GobernArte presenta los resultados del estudio “Sentimientos de la Nación”, una medición nacional sobre la percepción ciudadana hacia el desempeño de los gobiernos estatales en México.
El levantamiento se realizó del 11 al 15 de octubre de 2025, con el objetivo de conocer el nivel de aprobación gubernamental en cada estado del país, a través de la aplicación Odiseo, desarrollada por GobernArte y basada en Inteligencia Artificial.
Aprobación gubernamental en México
En la escala del 1 al 100, la ciudadanía evaluó el trabajo de sus gobiernos estatales.
El estudio revela que los gobernadores con mayor aprobación son:
Samuel García (Nuevo León) – 80.8%
Manolo Jiménez (Coahuila) – 78.3%
Libia Dennise García Muñoz (Guanajuato) – 72.2%
Evelyn Salgado (Guerrero) – 67.9%
Mara Lezama (Quintana Roo) – 67.4%
Tere Jiménez (Aguascalientes) – 59.5%
Delfina Gómez (Estado de México) – 66.5%
Salomón Jara Cruz (Oaxaca) – 66.1%
Ricardo Gallardo (San Luis Potosí) – 58.5%
Eduardo Ramírez (Chiapas) – 61.4%
En los lugares intermedios del ranking destacan Alejandro Armenta (Puebla) con 60.8%, Julio Menchaca (Hidalgo) con 59.6%, y Mauricio Kuri (Querétaro) con 58.7%.
Los gobernadores con menor aprobación son Layda Sansores (Campeche) con 48.5%, Lorena Cuéllar (Tlaxcala) con 43.7%, y David Monreal (Zacatecas) con 40.5%.
Tendencias nacionales
El estudio muestra una alta polarización en la percepción ciudadana: mientras estados del norte como Nuevo León, Coahuila y Guanajuato registran niveles elevados de aprobación, entidades del sur y centro como Campeche, Tlaxcala y Zacatecas muestran caídas importantes en la confianza hacia sus gobiernos.
La evaluación también refleja que los gobiernos de reciente inicio mantienen un mayor margen de aprobación frente a aquellos con más de tres años de gestión.
Metodología
La encuesta fue realizada entre el 11 y 15 de octubre de 2025, con un promedio de 525 entrevistas por estado, aplicadas a personas mayores de edad residentes en las 32 entidades federativas.
El estudio se efectuó mediante la app Odiseo, que utiliza Inteligencia Artificial (IA) para aplicar un muestreo aleatorio estratificado por factores demográficos y geográficos.
El margen de error se estima entre 2.5% y 3.7%, con un nivel de confianza del 95%, y una tasa de rechazo del 52%.
