El confinamiento y las restricciones de movilidad durante la pandemia de COVID-19 han dado lugar a una serie de dilemas sobre el uso y percepción del espacio público, donde sus propiedades relacionales y contextuales pueden dar lugar a una diversidad de emociones. Con la aplicación de herramientas machine learning y social network analysis, exploramos emociones sobre el espacio público basadas en atributos de imágenes fotográficas en la ciudad de Quito, Ecuador, tomadas entre abril y junio de 2020. Los resultados muestran emociones positivas y negativas asociadas a un mismo atributo del paisaje urbano, mientras que atributos que pueden considerarse opuestos (como “brillante” y “sucio”) podrían tener mayor influencia en los sentimientos positivos sobre dicho espacio.