Este documento presenta un Marco de Análisis de Sentimientos Generalizado (GSAF) para comprender los sentimientos públicos sobre diferentes problemas sociales clave en tiempo real. El marco utiliza técnicas de procesamiento de lenguaje natural para calcular los sentimientos y los muestra en diferentes emociones aprovechando datos de redes sociales disponibles públicamente (es decir, hilos de X (formalmente Twitter)). Como estudio de caso de nuestro marco desarrollado, hemos aprovechado más de 3 millones de tweets para mapear, analizar y visualizar el estado de los sentimientos públicos por estado en los Estados Unidos sobre diferentes problemas sociales. Con X como una plataforma clave de redes sociales, este estudio aprovecha su vasta base de usuarios para proporcionar información en tiempo real sobre las respuestas emocionales en torno a eventos sociales y políticos clave. Construido utilizando R y el marco web Shiny, la plataforma ofrece a los usuarios visualizaciones interactivas de sentimientos específicos de emociones, como ira, alegría y confianza, mostradas en un mapa coroplético a nivel estatal de EE. UU. La plataforma permite búsquedas basadas en palabras clave y emplea técnicas avanzadas de procesamiento de texto para filtrar y limpiar los datos de tweets para un análisis robusto. Además, implementa mecanismos de almacenamiento en caché eficientes para mejorar el rendimiento, comparando varias estrategias como LRU y Evicción Basada en Tamaño. Esta investigación destaca el potencial del análisis de sentimientos para la formulación de políticas, el marketing y el discurso público, proporcionando una herramienta valiosa para comprender y predecir las tendencias de los sentimientos públicos.