El estudio ordena a los jefes comunales según el diferencial de imagen, indicador que surge de la resta entre el porcentaje de imagen positiva y el de imagen negativa. En ese marco, Achával se ubicó en el primer lugar del ranking con un diferencial de +28,0 puntos, producto de una imagen positiva del 62,2% y una imagen negativa del 34,2%.

Los intendentes con mejor imagen en el GBA

Detrás del jefe comunal de Pilar se posicionaron Leonardo Nardini (Malvinas Argentinas), con un diferencial de +27,5 puntos —61,5% de imagen positiva y 34,0% de negativa—, y Jaime Méndez (San Miguel), quien alcanzó un saldo favorable de +24,6 puntos, con 59,7% de valoración positiva y 35,1% de negativa. (Ver encuesta completa al pie de la nota).

El grupo de intendentes con mejor desempeño se completa con Federico Otermín (Lomas de Zamora), con un diferencial de +21,9; Fernando Gray (Esteban Echeverría), con +20,0; Julio Zamora (Tigre), con +19,7; Soledad Martínez (Vicente López), con +19,6; y Jorge Ferraresi (Avellaneda), con +19,1 puntos. En todos estos casos, la imagen positiva supera el 57% y la negativa se mantiene por debajo del 40%.

Con estos valores, el intendente de Pilar se ubica como el mejor posicionado del Conurbano bonaerense en términos de imagen, superando a sus pares tanto del norte como del sur y oeste del GBA.

Zona media y los peores

En el tramo medio del ranking aparecen intendentes con diferenciales positivos más ajustados, como Juan Andreotti (San Fernando), con +13,4 puntos; Mariel Fernández (Moreno), con +5,7; y Ramón Lanús (San Isidro), con +5,0.

En el otro extremo del ranking se ubican los jefes comunales con saldo negativo. Lucas Ghi (Morón) ocupa el último lugar con un diferencial de -15,8 puntos, producto de una imagen positiva del 40,1% y una negativa del 55,9%.

Le siguen Pablo Descalzo (Ituzaingó), con -14,3; Fernando Moreira (General San Martín), con -12,2; Andrés Watson (Florencio Varela), con -9,0; y Damián Selci (Hurlingham), con -8,0 puntos.

Ficha técnica

El relevamiento fue realizado sobre 18.804 casos, con un promedio de entre 725 y 919 encuestados por municipio. El universo estuvo compuesto por población general mayor de 16 años, con cuotas por sexo, nivel educativo, franja etaria y geolocalización. La técnica de recolección fue CAWI online, con un error de muestreo promedio de ±3 a 4% y un procedimiento de muestreo estratificado por distritos municipales