The two lists - sentiment & topics, are very similar, in that most words are in both lists. However, sentiment analysis is sensitive to negation, so negation cues e.g. "no", "nada" etc. are not removed by the sentiment list. For most purposes, topics are the go-to lists, but care is always advised when removing stop words.
Examples
limpiar_examples %>% dplyr::select(mention_content)
#> # A tibble: 10 × 1
#> mention_content
#> <chr>
#> 1 "mi amigo sancho es un wn de vdd jajaja"
#> 2 "RT mi amigo sancho es un wn de vdd jajaja"
#> 3 "@don_quijote no digas eso, tu amigo es muy honorable #vamos #sancho"
#> 4 "nos han metido en una muy dificil situación"
#> 5 "nos han metido en una muy dificil situación"
#> 6 " Lo q no tenemos es tiempo. Mañana debemos luchar. "
#> 7 "a mi es muy grave quitarle la vida al otro"
#> 8 "ayyy nooo @robert_jordan 😢 😢 😢 "
#> 9 "todos se unen a nuestro grupo hagale un clic https::larebelion.es"
#> 10 "a mi me gustaría quedarme un ratito más"
limpiar_examples %>% limpiar_stopwords(stop_words = "topics") %>%
dplyr::select(mention_content) %>% limpiar_spaces()
#> # A tibble: 10 × 1
#> mention_content
#> <chr>
#> 1 amigo sancho wn vdd jajaja
#> 2 RT amigo sancho wn vdd jajaja
#> 3 @don_quijote digas, amigo honorable # #sancho
#> 4 metido dificil situación
#> 5 metido dificil situación
#> 6 Lo q. Mañana debemos luchar.
#> 7 grave quitarle vida
#> 8 ayyy nooo @robert_jordan 😢 😢 😢
#> 9 unen grupo hagale clic https::larebelion.
#> 10 gustaría quedarme ratito más