Twitter Scraper fue altamente eficaz en la recolección de datos textuales y en la identificación de patrones en los tweets. Su enfoque en el contenido textual permitió una cobertura integral de los temas discutidos, operando de manera eficiente y procesando grandes cantidades de datos textuales en un tiempo reducido.

Su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos permitió una recolección exhaustiva, y mostró un rendimiento eficiente en la ejecución de tareas de scraping, completando la recolección de datos en un tiempo razonable sin comprometer la calidad

Fue eficiente en obtener una gran cantidad de datos textuales, capturando un volumen significativo de tweets y hashtags, así como menciones y enlaces. Esta densidad de información textualmente rica facilitó la identificación de temas y sentimientos predominantes en el discurso político.

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Para garantizar que las conclusiones sean sólidas. Compararemos en profundidad las herramientas.

Este marco teórico proporciona la base conceptual para abordar los desafíos y oportunidades que presentan las nuevas tecnologías en el análisis de datos sociales y políticos.

, demuestra características innovadoras de suma significación en términos de procesos y resultados esperados, entendiendo estos últimos como el impacto de la investigación. Además

Nuestro objetivo es gestionar y organizar el volumen masivo de datos textuales creados en X/Twitter durante la candidatura a la alcaldía de Bogotá en X/Twitter utilizando técnicas de minería de textos. Con el uso de esta metodología innovadora, podemos examinar las ramificaciones políticas de la difusión o proliferación de información en la plataforma y producir modelos útiles que pueden aplicarse para mejorar la toma de decisiones políticas y estratégicas.

==Se discuten los desafíos asociados con la reproducibilidad en la investigación de datos==. {{dónde}}