineal significativo del resultado electoral en ninguno de los casos analizados, aunque el impacto de esta variable difiere notablemente entre los países. En España, el coeficiente de determinación es de solo 0,0145, lo que implica que la alineación temática apenas explica el 1,45% de la variabilidad del voto. Dicha desconexión se formaliza con un coeficiente de alineación negativo (−0,0866), lo que significa que un aumento en la concentración temática predice una ligera disminución del porcentaje de voto. Por su parte, en Costa Rica (V1), la predictibilidad es significativamente mayor, con un R2 de 0,1132, indicando que la alineación temática explica el 11,32% de la variación del voto. Aunque esta cifra es mucho más alta que la española, el modelo sigue dejando casi el 89% de la variabilidad sin explicar. No obstante, el coeficiente de alineación es positivo (+0,1937), lo que sugiere que, en el contexto costarricense, una mayor concentración temática predice un aumento en el porcentaje de voto. Se observan, por lo tanto, dos patrones contrastantes entre países, España muestra un coeficiente de alineación negativo, mientras que Costa Rica presenta un coeficiente positivo. El caso costarricense registra un poder explicativo aproximadamente ocho veces superior al español, aunque en ambos contextos la mayor parte de la variabilidad del resultado electoral permanece sin explicar por el modelo (98,55% en España y 88,68% en Costa Rica).
Los resultados obtenidos en esta investigación plantean un cuestionamiento sustancial a los supuestos predominantes en la comunicación política digital contemporánea (Carchi-Maurat et al., 2025; Mukherjee, 2020; von Nostitz et al., 2024). De manera específica, en función de la hipótesis y objetivos planteados en torno a la incidencia de la alineación temática, los niveles bajos de alineación durante el periodo electoral en ambos países indican que los partidos no priorizan sistemáticamente los temas identificados por los ciudadanos como relevantes. Este hallazgo contrasta con la literatura que asume una orientación al mercado de los partidos contemporáneos, en inglés market-oriented (Lees-Marshment, 2025) sugiriendo que la eficacia de la estrategia comunicacional responde a múltiples factores y no solo a una atención personalizada a los intereses de los ciudadanos (Kumar et al., 2025).
El incremento de la alineación temática en el periodo poselectoral español confirma lo concluido por Blasco-Duatis et al. (2018) sobre agenda-setting intermedia, cuando señalan que la construcción temática responde más a dinámicas de interacción entre medios y partidos que a la traslación directa de preocupaciones ciudadanas medidas en encuestas.
El caso costarricense, particularmente el colapso a 0,00 de PPSD-Chaves tras ganar con el 51,47%, constituye un hallazgo excepcional que desafía también los marcos teóricos dominantes. Este resultado no obedece a una ausencia de actividad en la plataforma, sino a la naturaleza de los contenidos difundidos, todos ellos clasificados como Campaign Issues sin coincidencias con las categorías de intereses ciudadanos identificadas en este estudio. Esto podría interpretarse como un desplazamiento hacia mensajes de carácter institucional o de consolidación del liderazgo tras la victoria electoral. Este patrón matiza la prescripción de coherencia comunicacional posvictoria y sugiere que, en determinados contextos institucionales y culturales, una comunicación poselectoral menos alineada temáticamente puede resultar funcional para la gestión de coaliciones amplias sin compromisos programáticos específicos.
De manera específica, respecto de la relación entre alineación temática y engagement, la hipótesis se rechaza categóricamente en todos los contextos analizados. Las correlaciones extremadamente débiles y los coeficientes de determinación insignificantes (R2 máximo de 2,62%) confirman que la alineación temática no explica la variabilidad del engagement. Este hallazgo contradice frontalmente la premisa central de la comunicación política centrada en la audiencia, en inglés audience-centric (Chua y Westlund, 2019; Kim, 2024), que postula que atender las expectativas ciudadanas genera mayor interacción. Los resultados sugieren que el engagement político digital responde a factores distintos de la relevancia temática, al menos, de manera independiente (Fernández Gómez et al., 2026).
Con relación a la incidencia de la alineación temática en los resultados electorales, la hipótesis también debe rechazarse para España si bien se confirma parcialmente para Costa Rica, revelando una contingencia contextual fundamental. En España, la correlación negativa indica que la alineación temática no solo no predice el éxito electoral, sino que presenta una ligera tendencia inversa. Este patrón contradice las prescripciones del marketing político orientado al mercado (Barrientos-Báez, 2022; Lees-Marshment, 2025), sugiriendo que las estrategias catch-all con mensajes temáticamente amplios fueron más efectivas que la especialización alineada con preocupaciones específicas.
En Costa Rica, la correlación positiva moderada indica mayor asociación entre alineación temática y éxito electoral, aunque el modelo deja sin explicar el 88,68% de la variabilidad. Esta diferencia podría deberse a factores institucionales y de sistema de partidos: menor institucionalización partidaria y mayor volatilidad electoral en Costa Rica versus sistema de partidos más consolidado en España, donde las decisiones electorales están más ancladas en identidades políticas que trascienden agendas temáticas coyunturales (Enders et al., 2022).
Pese a la relevancia e interés de los resultados, estos resultados deben interpretarse con cautela debido a diversas limitaciones del diseño. De manera especialmente relevante, el número reducido de unidades de análisis (4 partidos por país) limita la potencia estadística y el alcance inferencial del estudio, reforzando su carácter exploratorio-descriptivo. Por ello, los modelos de regresión presentados (Tabla 7 y 9) deben interpretarse como una herramienta descriptivo-ilustrativa, sin pretensión de generalización ni de establecer relaciones causales.
Adicionalmente, la operacionalización de la alineación temática mediante encuestas puede no captar plenamente las preocupaciones ciudadanas reales, así como Facebook, en exclusiva, no representa necesariamente el conjunto del ecosistema digital. Finalmente, el engagement como indicador también presenta limitaciones, ya que puede estar influido por variables no consideradas como la inversión publicitaria, el tamaño previo de la audiencia o el carisma de los candidatos.
Pese a estas limitaciones, la investigación aporta evidencia empírica relevante sobre la complejidad de la relación entre alineación temática, engagement y éxito electoral en contextos comparados. En conjunto, los hallazgos permiten matizar varios supuestos de las teorías dominantes en comunicación política digital. En particular, cuestionan la aplicabilidad universal del enfoque de marketing político: market-oriented (Lees-Marshment, 2025), al mostrar que la adaptación mecánica a las demandas ciudadanas no siempre se traduce en mayores niveles de interacción o rendimiento electoral en contextos multipartidistas. Asimismo, los resultados problematizan las perspectivas audience-centric, al evidenciar que el engagement político parece depender también de dinámicas emocionales e identitarias que trascienden la mera alineación temática (Chua y Westlund, 2019; Kim, 2024).
En síntesis, esta investigación demuestra que las relaciones entre alineación temática, engagement digital y éxito electoral son más complejas y contextualmente contingentes de lo que asumen las teorías dominantes. Futuras investigaciones deberían expandir el análisis a más contextos y plataformas, explorar dimensiones cualitativas y examinar efectos mediadores de variables para construir teorías más robustas de la comunicación política digital contemporánea.
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Contribuciones de los/as autores/as:
Conceptualización: Martínez-Sala, Alba-María y Halabi García, Paula. Software: Martínez-Sala, Alba-María. Validación: Martínez-Sala, Alba-María y Halabi García, Paula. Análisis formal: Martínez-Sala, Alba-María; Halabi García, Paula; Quiles-Soler, Carmen y Monserrat-Gauchi, Juan. Curación de datos: Martínez-Sala, Alba-María; Halabi García, Paula; Quiles-Soler, Carmen y Monserrat-Gauchi, Juan. Redacción-Preparación del borrador original: Martínez-Sala, Alba-María; Halabi García, Paula. Redacción-Re- visión y Edición: Quiles-Soler, Carmen y Monserrat-Gauchi, Juan. Visualización: Martínez-Sala, Alba-María; Halabi García, Paula; Quiles-Soler, Carmen y Monserrat-Gauchi, Juan. Supervisión: Martínez-Sala, Alba-María. Administración de proyectos: Martínez-Sala, Alba-María. Todos los/as autores/as han leído y aceptado la versión publicada del manuscrito: Martínez-Sala, Alba-María; Halabi García, Paula; Quiles-Soler, Carmen y Monserrat-Gauchi, Juan.
Financiación: Esta investigación no recibió financiamiento externo.
Alba-María Martínez-Sala
Departamento de Comunicación y Psicología Social. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Universidad de Alicante.
Doctora y Premio Extraordinario de Doctorado de la UMH. Licenciada en Ciencias de la Información, Publicidad y Relaciones Públicas (UCM). Es profesora Titular y codirectora del el Máster Universitario en Comunicación Digital. Su investigación se centra en el ámbito de las estrategias de comunicación y gestión relacional digital. Pertenece a los grupos de investigación MAE-CO y AgeCOM, de la UA y Gestión de la Comunicación Estratégica (GCE) de la UTPL. Forma parte de la Cátedra de Brecha Digital Generacional y de IUESAL y es miembro de RELAIP, RICE, RIMS, REDIPUB, RIIM, etc. Ha sido distinguida como profesora honorífica por la Universidad Católica de Miami e incluida em el ranking de investigadoras en España 2024 (ELLAS) más citadas.
albamaria.martinez@ua.es
Índice H:23
Orcid ID: https://orcid.org/0000-0002-6852-6258
Scopus ID: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57194398505
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ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Alba_Maria_Martinez-Sala
Academia.edu: https://independent.academia.edu/AlbaMar%C3%ADaMart%C3%ADnezSala
Paula Halabi García
Escuela de Ciencias de la Comunicación Colectiva. Universidad de Costa Rica.
Licenciada en Publicidad por la Escuela de Ciencias de la Comunicación Colectiva de la Universidad de Costa Rica (UCR), donde obtuvo graduación de honor y mención de honor por su tesis sobre la evolución histórica de la publicidad impresa en Costa Rica. Cuenta con un Máster en Administración de Empresas con énfasis en Mercadeo por el Instituto Tecnológico de Costa Rica y un Programa Especializado en Publicidad y Social Media Marketing por la Universidad de Costa Rica. Además, posee la Certificación Profesional como Profesora en Emprendimiento Online por la Universidad de Salamanca. Actualmente es subdirectora de la Escuela de Ciencias de la Comunicación de la UCR y ha sido Coordinadora de docencia y de la concentración en Publicidad. Combina su labor académica con una amplia experiencia en docencia, emprendimiento y consultoría en mercadeo.
paula.halabi@ucr.ac.cr
Orcid ID: https://orcid.org/0009-0006-3979-0400
Dialnet: https://dialnet.unirioja.es/servlet/autor?codigo=6143168
Carmen Quiles-Soler
Departamento de Comunicación y Psicología Social. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Universidad de Alicante.
Profesora Titular en el Departamento de Comunicación y Psicología Social de la Universidad de Alicante. Licenciada en Ciencias de la Información (Publicidad y Relaciones Públicas) por la Universidad Complutense de Madrid y Doctora por la Universidad de Alicante. Directora del grupo de investigación RPRSS y miembro del grupo de investigación AgeCOM, de la UA. Vinculada a diferentes redes y asociaciones como la RIMS, AIRP, DIRCOM, AE-IC, REDIPUB, RELAIP, IUESAL. Su investigación se centra en la comunicación en el ámbito de la salud; la comunicación digital, las redes sociales y públicos específicos; los sistemas y procesos de comunicación empresarial; y la gestión de la comunicación universitaria y la Agenda 2030.
mc.quiles@ua.es
Índice H: 12
Orcid ID: https://orcid.org/0000-0002-8706-3180
Scopus ID: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57219851271
Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=ZGCbO8UAAAAJ&hl=es
ResearchGate: https://alicante.academia.edu/MariQuiles
Academia.edu: https://independent.academia.edu/search?q=quiles%20soler
Juan Monserrat-Gauchi
Departamento de Comunicación y Psicología Social. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Universidad de Alicante.
Doctor en Comunicación por la UCH-CEU (Valencia). Licenciado en Ciencias de la Información: Publicidad y Relaciones Públicas, Universidad Politécnica de Valencia. Ha realizado estancias de investigación en: 1-Universidad de Playa Ancha, Valparaíso, (Chile). Beca Agencia Española de Cooperación Internacional, AECID. 2-Escuela Nacional de Relaciones Públicas - Santiago de Chile y Viña del Mar. 3-Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), Fac. Contaduría División Investigación (México). 4-California State University, (Sonoma) California, (USA). Ha obtenido por el Ministerio de Universidades (fondos EU Next Generation) Beca de Recualificación del Profesorado Universitario funcionario, (2022) Universitat Politècnica de Valencia. Líneas de investigación: comunicación en franquicia, sistemas y procesos de comunicación comercial, gestión de la RSC, comunicación y salud, comunicación y género, comunicación y deporte. Pertenece al Grupo de Investigación COMPUBES (UA). Premio Nacional de Franquicia al mejor trabajo de análisis e investigación.
juan.monserrat@ua.es
Índice H: 18
Orcid ID: https://orcid.org/0000-0003-1818-2968
Scopus ID: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=55998719600
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[1] Respecto de los periodos de análisis, en España es de 22 días, los que delimitan el periodo electoral. De este modo, la fase electoral comprende desde el 1 hasta el 22 de julio, siendo las elecciones el 23 de julio; y el poselectoral, desde el 1 hasta el 22 de septiembre de 2023. Para el análisis de Costa Rica, el periodo electoral consta de 2 periodos, ambos de 1 mes de duración. El primero, correspondiente a la primera vuelta (V1) comprende desde el 02/01 al 02/02/2022, celebrándose la jornada electoral el 06/02/2022. El correspondiente a la segunda vuelta (V2) abarca desde el 10/02 al 10/03/2022, siendo la jornada electoral el 03/04/2022. En cuanto al periodo poselectoral, es de un mes igualmente, desde el 10/04/2022 hasta el 10/05/2022.