Uma das técnicas da área de big data que se utiliza para investigar a relação das pessoas a respeito de algum tema específico é a mineração de texto, que consiste em utilizar palavras ou textos com o objetivo de inferir análises robustas de uma situação. Este artigo apresenta uma análise textual das interações no Twitter dos candidatos e seguidores nos últimos quatro dias da campanha à prefeitura de Bogotá em 2019, com o objetivo de analisar o nível de aceitação que os seguidores têm diante de às publicações dos candidatos relativas às suas campanhas antes das votações. A técnica utilizada foi a análise de textos, em que foram extraídos os trinados dos seguidores dos candidatos à prefeitura de Bogotá por meio dos softwares estatísticos R-Studio e API. O resultado mostra quatro gráficos correspondentes à frequência de palavras dos seguidores de cada candidato. Inicia com o candidato Miguel Uribe, seguido pelo candidato Carlos Galán, depois o candidato Hollman Morris e, por último, a candidata Claudia López, de forma que quanto maior a diversidade de cores e do aumento no tamanho das palavras, maior é a frequência na utilização destas, o que gera maior comunicação entre o candidato e os seguidores para divulgação das campanhas.
