Sentiment analysis of Swedish data is often performed using English tools and machine. This thesis compares using a neural network trained on Swedish data with a corresponding one trained on English data. Two datasets were used: approximately 200,000 non-neutral Swedish reviews from the company Prisjakt Sverige AB, one of the largest annotated datasets used for Swedish sentiment analysis, and 1,000,000 non-neutral English reviews from Amazon.com. Both networks were evaluated on 11,638 randomly selected reviews, in Swedish and in English machine translation. The test set had the same overrepresentation of positive reviews as the Swedish dataset (84% were positive). The results suggest that English tools can be used with machine translation for sentiment analysis of Swedish reviews, without loss of classification ability. However, the English tool required 33% more training data to achieve maximum performance. Evaluation on the unbalanced test set required extra consideration regarding statistical measures. F1-measure turned out to be reliable only when calculated for the underrepresented class. It then showed a strong correlation with the Matthews correlation coefficient, which has been found to be more reliable. This warrants further investigation into whether the correlation is valid for all different balances, which would simplify comparison between studies. / Attitydanalys av svensk data sker i många fall genom maskinöversättning till engelska för att använda tillgängliga analysverktyg. I den här uppsatsen undersöktes skillnaden mellan användning av ett neuronnät tränat på svensk data och av motsvarande neuronnät tränat på engelsk data. Två datamängder användes: cirka 200 000 icke-neutrala svenska produktomdömen från Prisjakt Sverige AB, en av de största annoterade datamängder som använts för svensk attitydanalys, och 1 000 000 icke-neutrala engelskaproduktomdömen från Amazon.com. Båda versionerna av neuronnätet utvärderades på 11 638 slumpmässigt utvalda svenska produktomdömen, i original och maskinöversatta till engelska. Testmängden hade samma överrepresentation av positiva omdömen som den svenska datamängden (84% positiva omdömen). Resultaten tyder på att engelska verktyg med hjälp av maskinöversättning kan användas för attitydanalys av svenska produktomdömen med bibehållen klassificeringsförmåga, dock krävdes cirka 33% större träningsdata för att det engelska verktyget skulle uppnå maximal klassificeringsförmåga. Utvärdering på den obalanserade datamängden visade sig ställa särskilda krav på de statistiska mått som användes. F1-värde fungerade tillfredsställande endast när det beräknades för den underrepresenterade klassen. Det korrelerade då starkt med Matthews korrelationskoefficient, som tidigare funnits vara ett pålitligare mått. Om korrelationen gäller vid alla olika balanser skulle jämförelser mellan olika studiers resultat underlättas, något som bör undersökas.