Las redes sociales tal y como las conocemos hoy en día son un recurso inagotable para la comunicación e información. Las personas pasamos una gran parte del día revisando nuestras redes, compartiendo información y comunicándonos a través de ellas. Sin embargo, el análisis de esta información es relativamente escaso. En este proyecto, para hacer uso de esta información se propone analizar menciones a personas en la red social Twitter con el objetivo de conocer los temas más relevantes relacionados a políticos y deportistas uruguayos. Para ello se construye un sistema de recolección de tweets con el cual se genera un corpus de aproximadamente 420 mil ejemplares. Posteriormente se aplican y evalúan dos algoritmos de clustering: K-Means y DBSCAN. Además se experimenta con algunas técnicas de expansión de tweets logrando superar los resultados obtenidos en la línea base en la mayoría de los experimentos realizados.