espanolEn la actualidad gracias a la difusion de las redes sociales, se hace necesario aprovechar el contexto social de un usuario, con el fin de enriquecer la toma de decisiones en los sistemas inteligentes. Asi, este articulo se centra en el estudio afectivo del contexto social de un usuario, para enriquecer la recomendacion de contenidos multimedia musicales mas relevantes. De este modo, se propone como aporte un sistema de recomendacion de contenidos musicales, el cual relaciona el analisis sentimental del contexto social de un usuario a traves de la red social twitter con el analisis sentimental de las letras de las canciones. Asi, este articulo presenta los diferentes componentes asociados al sistema de recomendacion, tales como: dataset de contenidos musicales, metodo computacional basado en un clasificador bayesiano encargado de la predecir contenidos musicales a partir del analisis del contexto social del usuario y servicio de musica en linea. EnglishNowadays, thanks to the diffusion of social networks, it is necessary to take advantage of the social context of a user, in order to enrich decision-making in intelligent systems. Thus, this paper focuses on the affective study of the social context of a user, to enrich the recommendation of more relevant musical multimedia content. In this way, we propose as a contribution a system of recommendation of musical contents, which relates the sentimental analysis of the social context of a user through the social network twitter with the sentimental analysis of the lyrics of the songs. Thus, this paper presents the different components associated to the recommendation system, such as: musical content dataset, computational method based on a Bayesian classifier in charge of predicting musical contents from the analysis of the user's social context and online music service.