Los proveedores de servicios de Internet (ISP) realizan su negocio proporcionando características de acceso a Internet a sus clientes. La pandemia de COVID-19 ha trasladado la mayor parte de la actividad a realizarse de forma remota utilizando una conexión a Internet. Como resultado, la demanda de servicios de Internet aumentó en un 50%. Este aumento significativo en el atractivo de los servicios de Internet necesita ser superado por un notable incremento en la calidad del servicio proporcionado por los ISP. La calidad del servicio juega un papel importante para las empresas, incluidos los ISP, en la retención de la lealtad del consumidor. Por lo tanto, modelar la calidad del servicio de los ISP es de gran importancia. Dado que una técnica común para revelar la calidad del servicio es un método basado en encuestas con lápiz que consume tiempo y es costoso, este trabajo propone un marco basado en el Análisis de Sentimientos (AS) del conjunto de datos de Twitter para modelar la calidad del servicio. El AS implica la votación mayoritaria de tres algoritmos de aprendizaje automático, a saber, Naïve Bayes, Naïve Bayes Multinomial y Naïve Bayes Bernoulli. Haciendo uso de las métricas de calidad del servicio de Thaicon, este trabajo propone una fórmula para generar una calificación de calidad del servicio en consecuencia. Para los estudios de caso, examinamos dos ISP en Indonesia, es decir, By.U y MPWR. El marco extrajo con éxito la tasa de calidad del servicio de ambos ISP, revelando que By.U es mejor en términos de calidad del servicio, como lo indica una tasa de calidad del servicio de 0.71. Mientras tanto, MPWR supera a By.U en términos de servicio al cliente.