Introducción

Las campañas políticas han evidenciado los avances en la tecnología persuasiva, con partidos y candidatos que aprovechan el poder de las redes sociales para influir en la opinión pública y aumentar sus posibilidades de éxito electoral. Estas plataformas, capaces de suscitar una participación activa, continuada e inmersiva de los usuarios, también conocido como engagement, han cambiado la dinámica de la comunicación política al permitir un modelo bidireccional de comunicación y acceso a los datos de las audiencias por parte de los anunciantes (^{Chadwick, 2013}). Con sus sofisticados algoritmos, estas tecnologías permiten generar publicidad dirigida a grupos demográficos específicos, facilitando a los políticos difundir sus mensajes, conectar con los votantes, y movilizar al electorado.

Se estima que México cuenta con alrededor de 97 millones de personas con acceso a internet, lo que significa más del 81% de la población del país mayor de 6 años. De este porcentaje, el 93% utiliza internet para comunicarse y el 91% lo utiliza para acceder a las redes sociales, que son utilizadas a diario de manera creciente, lo que coloca a sus usuarios en el centro de las batallas políticas electorales. En ese país la red social con el mayor porcentaje de usuarios es Facebook (^{INEGI, 2023}), que, a su vez, y desde su surgimiento en febrero de 2004, se ha posicionado a nivel mundial como la red social con más seguidores. Lo anterior es consecuencia de la adaptación, flexibilidad y capacidad viral que alcanzan los contenidos dentro de esta red social (^{Altamirano-Benítez et al., 2022}).

Debido a la utilización de estas tecnologías en México, la publicidad política digital que se pauta en tales espacios es un tema de creciente interés, aunque la literatura mexicana adolece de una laguna de conocimiento empírico sobre su uso y sus consecuencias. Los estudios en la línea del marketing político describen la segmentación y el micro-targeting que han alcanzado estos mensajes, a partir de la observación de la personalización de mensajes y el uso de datos demográficos y psicográficos. Asimismo, recalcan la función de fidelización de audiencias, alcance y dinamismo del uso de ciertas plataformas, como Tiktok (^{Solano-Ávila, 2022}), por encima del éxito electoral que supuestamente conllevarían su frecuencia de contenidos y número de seguidores. Otros estudios se han centrado en la desinformación y las noticias falsas en las redes sociales (^{Echeverría y Rodríguez-Cano, 2023}) y sus repercusiones en la percepción pública, la credibilidad de las instituciones y la integridad de los procesos electorales. Finalmente, se encuentran las investigaciones que estudian el marco legal y ético de la publicidad política digital y aquellas que se centran en el estudio de la movilización de los usuarios y el fomento de la participación ciudadana.

Las investigaciones sobre la publicidad política digital en México se encuentran actualmente en una etapa exploratoria, sin que se hayan desarrollado estudios que analicen sus consecuencias. Esto incluye tanto las de tipo general como aquellas que surgen en las propias plataformas, derivadas del diálogo bidireccional entre los contenidos y los usuarios. En este contexto, las plataformas ofrecen a los usuarios un repertorio de herramientas para interactuar, como dar “me gusta” (u otras reacciones), compartir, comentar o simplemente visualizar ciertos contenidos.

En el ámbito político, las interacciones en las plataformas digitales presentan una mayor frecuencia debido a la naturaleza emocional e identitaria de sus contenidos. Esta tendencia resulta particularmente destacada en relación con los contenidos negativos y de ataque, los cuales generan un elevado nivel de interacción y provocan reacciones emocionales negativas en los usuarios. Esta dinámica produce un efecto expansivo en las plataformas digitales, ya que un incremento en el número de interacciones otorga mayor visibilidad a los contenidos. Diversos estudios han señalado que los contenidos con mayor carga negativa tienden a generar niveles más altos de interacción y negatividad en las reacciones de los usuarios (^{Balaban et al., 2024}; ^{Bene, 2017}; ^{Heiss et al., 2019}; ^{Klinger et al., 2023}). Sin embargo, investigaciones alternativas no han identificado una relación directa entre los contenidos negativos y un aumento del engagement (^{Bil-Jaruzelska y Monzer, 2022}; ^{Rossini et al., 2021}), mientras que otras señalan que los contenidos positivos, y especialmente los humorísticos, son los que estimulan en mayor medida las reacciones de los usuarios (^{Bene, 2017}; ^{Bil-Jaruzelska y Monzer, 2022}; ^{Stetka et al., 2019}). En el caso de México, estos fenómenos aún requieren ser explorados.

El objetivo de este trabajo es analizar las consecuencias de la publicidad política negativa en términos de su capacidad de suscitar mayores interacciones y un grado mayor de engagement en los usuarios. Procedemos analizando el contenido de las piezas publicitarias emitidas por los partidos políticos en la plataforma Facebook, en particular su valencia y las tácticas que recrudecen su negatividad, y vinculamos estas características con las métricas individuales y condensadas de engagement proporcionadas por dicha plataforma. El escenario empírico de estudio es la campaña electoral de 2023 a la gubernatura del Estado de México, el más poblado del país, y por lo tanto con la mayor cantidad de votantes y una actividad política mejor financiada y más efervescente.

A partir de lo antes expuesto, este artículo aporta a la literatura de comunicación política y publicidad política digital en México en dos sentidos. En primer lugar, determina qué valencia de publicidad (negativa o positiva) emitida en Facebook genera mayor nivel de engagement. El supuesto central se basa en la literatura internacional que indica un mayor nivel de engagement en publicidad negativa que en positiva en redes sociales. En segundo lugar y a partir del análisis de contenido de cada una de las piezas de publicidad política negativa recuperadas en el corpus, esta investigación permite identificar cuáles son las tácticas persuasivas de los spots que generan mayor interacción en las audiencias. Esto tiene implicaciones respecto a las estrategias de campaña, pero también permite entender qué dinámicas de interacción se ponen en juego en las redes sociales en tiempos electorales.

El artículo se estructura de la siguiente manera: en la primera sección del marco teórico se desarrolla un análisis sobre el uso creciente de las plataformas digitales en las campañas políticas, considerando sus propiedades para el relacionamiento entre usuarios y contenidos, así como su función como espacios para la difusión de publicidad política, en particular aquella de carácter negativo. La segunda sección del marco teórico examina con mayor profundidad las reacciones negativas que predominan en dichas plataformas y cómo estas favorecen una participación activa e inmersiva por parte de los usuarios, lo que se traduce en un determinado nivel de engagement. La sección metodológica subsecuente describe en detalle los procedimientos empleados en el análisis de contenido y su relación con las métricas de redes sociales utilizadas en este estudio. Finalmente, las secciones de resultados y discusión presentan y analizan los hallazgos obtenidos en función de los objetivos planteados.

Publicidad política digital en redes sociales. Uso de Facebook y estrategias de ataque

Durante los recientes procesos electorales, México ha sido testigo de un nuevo panorama político multifacético de campaña que evidencia cómo internet, en concreto las redes sociales como Facebook, Instagram, X (antes Twitter) o Tiktok, se ha convertido en un canal de comunicación directo con el electorado que rivaliza con la televisión, durante mucho tiempo el medio de comunicación hegemónico en alcance electoral.

Las redes tienen capacidades distintivas que potencian su utilidad electoral. Se orientan a micro segmentos de la población que cada día son más activos, tienen una bidireccionalidad intrínseca, y una arquitectura basada en algoritmos y análisis de datos, lo cual particulariza la información a las características específicas de los micro segmentos (^{Esser y Pfetsch, 2020}; ^{Roemmele y Gibson, 2020}; ^{Bennett y Pfetsch, 2018}; ^{Blumler, 2016}). Al aunar una presentación y lenguaje adaptados a los mismos (^{De-Rosa, 2018}), las plataformas permiten que la figura de los partidos políticos y candidatos sea vista como un agente cercano y accesible con el que el electorado puede identificarse (^{Novelli, 2018}). Así, las propiedades de los medios digitales los han convertido en un espacio que incrementa la visibilidad del contenido político durante las campañas electorales (^{Bentivegna, 2014}; ^{De-Rosa, 2014}; ^{Fuchs, 2009}; ^{Vedel, 2003}).

La forma que revisten los mensajes políticos persuasivos comprende varias manifestaciones, aunque la que tiene mayor capacidad de viralización es la adaptación de la publicidad política televisiva, utilizada desde hace varias décadas para influir sobre el comportamiento de los votantes (^{Kaid, 2001}). Con la llegada del internet y las redes sociales ésta se ha adaptado a los ecosistemas electrónicos, desempeñando un papel fundamental en los procesos electorales del mundo (^{Sohal y Kaur, 2018}).

Por su parte, y en los últimos años, el uso de Facebook durante las campañas políticas ha experimentado un incremento significativo por parte de diversos actores. Este fenómeno se encuentra influido por las capacidades de la plataforma, su funcionalidad, el filtrado algorítmico y el procesamiento de datos (^{Bossetta, 2018}), así como por la manera en que facilita la interacción entre la ciudadanía y la clase política (^{Giansante, 2015}). La incorporación de Facebook en las estrategias de campaña responde a una lógica de marketing político, donde los cálculos costo-beneficio realizados por los actores políticos los llevan a optimizar el uso de recursos persuasivos, incluidos los digitales.

De acuerdo con ^{Westling (2007)}, Facebook cuenta con tres características de utilidad para la comunicación política. La primera consiste en que los políticos pueden comunicarse con los ciudadanos que quieran escucharlos, sin la exposición forzada que implicaban los cortes comerciales de la era televisiva, y los usuarios al mismo tiempo pueden manifestar sus opiniones a los candidatos. En segundo lugar, Facebook proporciona un espacio en el cual los usuarios pueden responder de manera positiva o negativa a los políticos, generando así un mayor número de interacciones. Finalmente, Facebook no puede forzar a los políticos a leer y dar respuesta a los comentarios de sus seguidores.

En relación con las estrategias de uso de la plataforma, los estudios de marketing han demostrado que los actores políticos logran captar la atención de los usuarios en redes sociales principalmente mediante la publicación de imágenes y contenidos de carácter personal, en comparación con declaraciones políticas o comentarios sobre noticias (^{Enli y Skogerbø, 2013}). A partir de estos hallazgos, se infiere que las estrategias basadas en la apelación a las emociones tienden a predominar en las publicaciones emitidas en Facebook (^{Puentes-Rivera et al., 2017}; ^{Stier et al., 2018}). Por ejemplo, investigaciones como la de ^{Borah (2016)} han identificado que los candidatos de la oposición suelen recurrir a ataques hacia sus adversarios y apelaciones al miedo, mientras que quienes ostentan el poder tienden a enfocarse en la promoción de sus logros, empleando estrategias como el humor para comunicar sus mensajes.

En consecuencia, en las redes sociales ha aumentado la comunicación con mensajes de tono negativo, donde este aspecto resulta esencial, ya que las audiencias reaccionan no solo al contenido, sino también a la manera en que se presenta (^{Box-Steffensmeier y Moses, 2021}). Esta opción por la negatividad parece ser rentable: existe literatura que ha evidenciado que la comunicación negativa que ejercen los políticos en las redes sociales se asocia positivamente con la participación digital. Esto se debe a que los mensajes negativos, en comparación con los positivos, son más atractivos, y poseen un mayor alcance en las audiencias (^{Box-Steffensmeier y Moses, 2021}; ^{Mallipeddi et al., 2021}; ^{Ouyang y Waterman, 2020}; ^{Fiske, 1980}). Por lo tanto, el hecho de que los políticos generen contenido negativo en las redes sociales se ha convertido en un método eficaz para aumentar la visibilidad de la publicidad (^{Box-Steffensmeier y Moses, 2021}).

Metodología y contexto del caso de estudio

El análisis de la publicidad política digital negativa emitida durante la contienda estatal estudiada en este artículo comprende varias etapas que atienden a los diferentes objetivos específicos del artículo. De inicio se realizó la categorización de la publicidad en aquella de tipo negativo y positivo, para posteriormente centrarse en las tácticas de la negativa.

La fase inicial de la investigación consistió en la integración del corpus de análisis, compuesto por piezas de publicidad política digital emitidas durante el proceso electoral gubernamental en el Estado de México en 2023. Para ello, se llevó a cabo una revisión sistemática de los perfiles oficiales de Facebook tanto de los candidatos como de los partidos políticos participantes en la contienda electoral. Esta diferenciación entre perfiles se fundamenta en la evidencia previa que señala variaciones en las interacciones de los usuarios según el tipo de cuenta (^{Bil-Jaruzelska y Monzer, 2022}).

Se incluyeron en el análisis los videos publicados durante el periodo oficial de campaña, comprendido entre el 3 de abril y el 31 de mayo de 2023. Ante la diversidad de formatos persuasivos que circulan en redes sociales, se decidió seleccionar el formato de spot de vídeo como unidad de análisis, por considerarse representativo de la publicidad política audiovisual estándar. Este formato no solo prevalece en campañas tradicionales en medios masivos, sino también en plataformas digitales. Su inclusión permite establecer comparaciones longitudinales con investigaciones previas, asegurando así la validez y continuidad en el estudio de estrategias comunicativas en contextos electorales.

Una vez conformado el corpus, el primer paso fue diferenciar las piezas negativas de las positivas. Para identificar una pieza negativa, se empleó el criterio de negatividad direccional, tal como lo definen ^{Benoit y Sheafer (2006)} y ^{Walter y Vliegenthart (2010)}, que consideran negativas aquellas piezas que presentan al candidato o al partido de manera desfavorable. En esta categoría, las críticas o ataques suelen estar dirigidos a las características personales del candidato, su integridad, su desempeño político previo, así como sus puntos de vista sobre los temas de campaña, planes y propuestas (^{Benoit y Sheafer, 2006}; ^{Walter y Vliegenthart, 2010}).

El siguiente paso consistió en recuperar las reacciones de los usuarios y los comentarios que se desprenden de cada spot. A través del trabajo colaborativo con el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) y mediante una API externa, se obtuvo, de cada posteo publicitario, el número de vistas, comentarios, que indican interacción; las reacciones de los usuarios, que indican reconocimiento; así como el número de compartidos, que implican interacción (^{Klinger et al., 2023}).

En la segunda fase, se calculó el engagement que genera cada una de las piezas de la publicidad política digital que han sido recuperadas (positivas y negativas). Para calcularlo se dividió el total de interacciones entre el total de impresiones, y el producto obtenido se multiplicó por cien (^{Núñez, 2017}). El total de interacciones está conformado por la suma de las reacciones, número de comentarios y compartidos. Por otro lado, las impresiones se refieren al número de reproducciones que ha tenido la publicación.

En la tercera fase, se realizó el análisis de contenido de las piezas negativas mediante el libro de códigos para análisis de contenido de los spots negativos y se retomaron variables que expresaran una mayor o menor intensidad de los ataques (^{Echeverría et al., 2020}). Dicho instrumento permite recuperar las características generales de emisión de las piezas, así como los elementos verbales y audiovisuales utilizados para articular los ataques en la publicidad negativa (ver Anexo 1). Se registró si los ataques eran directos, es decir, que mencionaban al candidato o partido opositor, o indirectos, que hacían alusiones sin mencionarlos directamente. También se identificó si usaban apelaciones emocionales, que provocan sentimientos en los espectadores, o lógicas, donde se exponen hechos o argumentos para persuadir racionalmente al votante. Además, se codificaron variables que describen las características de los ataques, incluyendo el objetivo del ataque, como la postura del adversario sobre un tema, sus antecedentes biográficos, su desempeño previo en otros cargos, su personalidad, su afiliación partidista o ideológica, y sus estrategias de campaña. También se analizaron las tácticas empleadas, como el humor, la asociación negativa del adversario con declaraciones previas, la vinculación del adversario con políticas negativas, ciudadanos o figuras destacadas que critican al adversario o las comparaciones con el opositor (^{Echeverría, 2020}).

La codificación se realizó a partir de una muestra del 10% de las piezas y fue convalidado con un procedimiento de acuerdo intercodificador y obtención de Kappa, a un mínimo de 0.7. Acto seguido y mediante operaciones estadísticas se realizó la vinculación entre las variables de negatividad analizadas y las métricas de engagement. Finalmente, para calcular la significación estadística de las diferencias entre las reacciones emitidas por los usuarios según la valencia del spot, se calculó la prueba de U de Mann-Whitney para datos no paramétricos.

Resultados

Esta sección de hallazgos establece la relación entre las características de los mensajes publicitarios y las reacciones, interacciones, así como el grado global de engagement que lograron concitar (tabla 1). En términos generales, se observó que las piezas negativas generan un mayor número de interacciones en comparación con las positivas, así como una cantidad significativamente mayor de visualizaciones; sin embargo, el nivel de engagement global asociado a las piezas negativas fue inferior.

En cuanto al primer aspecto, las visualizaciones de los anuncios negativos (M = 85,544, DE = 125,168) son casi tres veces más que las de los anuncios positivos (M = 25,583, DE = 68,585), siendo esta diferencia estadísticamente significativa, Z = -4.27, p = .000. De manera similar, las medias de comentarios son significativamente mayores en los anuncios negativos (M = 390, DE = 367) en comparación con los positivos (M = 285, DE = 371), con una diferencia estadísticamente significativa, Z = -2.08, p = .037.

Las reacciones totales son ligeramente mayores en los anuncios negativos (M = 1,624, DE = 1,686) en comparación con los positivos (M = 1,532, DE = 1,448), pero esta diferencia no es estadísticamente significativa, Z = -0.25, p = .802. Por otro lado, los compartidos son más numerosos en los anuncios negativos (M = 441, DE = 234) que en los positivos (M = 253, DE = 435), aunque la diferencia tampoco es estadísticamente significativa, Z = -1.94, p = .051.

En general, la tasa bruta de engagement de los anuncios positivos (27.7) es mayor que la de los anuncios negativos (3.1), y esta diferencia es estadísticamente significativa, Z = -1.17, p = .000. Por otro lado, las tácticas de ataque se vinculan estrechamente con el grado de engagement que consiguen las piezas.

Se encontró que las apelaciones emocionales negativas en los anuncios generan niveles de interacción distintos en comparación con las piezas que apelan a la lógica. La principal diferencia radica en la reproducción promedio de las piezas, que es considerablemente más alta para aquellas con apelaciones emocionales negativas (M = 124,547, DE = 162,518) que para las piezas con apelaciones lógicas (M = 37,718, DE = 36,302). Esta diferencia también se observa en el contraste entre el número de veces que se compartieron las piezas con apelaciones emocionales (M = 565, DE = 545) y las piezas con apelaciones lógicas (M = 362, DE = 298).

Por el contrario, las piezas con argumentos predominantemente emocionales (M = 398, DE = 400) no son significativamente más comentadas que las piezas con argumentos lógicos (M = 389, DE = 400). De manera similar, las piezas emocionales (M = 1,598, DE = 1,887) no generan más interacciones que las piezas lógicas (M = 1,670, DE = 1,762), ni provocan un engagement global distinto, respectivamente (M = 12.38, DE = 17.2 para las emocionales, M = 14, DE = 11.30 para las lógicas). Cabe señalar que ninguna de las diferencias mencionadas es estadísticamente significativa, según las pruebas de U de Mann-Whitney realizadas.

Por otro lado, los ataques directos hacia el propio candidato generan más comentarios que los ataques indirectos, que sugieren indicios acerca del mismo (M = 528, DE = 581 y M = 301, DE = 200, respectivamente). De manera similar, las piezas con ataques directos se comparten más (M = 714, DE = 569) que aquellas con ataques indirectos (M = 334, DE = 315), reciben más interacciones (M = 2,282, DE = 2,764 y M = 1,239, DE = 1,000, respectivamente) y generan más reproducciones (M = 114,170, DE = 180,888 y M = 69,360, DE = 89,233, respectivamente). Además, las piezas con ataques directos tienen un engagement ligeramente más alto (M = 14.51, DE = 15 y M = 12.26, DE = 15, respectivamente). Cabe señalar que únicamente la variable de compartir mostró diferencias estadísticamente significativas entre los tipos de ataque, Z = -1.80, p = .071.

Se compararon también las formas de ataque basadas en hechos frente a aquellas fundamentadas en opiniones, partiendo del supuesto de que los ataques basados en hechos son más agresivos, ya que implican juicios. Se encontró que los ataques basados en hechos generan una mayor proporción de comentarios (M = 387, DE = 433) en comparación con los basados en opiniones (M = 282, DE = 256), así como una mayor variabilidad. Lo mismo ocurre con la proporción de interacciones generadas, siendo M = 1,743, DE = 1,914 para los ataques basados en hechos y M = 1,312, DE = 950 para los basados en opiniones. Esta tendencia también se confirma con la medición global de engagement, donde los ataques basados en hechos (M = 16, DE = 11) superan ampliamente a los basados en opiniones (M = 5, DE = 3), reflejando además una mayor variabilidad.

A contrapelo, las piezas basadas en ataques de opinión son más compartidas (M = 780, DE = 614) que aquellas fundamentadas en hechos (M = 279, DE = 143). La misma diferencia se observa en términos de reproducciones, con M = 780, DE = 614 para los ataques basados en opiniones y M = 279, DE = 143 para los basados en hechos. Sin embargo, de acuerdo con las pruebas de U de Mann-Whitney ejecutadas, ninguna de las diferencias mencionadas anteriormente resultó estadísticamente significativa.

Otro elemento diferenciador en el engagement es el tipo de actor que realiza el ataque. Aunque el libro de códigos identificaba cinco categorías para esta variable, los resultados solo reflejaron dos de ellas: ataques realizados por una voz en off y ataques ejecutados por un ciudadano a cuadro. En todos los casos, los ataques realizados por voz en off resultaron en un mayor engagement que los realizados por ciudadanos: en cuanto a los comentarios (M = 473, DE = 501 frente a M = 128, sin desviación típica reportada), los compartidos (M = 719, DE = 519 frente a M = 197, sin desviación típica reportada), la proporción de interacciones (M = 2,083, DE = 2,343 frente a M = 471, sin desviación típica reportada), las reproducciones (M = 126,050, DE = 168,048 frente a M = 32,000, sin desviación típica reportada) y el engagement general (M = 12, DE = 12 frente a M = 2, sin desviación típica reportada). Debido al reducido número de piezas en estas clasificaciones, no fue posible ejecutar la prueba U de Mann-Whitney.

Finalmente, se buscó determinar si el aspecto del candidato opositor al que se dirige el ataque genera un mayor engagement. En general, los ataques dirigidos al desempeño del opositor en funciones públicas previas suscitaron más interacción en comparación con otros objetivos de ataque. Estos ataques generaron más comentarios (M = 401, DE = 654) que los dirigidos a sus características personales (M = 290, DE = 118) o su pertenencia al partido político opositor (M = 411, DE = 358), así como más interacciones (M = 1,893, DE = 2,925) que las otras categorías, en ese mismo orden (M = 1,880, DE = 303 y M = 1,573, DE = 1,676, respectivamente). El nivel bruto de engagement refleja esta misma jerarquía, con los ataques al desempeño del candidato (M = 15, DE = 13) ligeramente por encima de los ataques a su pertenencia a un partido opositor (M = 14, DE = 16) y considerablemente más elevados que los dirigidos a sus características personales (M = 9, DE = 12).

Por el contrario, en cuanto a las reproducciones, los ataques a las características personales de los adversarios parecen generar un mayor número de visualizaciones (M = 145,667, DE = 196,271), seguidos por los ataques a su pertenencia al partido opositor (M = 89,845, DE = 138,242) y, finalmente, los dirigidos a su desempeño previo (M = 46,925, DE = 52,688), en ese orden. Esta misma jerarquía se observa en los compartidos: M = 626, DE = 482 para el primer tipo de ataque, M = 504, DE = 487 para el segundo y M = 338, DE = 404 para el tercero. Debido a la naturaleza no paramétrica de los datos, se aplicó una prueba Kruskal-Wallis para evaluar las diferencias entre las diversas variables grupales, obteniendo una falta de significación estadística en todos los casos.

Discusión

El presente estudio pretendió determinar si la publicidad política negativa y algunas de sus tácticas generan mayor engagement en Facebook que la de tipo positivo, considerando la premisa general de que la participación política en las plataformas incrementa a partir de la exposición negativa a contenidos de valencia negativa.

Respecto al primer punto, los datos arrojan hallazgos clave. Por un lado, hallamos que, en comparación con los spots positivos, los negativos tienen el triple de visualizaciones, además de que los comentarios en la publicidad negativa son más numerosos y estadísticamente significativos, lo que sugiere un mayor engagement en estas formas de participación. Sin embargo, las reacciones y los compartidos no son estadísticamente significativos, y la proporción de reacciones en los negativos supera solo ligeramente a los positivos. Esto relativiza la mayor interacción al acto pasivo de visionado y la acción de comentar, pero no de apoyar o calificar de alguna manera el mensaje.

Aunado a esto, al considerar la cantidad bruta de engagement, se observa que esta es proporcionalmente menor. Cabe recordar que el engagement se calcula dividiendo el total de interacciones (la suma de reacciones, comentarios y compartidos) entre el total de impresiones (número de reproducciones), multiplicado por cien. Es decir, al calcular el engagement de manera general tanto para los spots positivos como negativos, se encuentra que la capacidad de engagement de los anuncios negativos es considerablemente menor: menos usuarios interactúan con el contenido negativo, mientras que una mayor proporción de usuarios interactúa con los positivos. Esto ocurre incluso considerando que las interacciones recibidas por la publicidad negativa podrían haber incrementado hipotéticamente la visibilidad de esos mensajes (^{Box-Steffensmeier y Moses, 2021}).

Es importante señalar que este análisis excluye tanto el sentido y nivel de elaboración de los comentarios como el volumen de usuarios que interactúan. Si bien estos factores podrían representar indicadores adicionales de engagement, su consideración requiere un procesamiento distinto y enfrenta desafíos como la posible presencia de cuentas automatizadas entre los usuarios.

Un segundo hallazgo relevante corresponde a la especificidad de las tácticas de ataque en los spots negativos para generar engagement. Los ataques directos, que mencionan a los candidatos en lugar de insinuar su identidad, resultaron el doble de compartidos en la plataforma, con una diferencia estadísticamente significativa. En general, los ataques directos generan casi el doble de comentarios, reacciones y reproducciones. Sin embargo, un nivel muy equilibrado de engagement bruto en general y la falta de significación estadística en las anteriores variables atenúan la capacidad de generalizar estos hallazgos.

Asimismo, el carácter predominantemente emocional del contenido de los spots no muestra un patrón uniforme de interacción superior en comparación con el racional. Al parecer, este tipo de contenido atrae más la atención, con una diferencia de casi 3,2 veces respecto a lo racional, y son considerablemente más compartidos. Sin embargo, los comentarios, el engagement bruto y las interacciones son casi iguales. También es complicado establecer estas diferencias a un nivel inferencial para esta variable, dada la ausencia de significatividad estadística.

Por otro lado, los ataques basados en hechos en contraste con los fundamentados en opiniones suscitan grados de engagement dispares, de modo que no se puede afirmar un patrón definido respecto a cada opción. Por ejemplo, los ataques basados en hechos superan en comentarios a los basados en opiniones, y triplican el engagement global. Estos datos indican una superioridad inicial en la capacidad de engagement de los spots basados en hechos, posiblemente por su grado de verosimilitud. Sin embargo, los basados en opiniones son más reproducidos, por una proporción de 2,5 veces, y más compartidos. Aunado a la falta de significatividad estadística y estos datos disímiles, no es claro un patrón discernible de efectividad.

Los objetivos de ataque corresponden a reacciones distintas. El desempeño del candidato parece ser un flanco de ataque efectivo para suscitar comentarios, interacciones o engagement bruto, más allá del partido opositor o características personales. Sin embargo, las características personales del candidato suscitan mayores reproducciones y compartidos. Finalmente, el hecho de que los spots con voz en off resulten en más engagement que aquellos con ciudadanos a cuadro parece ser un artefacto producto más bien del reducido número de piezas, antes que un patrón sistemático.

Conclusiones

Atendiendo a la significancia estadística necesaria para realizar inferencias generalizables, se concluye que los anuncios negativos de ataque son más visualizados y comentados que los positivos, y que los ataques directos son más compartidos, lo que sugiere un mayor respaldo de los usuarios. Sin embargo, las demás variables analizadas, incluidas las tácticas utilizadas, no alcanzaron significancia estadística, lo que limita las posibilidades de generalización.

A raíz de esta falta de significancia estadística, los resultados presentan insuficiencias en los indicadores de intensidad negativa, lo que dificulta asociar de manera concluyente las propiedades de engagement a este tipo de publicidad. Por ejemplo, las expresiones negativas de tipo emocional no logran generar un mayor engagement, como reporta la literatura (^{Puentes-Rivera et al., 2017}; ^{Stier et al., 2018}).

Estos hallazgos presentan cierta ambigüedad en relación con la literatura existente. Por un lado, dado que la negatividad de los mensajes no incrementa significativamente el nivel de engagement de los anuncios negativos, se confirman para este caso, y de manera parcial, estudios como los de ^{Bil-Jaruzelska y Monzer (2022)} y ^{Rossini et al. (2021)}, que se centran específicamente en este constructo, dicho sea de paso, empíricamente robusto y exigente. Al mismo tiempo, los resultados respaldan de forma parcial trabajos como los de ^{Balaban et al. (2024)}, ^{Bene (2017)}, ^{Heiss et al. (2019)} y ^{Klinger et al. (2023)}, que identifican una relación estrecha entre la publicidad negativa y engagement. Sin embargo, en este estudio, dicha relación solo se sostiene en ciertos indicadores.

Esto no implica que la publicidad negativa no sea estimulante. De hecho, estudios previos destacan que tanto su visibilidad (^{Box-Steffensmeier y Moses, 2021}) como su alcance (^{Mallipeddi et al., 2021}; ^{Ouyang y Waterman, 2020}) son mayores. Sin embargo, el grado de involucramiento de los usuarios con estos contenidos y otras reacciones más complejas, más allá del visionado, no alcanza niveles significativos.

En general, los fenómenos observados pudieran sugerir, como señala ^{Bene (2017)}, que los usuarios están más dispuestos a expresarse en contra que a favor de algo en el entorno digital de sus contactos, lo cual podría reflejar un clima general de polarización en las redes sociales (^{Rossini et al., 2021}). No obstante, este resultado también podría estar vinculado con la arquitectura misma de la plataforma de Facebook: documentos internos de la empresa han revelado que sus algoritmos incrementan en cinco veces la visibilidad de las reacciones negativas (como la opción “molesto”), lo que podría implicar que el fenómeno observado sea en parte una operación inducida y no un comportamiento orgánico de la plataforma (^{Klinger et al., 2023}).

Por otro lado, los datos revelan que las tácticas publicitarias están vinculadas a tipos específicos de interacciones, lo que demuestra que la reacción de los usuarios no es homogénea. Por ejemplo, sería incorrecto afirmar que una pieza con tácticas emocionales, en contraste con una de tácticas racionales, genera un mayor engagement en todos los niveles, debido a la supuesta naturaleza de las plataformas, que propicia visionados fugaces y respuestas impulsivas a los contenidos.

En realidad, cada táctica suscita diferentes niveles de engagement y desencadena reacciones específicas. Así, cada tipo de reacción está asociado a un significado particular, que está vinculado tanto con la valencia como con la táctica utilizada. Por lo tanto, sigue pendiente un estudio cualitativo que permita precisar el significado de estas interacciones en relación con las características persuasivas de los anuncios y, en consecuencia, comprender el sentido de estas diferencias y niveles de engagement.

Así, y en función de nuestros hallazgos empíricos, los candidatos y partidos podrían estar respondiendo a una dinámica en la que la publicidad negativa, favorecida por el comportamiento y la arquitectura de las plataformas, resulta más rentable en términos de alcance y visionado. Sin embargo, su capacidad para generar involucramiento significativo es limitada, especialmente en comparación con la publicidad positiva, que parece ser más efectiva en generar involucramiento por parte de los usuarios.

Este estudio presenta varias limitaciones. En primer lugar, muchos anuncios negativos desplegados en las plataformas digitales durante las campañas a menudo no provienen de las páginas oficiales de los candidatos o partidos, sino de cuentas satélite, ya sean de naturaleza humana o automatizada. Debido a su carácter anónimo, estas cuentas son difíciles de rastrear. Esto excluye del estudio a una cantidad significativa de publicidad negativa anónima, a la que se exponen muchos usuarios durante las campañas. En el mismo sentido, estimamos que un porcentaje considerable de reacciones y comentarios a las piezas que contemplamos son también anónimos o automatizados, y no reflejan reacciones auténticas de los ciudadanos. Por último, y en este mismo sentido, el presente estudio asocia tipos de contenidos con niveles de engagement; sin embargo, otra literatura (^{Stetka et al., 2019}) destaca más bien la identificación y grado de adhesión partidistas como variables independientes de engagement, al margen de los contenidos. Se necesitará más estudios empíricos para esclarecer este aspecto.

Por otro lado, destaca el bajo número de anuncios negativos pautados en Facebook, lo que conllevó la dificultad de obtener un análisis estadísticamente más robusto de las relaciones entre sus características y las interacciones que suscitan. Finalmente, como cualquier estudio de plataformas digitales, este artículo infiere la motivación de las interacciones, aunque su significado real y subjetivo concierne más bien directamente a sus usuarios, y no a sus huellas digitales (^{Bil-Jaruzelska y Monzer, 2022}).

Con todo, consideramos que se trata de una aportación exploratoria relevante, que sienta las bases para investigaciones de este tipo a una escala mayor, posiblemente a nivel presidencial, con más casos, más interacciones y una distribución estadísticamente más robusta para observar relaciones claras.