El rápido crecimiento de las redes sociales y el acceso generalizado a Internet han contribuido significativamente a la popularidad global de los e-sports. Sin embargo, mientras que los e-sports populares atraen una considerable atención, los e-sports de nicho siguen siendo poco explorados, limitando el descubrimiento y la participación de los usuarios. Este documento propone un sistema de recomendación basado en Twitter que utiliza técnicas avanzadas de gestión y procesamiento de datos para abordar el desafío de identificar y recomendar tanto e-sports populares como de nicho. El sistema analiza metadatos de redes sociales, incluidos IDs de usuario, seguidores, seguidos, interacciones e impresiones, para calcular dos métricas críticas: popularidad y satisfacción. Basándose en la combinación de estas métricas, el sistema calcula puntajes generales para cada e-sport y genera dos clasificaciones distintas: una para e-sports populares y otra para e-sports de nicho. El sistema propuesto refleja la aplicación de metodologías basadas en datos y análisis de redes sociales para crear recomendaciones que se ajusten a diversas preferencias de los usuarios, resaltando la relevancia de las tecnologías de procesamiento de datos en la entrega de contenido personalizado. Evaluaciones experimentales, utilizando un conjunto de datos derivado de hashtags de Twitter (#) que representan 30 e-sports objetivo en 2022, demuestran la efectividad del sistema en capturar la dinámica emergente en los e-sports y proporcionar ideas accionables para diversas preferencias de los usuarios. Este estudio destaca el potencial de las tecnologías basadas en SNS para avanzar en el procesamiento, análisis y aplicación de datos dentro del ecosistema de los e-sports.