Engagement con el contenido de las marcas en social media

Abstract

Las redes sociales se han consolidado como un canal estratégico de comunicación para los clubes deportivos, que utilizan plataformas como Instagram para mantener un vínculo continuo con su afición. En este contexto, el engagement se ha convertido en una métrica clave para medir el éxito del contenido publicado, aunque la literatura previa no ha alcanzado un consenso definitivo sobre qué variables influyen de forma consistente en la interacción de los usuarios.

El presente trabajo analiza los factores que determinan el engagement en el perfil oficial de Instagram del Atlético de Madrid mediante un análisis de contenido cuantitativo aplicado a un corpus de 2.564 publicaciones difundidas entre el 1 de agosto de 2025 y el 4 de mayo de 2026. Las variables del contenido se codificaron de forma automatizada y la fiabilidad de la codificación se validó mediante el coeficiente alpha de Krippendorff, que arrojó un valor medio de 0,866. El análisis estadístico se llevó a cabo en Python, combinando la prueba no paramétrica de Kruskal-Wallis con un modelo de regresión lineal múltiple sobre el engagement transformado logarítmicamente.

Los resultados muestran que el contexto deportivo es el principal predictor del engagement, con incrementos de hasta el 92 % tras una derrota y del 73 % tras una victoria respecto a las publicaciones de previa de partido, mientras que el contenido comercial reduce el engagement un 53 %. El estudio aporta, además, un matiz cualitativo poco explorado: el engagement se descompone en una dimensión pasiva (likes) y otra activa (comentarios) que se comportan de forma diferenciada según el contexto deportivo.

Social media have established themselves as a strategic communication channel for sports clubs, which use platforms such as Instagram to maintain a continuous bond with their fans. In this context, engagement has become a key metric to measure the success of published content, although the previous literature has not reached a definitive consensus on which variables consistently influence user interaction.

This dissertation analyses the factors that determine engagement in the official Instagram profile of Atlético de Madrid through a quantitative content analysis applied to a corpus of 2,564 posts published between 1 August 2025 and 4 May 2026. Content variables were automatically coded and the reliability of the coding was validated through Krippendorff's alpha coefficient, which yielded a mean value of 0.866. The statistical analysis was carried out in Python, combining the non-parametric Kruskal-Wallis test with a multiple linear regression model on the logarithmically transformed engagement.

The results show that the sporting context is the main predictor of engagement, with increases of up to 92 % after a defeat and 73 % after a victory compared to pre-match posts, while commercial content reduces engagement by 53 %. The study also contributes a qualitative nuance that has been little explored: engagement breaks down into a passive dimension (likes) and an active dimension (comments) that behave differently depending on the sporting context.