La campaña mostraba una hamburguesa y una mujer que recordaba a la reina Letizia. Los comentarios se concentraron en otra parte del mensaje: el gluten y las trazas. Una investigación de la Universidad de Alicante publicada el 30 de junio de 2026 reconstruye esa conversación alrededor de un lanzamiento de VICIO de 2023. En su tabla de frecuencias, «gluten» aparece 497 veces y «trazas», 297. El caso ofrece una lectura concreta de la escucha social: una acción diseñada para ganar notoriedad puede terminar organizando la conversación alrededor de las condiciones de uso del producto.
El trabajo aparece en Redmarka. Revista de Marketing Aplicado y lo firman Estela González Barrachina, Christian Fortanet van Assendelft de Coningh, Tatiana Hidalgo-Marí y Cristina González Díaz. Su objeto es la recepción de una publicación de Instagram, examinada mediante frecuencia de palabras, polaridad y clasificación de emociones. Los resultados describen el lenguaje de los comentarios extraídos. El interés para marketing está en observar qué preocupaciones adquirieron protagonismo y cómo una selección de herramientas convierte un hilo de conversación en información estructurada para interpretar la relación entre mensaje y audiencia.
Una publicación de 2023 vista desde una investigación de 2026
Los investigadores sitúan la fundación de VICIO en Barcelona en 2020, por Aleix Puig y Oriol de Pablo, y describen una propuesta apoyada en producto, tecnología y marca. Su relato del negocio destaca la combinación de comunicación tradicional y digital, con una personalidad creativa y provocadora. A finales de 2023, momento al que corresponde el estudio, la cuenta de Instagram rondaba los 200.000 seguidores. Esa referencia explica la elección del canal dentro de la investigación; pertenece al contexto histórico del análisis y permite situar la dimensión de la comunidad entonces observada.
El perfil empresarial que recoge el trabajo incluye una gestión tecnológica y logística junto a Glovo. También recuerda que VICIO recibió en 2023 el premio The Best Digital Restaurant Virtual, dentro de los galardones promovidos por el medio especializado DiegoCoquillat.com. Ese reconocimiento se refería a su gestión digital en restauración.
La publicación seleccionada es del 23 de octubre de 2023. El carrusel reunía imágenes y vídeos, con una lona como portada para anunciar una hamburguesa sin gluten. La figura femenina que aparecía sosteniendo el producto se asemejaba a Letizia. Según el contexto recogido por el estudio, la marca presentaba el lanzamiento como resultado de tres años de investigación para responder a la demanda de una opción sin gluten. El anuncio juntaba así dos registros: el reconocimiento inmediato de una imagen con resonancias públicas y la presentación de un producto dirigido a una necesidad específica.
La repercusión llevó a aclaraciones que el artículo académico reconstruye a partir de la información publicada entonces. VICIO explicó que la mujer era la actriz Aida de Sàrraga y atribuyó la advertencia sobre posibles trazas a errores humanos que podían producirse durante la preparación. Esa explicación forma parte de la respuesta histórica de la empresa. Dentro de la conversación estudiada, la cuestión de las trazas adquirió peso propio: la expectativa creada por la denominación del producto convivía con preguntas sobre la información que acompañaba al anuncio y su significado para quienes comentaban.
El estudio sitúa la conversación en los usos distintos que hacen de Instagram usuarios y profesionales. Citando la investigación de IAB Spain de 2025, recoge entretenimiento con 81%, interacción social con 66% y acceso a información con 55% entre las finalidades de los usuarios. Para profesionales cita 53% en fortalecimiento de marca y 44% en atención al cliente. Son cifras que los autores incorporan como contexto del canal, con perfiles y finalidades diferentes. En el caso de VICIO, ese espacio público reunió preguntas sobre el producto y menciones dirigidas a asociaciones y otras cuentas. El trabajo reúne la lectura del vocabulario y el examen separado de a quién se dirigían las intervenciones.
Por qué el post más comentado quedó fuera
El diseño de la muestra resulta especialmente revelador. Los autores revisaron 136 publicaciones de ese año hasta el momento del estudio y utilizaron los comentarios como criterio de comparación. La que reunía más, 9.711, buscaba embajadores y pedía mencionar a otros usuarios. Fue descartada porque esa llamada a la acción condicionaba el contenido de las respuestas. Se escogió la segunda, con 1.753 comentarios, correspondiente al lanzamiento sin gluten. La investigación distingue así entre una interacción inducida por la mecánica de participación y otra que podía contener valoraciones sobre el producto y su comunicación.
La herramienta de extracción, Instagram Post Commenters Export de PhantomBuster, recuperó 1.169 comentarios. Los investigadores explican que la diferencia frente a los 1.753 se debe a que la función no incorpora respuestas a comentarios ni intervenciones en formato GIF. El conjunto analizado es, por tanto, el texto que pudo exportar esa función bajo esas condiciones. La diferencia importa para entender la conversación disponible: una réplica dentro de un hilo o una reacción visual puede formar parte de la experiencia pública del post y quedar fuera del material que llega al análisis textual.
Los datos se exportaron a Excel en dos columnas, identificador y texto, y después se trataron en RStudio. Para analizar el lenguaje, los autores eliminaron la columna identificadora y conservaron el contenido de los comentarios. La preparación incluyó retirar signos de puntuación, números, enlaces y espacios sobrantes, además de unificar mayúsculas y minúsculas. Después dividieron el texto en palabras. Esa secuencia establece una separación útil entre el registro de una intervención y la unidad que acaba contando en los gráficos: una palabra puede aparecer varias veces y un comentario puede aportar muchas palabras distintas.
Los 1.169 comentarios produjeron 14.528 observaciones de palabras, agrupadas inicialmente en 2.801 términos. La limpieza posterior utilizó un listado de 608 palabras funcionales en español y dejó una tabla de 2.384 términos; el total de frecuencias que presenta esa tabla es de 5.980 apariciones. Son etapas diferentes de preparación del corpus. La selección de vocabulario determina qué queda disponible para el análisis posterior: conectores y otras expresiones de poco valor temático desaparecen, mientras que términos ligados al producto o a la valoración de la publicidad conservan su peso en el recuento.
El vocabulario que cambió el centro del anuncio
«Gluten» y «trazas» encabezan con claridad la tabla. A distancia aparecen «salud», con 80 apariciones; «contener», con 64; «hamburguesa», con 63; y «enfermedad», con 62. «Publicidad» suma 61, «celíacos» 52, y «personas» y «vergüenza» 50 cada una. La concentración muestra qué elementos del mensaje se repetían en el material estudiado. El nombre del ingrediente y la posibilidad expresada por la advertencia se sitúan por delante de referencias más generales al producto. El contenido funcional del anuncio se convirtió en el eje léxico de la reacción.
Las diez palabras más frecuentes del corpus
Frecuencias de los términos que encabezan la tabla depurada del estudio, elaborada a partir de 1.169 comentarios exportados de una publicación de VICIO de 2023.
apariciones
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Tabla 1, página 133. Recuento de palabras; un comentario puede aportar varias. El corpus incluye 1.169 comentarios, excluye respuestas y GIF y pertenece a 2023. No representa a todos los clientes ni a la población española.
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| Categoría | Apariciones de la palabra |
|---|---|
| gluten | 497 apariciones |
| trazas | 297 apariciones |
| salud | 80 apariciones |
| contener | 64 apariciones |
| hamburguesa | 63 apariciones |
| enfermedad | 62 apariciones |
| publicidad | 61 apariciones |
| celíacos | 52 apariciones |
| personas | 50 apariciones |
| vergüenza | 50 apariciones |
La posición de otras palabras añade perspectiva. «Letra» ocupa el puesto 24 y «pequeña» el 29, mientras que «reina» aparece en el 63. Los autores interpretan esa distribución como una atención mayor al mensaje informativo de la lona que al recurso creativo o simbólico. El hallazgo es específico de este caso: el elemento reconocible de la imagen podía servir de entrada a la conversación, pero las palabras más repetidas apuntaban al detalle que condicionaba la lectura del producto. La notoriedad visual y el asunto que concentra las preguntas no tienen por qué coincidir.
La investigación también elaboró una nube con las palabras que aparecían al menos 35 veces, quince términos en total. Junto a gluten y trazas figuraban conceptos como contaminación y cruzada. Esa representación refuerza la lectura temática de la tabla, mientras que el ranking aporta la escala de cada término. En la discusión, los autores relacionan ese vocabulario con preocupaciones sobre la información de un producto dirigido a consumidores con necesidades específicas. Se trata de una interpretación de la conversación que ayuda a identificar el asunto al que se estaban dirigiendo las críticas.
Más menciones dirigidas que etiquetas de campaña
Los hashtags tuvieron una presencia reducida: cuatro etiquetas diferentes y cinco apariciones. Dos correspondían a #singluten; #MarketingFail, #publicidadengañosa y #trazas aparecieron una vez cada una. El contraste con las menciones es marcado: el estudio registra 184 cuentas distintas mencionadas y 249 apariciones en total. Las dos herramientas expresivas cumplen funciones diferentes. Una etiqueta puede agrupar una conversación por tema; una mención señala a un interlocutor concreto. En este conjunto, los autores observan una conversación más orientada a interpelar a actores identificables que a construir una clasificación mediante hashtags.
La cuenta de VICIO, @ganasdevicio, recibió 20 menciones. Después aparecen @faceceliacos, con 17, @celiacs_catalunya, con 14, y @celiacosmadrid, con siete. También se nombró a cuentas institucionales como @sanidadgob y @consumogob, con cuatro y tres apariciones, respectivamente. La tabla recoge además otras marcas y medios de comunicación. Ese mapa permite ver hacia quién se dirigían las intervenciones: la propia empresa, asociaciones vinculadas a la celiaquía y otros perfiles públicos. Nombrar una cuenta dentro del hilo describe una acción del comentarista, con independencia de la eventual respuesta de ese destinatario.
El resto de entradas identificadas añade detalle a ese mapa. El artículo registra dos apariciones de @ocuconsumidores y una de @a3noticias; entre otras marcas de restauración figuran @ardeburgers, con tres, y @pinksmadrid, con dos. Los autores relacionan la diversidad de menciones con la búsqueda de interlocutores con capacidad de respuesta o influencia. Este análisis conservó el símbolo @ del texto original; los hashtags se extrajeron por separado manteniendo #, antes de elaborar las dos tablas de frecuencias.
Qué mide la polaridad léxica
Para clasificar el vocabulario, el equipo eligió un método de diccionarios frente a alternativas de aprendizaje automático. Argumenta su facilidad de aplicación, bajo coste computacional y capacidad de interpretación. Utilizó versiones españolas adaptadas por Juan Bosco Mendoza Vega de los léxicos AFINN y NRC. AFINN asigna orientación e intensidad a palabras, en una escala de menos cinco a cinco. NRC las vincula con ocho emociones. Son dos lecturas del mismo material con objetivos distintos: la primera organiza su carga positiva o negativa; la segunda amplía el abanico de categorías expresivas.
Los autores describen un tratamiento específico para cada diccionario. En AFINN unificaron las columnas de interés para cruzar términos, asignar su connotación y contar frecuencias; después separaron las palabras más repetidas de cada polaridad. En NRC retiraron las categorías generales de positivo y negativo que incorpora el recurso y conservaron las ocho emociones. Esa elección da a la tercera fase una función diferente de la segunda: detallar asociaciones emocionales en lugar de volver a representar la misma división binaria. Los resultados de ambos métodos mantienen, por ello, etiquetas y unidades propias.
El resultado agregado de AFINN presenta 340 unidades léxicas de connotación negativa y 259 de connotación positiva, sobre un total comunicado de 599. La parte negativa es mayor en ese recuento. La comparación corresponde al vocabulario clasificado por el diccionario, no a una votación de 599 consumidores. Esta distinción cambia la interpretación comercial: el gráfico permite ver una orientación del lenguaje seleccionado, mientras que las opiniones completas siguen dependiendo de las frases, las preguntas y las relaciones entre palabras que componen cada intervención del hilo.
La clasificación léxica AFINN del estudio
El estudio comunica 340 unidades léxicas negativas y 259 positivas, un total de 599 en su clasificación AFINN. Se presentan los conteos originales.
recuento léxico
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Figura 4 y texto, página 137. Recuento del vocabulario clasificado por AFINN, con 599 unidades en total. Las categorías describen palabras, no una proporción de clientes.
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| Categoría | Recuento léxico publicado |
|---|---|
| Negativa | 340 recuento léxico |
| Positiva | 259 recuento léxico |
El desglose de AFINN devuelve contenido al agregado. En la categoría negativa destaca «enfermedad», con 62 apariciones, seguida de «mal», con 40, «moda», con 26, «triste», con 21, y «vergonzoso», con quince. Entre las positivas, «gracias» aparece 25 veces, «seguro» y «favor» 22 cada una, y «grande» 18. Los investigadores relacionan parte de las críticas con la preocupación por presentar la celiaquía como una moda; también identifican agradecimiento por incorporar una opción sin gluten. Ambas corrientes quedan reflejadas en palabras que el agregado por polaridad reúne en categorías distintas.
La clasificación por emociones ofrece otra distribución. El estudio comunica 710 asignaciones léxicas a miedo, 566 a tristeza, 468 a asco y 381 a enfado. Confianza suma 276; alegría, 139; anticipación, 138; y sorpresa, 123. La figura ordena las categorías en las que el diccionario sitúa el vocabulario. Una misma palabra puede pertenecer a varias emociones: el propio análisis coloca «enfermedad» en miedo, asco, enfado y tristeza. Por eso el interés de la gráfica está en el perfil de esas asignaciones y en los términos que las explican, no en repartir a los participantes en ocho grupos exclusivos.
Asociaciones emocionales del vocabulario según NRC
Conteos publicados para las ocho categorías emocionales del léxico NRC aplicado al corpus de comentarios sobre la publicación de VICIO.
asignaciones léxicas
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Texto y figuras 6–7, páginas 138–139. Una palabra puede pertenecer a varias emociones. Son asociaciones léxicas del diccionario, no grupos exclusivos de comentaristas.
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| Categoría | Asignaciones léxicas publicadas |
|---|---|
| miedo | 710 asignaciones léxicas |
| tristeza | 566 asignaciones léxicas |
| asco | 468 asignaciones léxicas |
| enfado | 381 asignaciones léxicas |
| confianza | 276 asignaciones léxicas |
| alegría | 139 asignaciones léxicas |
| anticipación | 138 asignaciones léxicas |
| sorpresa | 123 asignaciones léxicas |
El detalle de NRC ilustra además por qué el contexto sigue siendo importante. «Vergüenza» suma 50 apariciones en sorpresa, «real» 32 en confianza, «anuncio» 19 en anticipación y «seguro» 19 en alegría, según las asociaciones publicadas. Las categorías proceden del diccionario, mientras que la intención de quien escribe depende del enunciado. El artículo reconoce la ambigüedad, la polisemia y las dificultades de trabajar con un léxico traducido. Esa lectura conjunta de tablas y texto evita perder de vista el contenido de la discusión detrás de una etiqueta emocional aparentemente sencilla.
La utilidad comercial está en el asunto que requiere respuesta
La discusión del estudio sitúa la claridad informativa en el centro del caso. La marca construye una comunicación provocadora, pero el lanzamiento invitaba a leer una condición especialmente relevante para el público al que se dirigía. Las menciones a trazas, letra pequeña, enfermedad o celíacos permiten concretar esa tensión. Para un equipo que analiza conversación digital, el resultado más útil no se limita al signo de la polaridad: el vocabulario identifica el tema que motiva la reacción y las cuentas mencionadas muestran a quién se estaba pidiendo atención dentro de esa conversación.
El trabajo reconoce que se concentra en un único producto, un post y una plataforma. Su selección prioriza una publicación muy comentada y su extracción deja fuera respuestas y GIF. Es un estudio de caso, con esa configuración, sobre una acción histórica de comunicación. Los autores proponen ampliar canales y momentos, incluida la respuesta posterior de la marca, para comprender mejor la evolución del diálogo. Ese planteamiento abre una pregunta concreta de investigación: cómo cambia el contenido de las intervenciones cuando una empresa aclara los detalles que habían concentrado las dudas iniciales.
La aportación publicada en 2026 consiste en ordenar una conversación de 2023 y hacer visibles sus componentes: selección del post, extracción de comentarios, limpieza del texto, frecuencia, polaridad y emociones. El resultado conecta creatividad, información de producto y escucha social mediante un caso reconocible. Los términos dominantes muestran que los usuarios podían llevar el anuncio hacia un problema diferente del recurso que atraía la mirada. Las tablas aportan una forma de observar ese desplazamiento y las explicaciones de los autores permiten relacionarlo con la confianza que construye la comunicación de una marca.
Quién es quién y cómo leer las cifras
VICIO es la marca de restauración analizada; el artículo académico sitúa su origen en Barcelona y su fundación en 2020. Los cuatro autores pertenecen a la Universidad de Alicante, y Redmarka es la revista que publicó el estudio el 30 de junio de 2026. PhantomBuster interviene en la extracción de comentarios y RStudio en su procesamiento. AFINN y NRC son los diccionarios usados para las clasificaciones. Estas herramientas forman parte del trabajo de investigación descrito, con funciones diferentes dentro de la secuencia de recogida y análisis del texto.
Los 1.753 comentarios corresponden al volumen del post seleccionado que recoge el estudio; los 1.169, al material exportado y analizado. Las apariciones de palabras cuentan repeticiones de vocabulario, y las categorías emocionales pueden compartir términos. Las cifras describen el corpus estudiado, su vocabulario y las asociaciones que asignan los diccionarios. Con esas unidades, el caso permite seguir cómo la reacción a un anuncio combina preguntas sobre lo que se ofrece, valoraciones de su comunicación e intentos de obtener una respuesta.
En este artículo
Marian Vasile
Marian Vasile es un profesional de MarTech y crecimiento digital. Su trabajo abarca marketing de producto, SEO, publicidad de pago y seguimiento online avanzado, incluidos el análisis del comportamiento y la atribución.
