Dados los crecientes desafíos en materia de salud, las fuentes de datos no tradicionales, como los datos de libre acceso (o datos abiertos), brindan la posibilidad de transformar la forma en la que se toman las decisiones y el modo como se usan para fundamentar las políticas de salud pública. En este artículo, centrado en la pandemia de COVID-19, se presenta un estudio de caso que emplea el análisis de sentimientos en los datos no estructurados de redes sociales procedentes de Twitter (ahora X) para evaluar los sentimientos del público ante las restricciones derivadas de la pandemia. Su objetivo es revelar y analizar las emociones y opiniones de los ciudadanos jamaicanos con respecto a las restricciones debidas a esta enfermedad tras un brote en un centro de llamadas en abril del 2020. Se utilizó un aprendizaje automático para el análisis de sentimientos, a fin de analizar los tuits de Twitter relacionados con el confinamiento. Se recuperaron y analizaron un total de 1609 tuits, de los que el 76% manifestaba sentimientos negativos, lo que sugiere que la mayoría de los ciudadanos no era partidaria de las restricciones. Es posible que el bajo cumplimiento de la política impuesta por el gobierno esté relacionado con el porcentaje elevado de sentimientos negativos expresados. Las perspectivas obtenidas respecto a los sentimientos de los ciudadanos a partir de fuentes de datos de libre acceso como Twitter pueden servir como indicadores útiles para los responsables de las políticas de salud pública, ya que proporcionan una información crucial para poder formular intervenciones adaptadas, acordes con los sentimientos de los ciudadanos, con la consiguiente mejora de la eficacia y el cumplimiento de las políticas de salud pública. Este tipo de análisis puede ser útil para la comunidad de atención de salud y, en términos más generales, para los gobiernos, ya que permite una evaluación más científica de la respuesta pública a las técnicas de intervención en materia de salud pública en tiempo real. Asimismo, este estudio constituye una aportación al discurso emergente sobre la integración de datos no tradicionales en la elaboración de políticas de salud pública al resaltar las posibilidades, cada vez mayores, que ofrece el uso de estas técnicas analíticas novedosas a la hora de abordar desafíos complejos en el ámbito de la salud pública.
