En este documento, calculamos el potencial afectivo-estético (AAP) de textos literarios utilizando una herramienta simple de análisis de sentimientos llamada . A diferencia de otras herramientas establecidas, se basa en modelos de espacio vectorial (VSM) públicamente disponibles y no requiere un diccionario emocional, lo que lo hace aplicable en cualquier idioma para el cual se hayan creado VSM (>150 hasta ahora) y evita problemas de baja cobertura. En un primer estudio, se calcularon los valores de AAP de todas las palabras de una base de datos léxica ampliamente utilizada para el alemán y se demostró la capacidad del VSM para representar conceptos semánticos concretos y más abstractos. En un segundo estudio, se utilizó para predecir ~2800 valoraciones de valencia de palabras humanas y se demostró que tiene una alta precisión predictiva (R > 0,5, < 0,0001). Un tercer estudio probó la validez de en predecir estados emocionales a lo largo del tiempo (narrativo) utilizando valoraciones de gusto humanas al leer una historia. Nuevamente, la precisión predictiva fue altamente significativa: R = 0,46, < 0,0001, estableciendo la herramienta como un candidato prometedor para análisis de sentimientos léxicos en materiales literarios tanto a nivel micro como macro, es decir, textos literarios cortos y largos. Se discuten las posibilidades y limitaciones de los análisis de sentimientos léxicos basados en VSM de textos literarios complejos diversos a la luz de estos resultados.