Uno de los problemas más estudiados entre los investigadores en los últimos años es cómo las personas forman sus opiniones. Este problema se ha vuelto más urgente con la llegada de las redes sociales, que pueden influir fácilmente en un gran número de seguidores y se han vuelto cada vez más omnipresentes con el tiempo. El efecto producido es el aumento de opiniones polarizadas entre diferentes grupos de personas. Comprender la polarización es de gran relevancia en varios ámbitos de aplicación, como la economía y la política. La dinámica de opiniones ha sido a menudo estudiada explotando el popular modelo de Friedkin-Johnsen. En este documento, proponemos un enfoque de modelado diferente basado en el paradigma de agentes markovianos para derivar métricas que caractericen opiniones polarizadas. El objetivo principal de este trabajo es demostrar el potencial del paradigma de modelado de agentes markovianos para el análisis de la dinámica de opiniones. Las principales ventajas de los agentes markovianos son la facilidad para establecer un gran número de parámetros de comportamiento, la distribución espacial de los agentes, la escalabilidad y la factibilidad numérica. Ampliamos nuestro trabajo anterior, en el que analizamos una asamblea de pares y lo validamos frente a otros enfoques de modelado comúnmente utilizados. En nuestra opinión, el enfoque de agentes markovianos ofrece un marco de modelado efectivo debido a su escalabilidad y flexibilidad en el manejo de parámetros que describen el comportamiento de las personas en el proceso de formación de opiniones. El contexto que discutiremos está inspirado en mítines electorales, donde una asamblea asiste a un discurso de un candidato político. La multitud está compuesta por individuos con diversas opiniones políticas iniciales, y el candidato busca polarizarlos hacia su propia postura política.