[en] In the competitive situation in which higher education institutions find themselves, marketing is an essential tool used to differentiate and attract students. Due to the mass use of the Internet and social networks by students, digital marketing and social media are the best option to influence them in their choice of university. This doctoral thesis investigates the presence and behavior of all Spanish universities on Facebook, Instagram, Twitter and Youtube social networks. Data collection was carried out over a period of 20 weeks, from February to June 2018. The variables of number of followers, number of publications made and interactions received on social media are analyzed through a descriptive cross-sectional study and a longitudinal one. Moreover, the relationships between these variables and university indicators such as the number of students, reputation, the Autonomous Community and their public or private status are also investigated. Research results have been divided into five sections. Sections 1 and 2 are exploratory analyses. In the first section, variables are studied looking for differences between distinct Autonomous Communities and analyzing their evolution over time. The second section is focused specifically on Catalonia and the Community of Madrid universities social media. In section 3 correlations between the variables analyzed on social networks and the university indicators are investigated. In section 4 the differences between public and private universities are studied. Lastly, in section 5 we look for multiple linear regression models that explain certain variables. Despite the presence of the majority of Spanish universities in the four social networks analyzed, they do not appear to be doing a good job in them. Thus, a lack of planning and strategy is observed in their actions on these networks. However, some universities are beginning to act differently. Observing CCAA, those with the greatest number of universities stand out in absolute values. It is observed that the number of students and the university reputation influence the number of followers and interactions that universities get on Facebook, Instagram and Twitter. Nevertheless, this does not happen on Youtube. It also stands out that the number of posts affects total weekly interaction, but not interaction per post. Analyzing the variables results in absolute values and by university, public universities are superior to private ones in all social networks, except Instagram, because of the greater number of students they have. Nonetheless, by eliminating this distortion, using relative values based on the number of students, private universities outperform public universities in all variables, demonstrating how they make a better job in all social networks. Finally, a regression model that explains a very important part of the followers variable in all social media is achieved. Likewise, it is obtained a model that explains users interaction in the social networks studied, except Youtube. These results can help university administrators as well as their marketing departments to better target their strategy and actions on social networks.

[es] En la situación de competividad actual en la que se encuentran las instituciones de educación superior, el marketing es una herramienta imprescindible para diferenciarse y atraer a los estudiantes. Debido al uso masivo que realizan los alumnos de Internet y las redes sociales, el marketing digital y estas redes se posicionan como la mejor opción para influenciarlos en su elección de universidad. La presente tesis doctoral investiga el comportamiento de todas las universidades de España en las redes sociales de Facebook, Instagram, Twitter y Youtube durante un periodo de 20 semanas, de febrero a junio del 2018. Mediante un estudio descriptivo transversal y otro longitudinal se analizan las variables: número de seguidores, número de publicaciones realizadas e interacción recibida en redes sociales. Además, se relacionan con los indicadores de las universidades como el número de estudiantes, el prestigio, la comunidad autónoma y la titularidad pública o privada de estas. Los resultados de la investigación se han dividido en cinco apartados. El apartado 1 y 2 son análisis exploratorios. El primero estudia las variables buscando diferencias entre las distintas CCAA y analizando su evolución a lo largo del tiempo. El segundo se centra en las redes sociales de las universidades de Cataluña y la Comunidad de Madrid. En el apartado 3 se investigan las correlaciones que existen entre las variables analizadas en las redes sociales y los indicadores de las universidades. En el apartado 4 se estudian las diferencias entre las universidades públicas y las universidades privadas. Por último, en el apartado 5 se buscan modelos de regresión lineal múltiple que expliquen determinadas variables. A pesar de la presencia de la mayoría de universidades españolas en las cuatro redes sociales, no parece que estén realizando un buen trabajo en ellas, dado que se observa una falta de planificación y estrategia en sus actuaciones. No obstante, algunas universidades comienzan a actuar de forma diferente. A nivel de CCAA las que poseen mayor número de universidades destacan en valores absolutos. Se detecta que el número de estudiantes y el prestigio de la universidad influencian al número de seguidores y a la interacción que consiguen las universidades en Facebook, Instagram y Twitter, pero no en Youtube. Se observa que el número de publicaciones afecta a la interacción total semanal, pero no a la interacción por publicación. Al analizar los resultados de las variables en valores absolutos y por universidad, las universidades públicas son superiores a las privadas en todas las redes sociales, excepto en Instagram, debido al mayor número de estudiantes que tienen. Sin embargo, al eliminar esta distorsión, utilizando valores relativos en función del número de estudiantes, las universidades privadas superan en todas las variables a las públicas, demostrando así, que trabajan mejor las redes sociales. Finalmente, se consigue un modelo de regresión que explica una parte muy importante de la variable de los seguidores en todas las redes sociales. Asimismo, se obtiene otro modelo con capacidad de explicar la interacción de los usuarios en las redes sociales trabajadas, excepto en Youtube. Estos resultados pueden ayudar a los administradores de las universidades así como a sus departamentos de marketing a orientar mejor su estrategia y acciones en redes sociales.