| Sumario: | [Objetivo] Cuando Rusia invadió oficialmente a Ucrania, el mundo vivió un periodo de tensión e incertidumbre. Como válvula de escape social, los canales de comunicación digital aumentaron su número de usuarios y su actividad, lo cual generó una gran cantidad de datos. Twitter, en particular, uno de los canales más populares para compartir información y opiniones, explotó con actividades relacionadas con el acontecimiento. Igual que con muchos otros eventos sociales, como el COVID-19, tal red social se convirtió en una de las principales fuentes de información, opinión y conocimiento. Este trabajo realiza un análisis de sentimientos de tuits ligados al conflicto armado entre Rusia y Ucrania. [Metodología] El conjunto de datos analizado contiene tuits desde el 1 de enero de 2022 hasta el 3 de marzo de 2022 y se recopiló utilizando hashtags vinculados con el suceso. En total, se analizaron 603 552 tuits en inglés y 1664 en ruso. Para realizar la clasificación de emociones, se utilizaron la variante DistilRoBERTa y el modelo preentrenado XLM-RoBERTa-Base, respectivamente. Los tuits en inglés se clasificaron en siete emociones: ira, disgusto, miedo, alegría, neutro, tristeza y sorpresa. Los tuits rusos se clasificaron en positivos, negativos y neutros. [Resultados] Los resultados mostraron que la mayoría de los tuits en inglés mostró miedo e ira como sentimientos predominantes, que alcanzaron el 32,08 % y el 15,18 % del total de tuits examinados, respectivamente. En cuanto a los tuits en ruso, la mayor parte presentó polaridad negativa, con un 86,83 % del total. Algunas de las frases más recurrentes en el análisis aluden al apoyo a Ucrania y piden el cese de la guerra. Asimismo, son frecuentes las frases de preocupación por la crisis, las armas y las víctimas mortales. [Conclusión] Como era de esperar, la mayoría de la gente estaba preocupada por el conflicto armado y tanto molesta como enfadada por sus consecuencias. Futuros trabajos podrían utilizar más tuits para mejorar el análisis y aumentar el rango temporal por estudiar. También, se podría segmentar el análisis, para estudiar el sentimiento de los tuits, según diferentes agrupaciones, y compararlos con otras sociedades; por ejemplo, examinar los tuits, de acuerdo con cada país o región.
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