El conocimiento proporcionado por las comunidades de usuarios en foros de preguntas y respuestas (QA) es una fuente de información altamente valiosa para satisfacer las necesidades de información de los usuarios. Sin embargo, encontrar la mejor respuesta para una pregunta publicada puede ser un desafío. El contenido generado por los usuarios en los foros puede ser de calidad desigual dado el carácter libre del lenguaje natural y los variados niveles de experiencia de los usuarios. Las respuestas a una pregunta publicada en un foro se compilan en un hilo de discusión, concentrando también la actividad posterior como comentarios y votos. Por lo general, hay múltiples razones por las cuales una respuesta satisface con éxito una cierta necesidad de información y es aceptada como la mejor respuesta entre un número (posiblemente) alto de respuestas. En este trabajo, estudiamos la influencia que diferentes aspectos de las respuestas tienen en la predicción de las mejores respuestas en un foro de QA. Recopilamos los hilos de discusión de un foro del mundo real relacionado con la programación de computadoras y evaluamos diferentes características para representar las respuestas y el contexto en el que aparecen en un hilo. Se utilizaron múltiples modelos de clasificación para comparar el rendimiento de las diferentes características, encontrando que la legibilidad es uno de los factores más importantes para detectar las mejores respuestas. El objetivo de este estudio es arrojar algo de luz sobre las razones por las cuales las respuestas tienen más probabilidades de recibir más votos y ser seleccionadas como la mejor respuesta para una pregunta publicada. Tal conocimiento permite a los usuarios mejorar sus respuestas, lo que a su vez conduce a una mejora en la calidad general del contenido producido en una plataforma.