La red social Twitter contiene una gran cantidad de información generada por sus usuarios. Esa información está compuesta de opiniones y comentarios que pueden reflejar tendencias de comportamientos sociales. Se habla de tendencia cuando es posible identificar opiniones y comentarios orientadas hacia la misma dirección compartidas por una gran cantidad de personas. Para determinar si dos o más opiniones escritas comparten una misma dirección, se utilizan técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). Este trabajo propone una metodología de predicción de comportamientos sociales reflejados en Twitter a partir del uso de funciones de análisis de sentimientos basadas en PLN. El caso de estudio seleccionado fue el Balotaje Presidencial de Argentina 2015, y se utilizó una arquitectura de software de Big Data compuesta por la base de Datos Vertica con el componente llamado Pulse. A través del análisis realizado fue posible detectar la tendencia en intención de voto con respecto a los candidatos presidenciales, consiguiendo mayor precisión en la predicción que la alcanzada con sistemas de encuestas tradicionales. La empresa Kunan es la propietaria de los derechos de autor de estos datos.