Figura 8. Tuit de Cynthia Viteri que incluye etiqueta y se dirige a un público indistinto

Figura 8. Tuit de Cynthia Viteri que incluye etiqueta y se dirige a un público indistinto, del 27 de febrero de 2019, https://twitter.com/CynthiaViteri6/status/1092796310330195970

Asimismo, se analizó si los alcaldes se habían dirigido explícitamente a audiencias en función de su nivel de educación y de su ocupación, a través del estadístico Chi Cuadrado, donde se determina que no existe asociación entre la categoría educación y el alcalde [χ²(8)= 11,207; p= 0,190]. Tampoco existe asociación entre ocupación y el alcalde [χ²(6)= 6,168; p= 0,405].

Mediante el análisis de la varianza (ANOVA) se observó que no existe un efecto significativo en la tasa de interacción cuando se incluyen tuits dirigidos a grupos etarios de manera directa, (F=0,571, p>0,05). En cuanto a la categoría sexo tampoco influye en la tasa de interacción (F=0,384, p>0,05).

Cabe mencionar que los tuits que se dirigen indistintamente por nivel de educación logran más interacción que aquellos que se dirigen a los que no tienen educación (F=3,664, p>0,05). Por otra parte, no existe diferencia significativa en la tasa de interacción en función de la ocupación hacia quienes se dirigen (F=0.306, p>0,05).

4.4. Resultado 4: Asociación entre estrategias e interacción

Es importante analizar los resultados a través de las pruebas estadísticas para medir la asociación entre las variables y el nivel de interacción de los posts.

Existe un efecto significativo del tipo de publicación en el nivel de interacción, (F=18,840, p<0,05). Los tuits que son de creación propia han conseguido mayor nivel de interacción que aquellos que dan respuesta. Por su parte, los retuits no tienen ninguna incidencia.