El objetivo de esta investigación se centra en evaluar el etiquetado de tweets mediante Pysentimiento, un modelo transformer especializado para el análisis de texto, y posteriormente utilizar este dataset para entrenar modelos de aprendizaje supervisado no especializados en la tarea del análisis de sentimiento. Para ello se propone la construcción de dos datasets, de escenario político y pandemia, mediante una metodología que incluye a Twint, para la extracción de tweets, y a Pysentimiento, para etiquetar los datos automáticamente. También se incluye una etapa de verificación manual de una porción de los datos, para evaluar el impacto de contar con datos etiquetados manualmente en la fase de entrenamiento de los modelos. En tanto para realizar el análisis de sentimientos, los datos son pre-procesados y transformados previamente a la aplicación de cuatro modelos clasificadore...