Este documento tiene como objetivo aprovechar los datos de Twitter para comprender las elecciones de modos de transporte durante la pandemia. Se recopilan tuits relacionados con diferentes modos de transporte en la ciudad de Nueva York (NYC) de Twitter en los dos años más recientes (enero de 2020-enero de 2022). Basándonos en estos datos, desarrollamos clasificadores de modos de transporte, adaptados de modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP), para determinar si los tuits individuales están relacionados con algún modo de transporte (metro, autobús, bicicleta, taxi/Uber y vehículo privado). Se realiza un análisis de sentimientos para comprender los cambios actitudinales de las personas sobre las elecciones de modos durante la pandemia. Los resultados muestran que la mayoría de las personas tenía una actitud positiva hacia los autobuses, las bicicletas y los vehículos privados, lo cual es consistente con el fenómeno de muchos viajeros que se alejaron del metro hacia los autobuses, las bicicletas y los vehículos privados durante la pandemia. Analizamos tuits negativos relacionados con los modos de transporte y encontramos que las personas estaban preocupadas por aquellos que no usaban mascarillas en los metros y autobuses. Basándonos en la información demográfica de los usuarios, realizamos un análisis de regresión para analizar qué factores afectaron la actitud de las personas hacia el transporte público. Encontramos que la actitud de los usuarios en la industria de servicios se vio más fácilmente afectada por el servicio del metro de la MTA durante la pandemia.