Este artigo apresenta uma comparação entre algoritmos de classificação de sentimentos, tendo como base, textos em português (Pt-Br) extraídos das plataformas Twitter e Steam, a fim de determinar quais são os que tem um melhor desempenho para classificar feedbacks de usuários no contexto de jogos digitais. Na plataforma Twitter, o melhor algoritmo foi Stacking com meta-classificador Support Vector Machine alcançando 81,5% de Acurácia. Já na plataforma Steam, o melhor algoritmo foi Stacking com meta-classificador Random Forest, alcançando 82,8% de Acurácia. Os resultados mostram que o desempenho de cada algoritmo tende a melhorar quando utilizados dados da Steam