Con la llegada del 2025, muchas personas se encuentran reflexionando sobre lo que este nuevo año podría traerles, desde nuevos comienzos hasta posibles desafíos en distintos ámbitos de la vida. Entre los temas que siempre generan curiosidad están las predicciones relacionadas con el amor, la fortuna y, por supuesto, la fidelidad.
En esta ocasión, las redes sociales se han convertido en el escenario perfecto para que diversos creadores de contenido compartan sus teorías y pronósticos sobre el futuro. Uno de los nombres que ha captado la atención es @elchicodelasfechas, un creador de contenido que se dedica a ofrecer predicciones y consejos sobre lo que podría suceder en el próximo año.
Recientemente, @elchicodelasfechas publicó un video que ha dado mucho de qué hablar: una lista con los nombres de mujeres que, según sus cálculos, serían más propensas a ser infieles en el 2025.
Este contenido, que ya acumula cientos de reproducciones, ha desatado todo tipo de reacciones y comentarios. Algunos usuarios lo han tomado como un simple entretenimiento, mientras que otros han mostrado cierta preocupación o incluso incredulidad.
@elchicodelasfechas Sígueme para saber todo del 2025 y etiquétalos #añonuevo2025 #fypage #novios #xyzbca #amigas ♬ Quirky Suspenseful Indie-Comedy(1115050) - Kenji Ueda
La lista de nombres
Entre los nombres mencionados por @elchicodelasfechas se encuentran:
- Nicole
- Flavia
- Brigitte
- Madeleine
- Diana
- Antonia
- Luz
- Sara
- Maryasabel
- Angie
- Jimena
- Valentina
- Daniela
- Lucía
- Carla
- Viviana
- Natalia
- Fátima
- Hellen
- Julieta
- Cayetana
- Rocío
- Adriana
- Lourdes
- Claudia
- María
- Alexandra
- Alessia
- Berenice
- Clara
- Pamela
- Camila
El video también incluye explicaciones humorísticas y reflexiones sobre la importancia de no tomarse este tipo de predicciones demasiado en serio.
Las reacciones en redes sociales no se hicieron esperar. Mientras algunos usuarios compartieron la publicación etiquetando a amigas cuyos nombres aparecen en la lista, otros cuestionaron la metodología utilizada para elaborar dicha predicción.
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