La estructura de la comunidad es una característica principal de las redes bipartitas, que sirven como un modelo típico para redes empíricas que consisten en dos tipos de nodos. En los últimos años, la detección de comunidades ha atraído mucha atención. Se han propuesto numerosos métodos para la detección de comunidades. Sin embargo, algunos de ellos requieren mucho tiempo, lo que limita su uso en redes grandes. Aunque existen varios algoritmos de baja complejidad temporal, su valor práctico en aplicaciones del mundo real es limitado, ya que suelen ser no deterministas. Típicamente, en redes bipartitas, se crea una proyección unipartita de una parte de la red, y luego se detectan comunidades dentro de esa proyección utilizando métodos para redes unipartitas. Las proyecciones unipartitas pueden dar lugar a hallazgos incorrectos o erróneos, ya que inevitablemente incluyen una pérdida de información. En este artículo, se propone BiVoting, un método de detección de comunidades de dos modos y determinista en redes bipartitas. Este método es una consecuencia de la modularidad bipartita, que cuantifica la fuerza de las particiones y se basa en cómo las personas votan en elecciones sociales. Se evaluó el rendimiento del método propuesto, y la comparación con cuatro métodos comunes de detección de comunidades en redes bipartitas muestra que, para calcular la puntuación de modularidad en redes grandes, BiVoting supera al mejor método.