42 A través del análisis de la varianza (ANOVA) se identificó que existe un efecto significativo del tema de cada tuit en el nivel de interacción, (F=11,683, p<0,05). Los temas que hablan sobre movilizaciones consiguen más interacción que aquellos que hablan de agenda, análisis, desarrollo de la campaña, evaluación de administración propia o ajena, opinión política, propuestas y temas políticos. A través del análisis de la varianza (ANOVA) se observó que existe un efecto significativo de la función de cada tuit en el nivel de interacción, (F=16,635, p<0,05). La intención de apelar al votante genera más interacción que criticar, ofrecer información, proponer, reforzar positivamente, reivindicar y agradecer. La intención de hacer bromas no influye en la interacción. Mediante el análisis de la varianza (ANOVA) se observó que no existe una asociación entre el macrotema y la interacción (F=1,596, p>0,05). A través de la prueba t de Student se comprobó que sí existen diferencias estadísticamente significativas en cuanto a la presencia de elementos adicionales en los tuits y la media de la tasa de interacción [t(696)= 4,687; p= 0,000]. Los tuits que no incluyen algún elemento han conseguido una mayor media de tasa de interacción (0,00040) que los que sí incluyen (0,00013).
Figura 9. Tuit de interacción en respuesta a un seguidor desde la cuenta oficial de Twitter del alcalde de Cuenca, Pedro Palacios, recuperado del 28 de febrero de 2019 https://twitter.com/pedropalaciosu/status/1101270506551107584
