Las redes sociales permiten a las personas expresar y compartir una variedad de experiencias, opiniones, creencias, interpretaciones o puntos de vista sobre un solo tema. Resumir una colección de publicaciones en redes sociales (microblogs) sobre un tema puede ser un desafío y puede resultar en un resumen incoherente debido a las múltiples perspectivas de diferentes usuarios. Introducimos un enfoque novedoso para la resumación de microblogs, el Marco de Resumación de Múltiples Perspectivas (MVSF), diseñado para generar de manera eficiente múltiples resúmenes a partir del mismo conjunto de datos de redes sociales dependiendo de las perspectivas elegidas y ofrecer resúmenes personalizados y detallados. El MVSF aprovecha la computación de componentes de perspectiva, que puede reconocer las perspectivas expresadas en los microblogs, como sentimientos, orientaciones políticas u opiniones poco fiables (noticias falsas). La computación de perspectiva puede filtrar los datos de redes sociales para resumirlos de acuerdo con perspectivas específicas seleccionadas por el usuario. Para los métodos de resumación, nuestro marco implementa tres métodos de resumación extractiva: basado en entidades, basado en señales sociales y basado en tríos. Realizamos evaluaciones comparativas de las resumaciones de MVSF frente a modelos de resumación de última generación, incluidos BertSum, SBert, T5 y Bart-Large-CNN, utilizando un conjunto de datos de noticias de la BBC como estándar de oro y puntuaciones Rouge. Además, utilizamos un conjunto de datos de 18,047 tweets sobre vacunas COVID-19 para demostrar las aplicaciones de MVSF. Nuestras contribuciones incluyen el enfoque innovador de utilizar las perspectivas de los usuarios en los métodos de resumación como un marco unificado, capaz de generar múltiples resúmenes que reflejan diferentes perspectivas, en contraste con enfoques anteriores que generaban resúmenes de talla única para un solo conjunto de datos. La implicación práctica de MVSF es que ofrece a los usuarios diversas perspectivas a partir de los datos de redes sociales. Nuestra aplicación web prototipo también se implementa utilizando ChatGPT para mostrar la viabilidad de nuestro enfoque.