El análisis de sentimientos es un campo de investigación en rápido crecimiento debido al crecimiento explosivo de la información digital. En el mundo moderno de la inteligencia artificial, el análisis de sentimientos es una de las herramientas esenciales para extraer información emocional de datos masivos. El análisis de sentimientos se aplica a una variedad de datos de usuarios, desde reseñas de clientes hasta publicaciones en redes sociales. Hasta donde sabemos, hay menos trabajo sobre el análisis de sentimientos basado en la categorización de usuarios por demografía. La demografía juega un papel importante en la decisión de las estrategias de marketing para diferentes productos. En este estudio, exploramos el impacto de la edad y el género en el análisis de sentimientos, ya que esto puede ayudar a los minoristas de comercio electrónico a comercializar sus productos en función de demografías específicas. El conjunto de datos se crea recopilando reseñas de libros de usuarios de Facebook pidiéndoles que respondan a un cuestionario que contiene preguntas sobre sus preferencias en libros, junto con información sobre sus grupos de edad y género. A continuación, el documento analiza los datos segmentados por sentimientos basados en cada grupo de edad y género. Finalmente, se realiza un análisis de sentimientos utilizando diferentes enfoques de Machine Learning (ML) que incluyen entropía máxima, máquina de vectores de soporte, red neuronal convolucional y memoria a corto y largo plazo para estudiar el impacto de la edad y el género en las reseñas de usuarios. Se han realizado experimentos para identificar nuevas perspectivas sobre el efecto de la edad y el género en el análisis de sentimientos.