Utilizando técnicas de ciencia de datos y análisis de redes sociales, este proyecto examina la difusión de información y la formación de opiniones en movimientos políticos contemporáneos.
Implementación de un gráfico de D3.js para predecir resultados electorales basados en datos históricos, encuestas y variables socioeconómicas.
Aplicación de técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aprendizaje profundo para analizar el contenido emocional y la retórica en discursos políticos.
Desarrollo de modelos basados en agentes utilizando Python para simular interacciones sociales complejas y evaluar el impacto de políticas públicas.
Creación de visualizaciones interactivas de datos geopolíticos utilizando bibliotecas de Python como Plotly y Folium para representar tendencias globales y regionales.