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@@ -1073,63 +1073,204 @@ def viz_22_composicion_score_mixto(w_sim=0.5, w_rank=0.3, w_freq=0.2):
 
     return fig
 
-def tab_viz23(df_texto, columna, max_palabras=100):
-    """Visualización 23: Nube de Palabras - Paloma de Paz"""
-    # if not DATOS_RELACIONES_CARGADOS:
-    #     return None, ""
-    
-    # try:
-    #     # Seleccionar columna con más texto
-    #     # Probar primero con descripciones de ODS, luego metas, luego indicadores
-    #     if 'OBJETIVO' in df_ods_rel.columns and df_ods_rel['OBJETIVO'].notna().sum() > 0:
-    #         df_texto = df_ods_rel
-    #         columna = 'OBJETIVO'
-    #         tipo = 'Objetivos (ODS)'
-    #     elif 'META' in df_metas_rel.columns and df_metas_rel['META'].notna().sum() > 0:
-    #         df_texto = df_metas_rel
-    #         columna = 'META'
-    #         tipo = 'Metas'
-    #     elif 'INDICADOR' in df_indicadores_rel.columns and df_indicadores_rel['INDICADOR'].notna().sum() > 0:
-    #         df_texto = df_indicadores_rel
-    #         columna = 'INDICADOR'
-    #         tipo = 'Indicadores'
-    #     else:
-    #         return None, "⚠️ No se encontraron columnas de texto para analizar."
+def viz_23_nube_palabras_paloma(df, columna_texto, max_palabras=100):
+    """
+    Visualización 23: Nube de Palabras en Forma de Paloma de Paz
+    
+    Genera una nube de palabras con la forma de una paloma
+    mostrando las palabras más frecuentes de una columna de texto
+    
+    Args:
+        df: DataFrame con los datos
+        columna_texto: Nombre de la columna con texto
+        max_palabras: Máximo de palabras a mostrar
+    """
+    from wordcloud import WordCloud
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    import numpy as np
+    from PIL import Image
+    import os
+    import tempfile
+    
+    # Combinar todo el texto de la columna
+    texto_completo = ' '.join(df[columna_texto].dropna().astype(str))
+    
+    # Palabras a excluir (stopwords en español)
+    stopwords_es = {
+        'el', 'la', 'de', 'que', 'y', 'a', 'en', 'un', 'ser', 'se', 'no', 'haber',
+        'por', 'con', 'su', 'para', 'como', 'estar', 'tener', 'le', 'lo', 'todo',
+        'pero', 'más', 'hacer', 'o', 'poder', 'decir', 'este', 'ir', 'otro', 'ese',
+        'la', 'si', 'me', 'ya', 'ver', 'porque', 'dar', 'cuando', 'él', 'muy',
+        'sin', 'vez', 'mucho', 'saber', 'qué', 'sobre', 'mi', 'alguno', 'mismo',
+        'yo', 'también', 'hasta', 'año', 'dos', 'querer', 'entre', 'así', 'primero',
+        'desde', 'grande', 'eso', 'ni', 'nos', 'llegar', 'pasar', 'tiempo', 'ella',
+        'del', 'al', 'los', 'las', 'una', 'unos', 'unas', 'ante', 'bajo', 'cabe',
+        'donde', 'durante', 'mediante', 'salvo', 'según', 'excepto', 'hacia', 'mediante'
+    }
+    
+    # Crear máscara en forma de paloma de paz
+    # Imagen SVG de paloma simplificada como array numpy
+    def crear_mascara_paloma(width=800, height=600):
+        """Crea una máscara en forma de paloma de paz"""
+        from PIL import Image, ImageDraw
+        
+        # Crear imagen en blanco
+        img = Image.new('RGB', (width, height), 'white')
+        draw = ImageDraw.Draw(img)
+        
+        # Coordenadas de la paloma (simplificada)
+        # Cuerpo
+        cuerpo = [(width//2, height//2 + 50), 
+                  (width//2 + 100, height//2 + 80),
+                  (width//2 + 80, height//2 + 120),
+                  (width//2 - 20, height//2 + 100)]
+        
+        # Cabeza
+        cabeza_center = (width//2 - 30, height//2 - 20)
+        cabeza_radius = 40
+        
+        # Ala izquierda (extendida)
+        ala_izq = [(width//2, height//2 + 50),
+                   (width//2 - 150, height//2 - 80),
+                   (width//2 - 200, height//2 - 100),
+                   (width//2 - 180, height//2),
+                   (width//2 - 100, height//2 + 20)]
+        
+        # Ala derecha (extendida)
+        ala_der = [(width//2, height//2 + 50),
+                   (width//2 + 150, height//2 - 50),
+                   (width//2 + 220, height//2 - 80),
+                   (width//2 + 200, height//2 + 10),
+                   (width//2 + 120, height//2 + 30)]
+        
+        # Cola
+        cola = [(width//2 + 80, height//2 + 120),
+                (width//2 + 120, height//2 + 180),
+                (width//2 + 100, height//2 + 200),
+                (width//2 + 60, height//2 + 170)]
+        
+        # Rama de olivo (en el pico)
+        rama = [(width//2 - 70, height//2 - 10),
+                (width//2 - 120, height//2 - 30),
+                (width//2 - 140, height//2 - 25)]
+        
+        # Dibujar formas en negro (área donde irán las palabras)
+        draw.ellipse([cabeza_center[0]-cabeza_radius, cabeza_center[1]-cabeza_radius,
+                      cabeza_center[0]+cabeza_radius, cabeza_center[1]+cabeza_radius], 
+                     fill='black')
+        draw.polygon(cuerpo, fill='black')
+        draw.polygon(ala_izq, fill='black')
+        draw.polygon(ala_der, fill='black')
+        draw.polygon(cola, fill='black')
+        draw.line(rama, fill='black', width=8)
         
+        # Ojo (punto blanco)
+        draw.ellipse([cabeza_center[0]-5, cabeza_center[1]-5,
+                      cabeza_center[0]+5, cabeza_center[1]+5], 
+                     fill='white')
+        
+        return np.array(img)
+    
+    # Crear máscara
+    mascara_paloma = crear_mascara_paloma()
+    
     # Generar nube de palabras
-    # filepath = viz_23_nube_palabras_paloma(df_texto, columna, max_palabras=100)
+    wordcloud = WordCloud(
+        width=800,
+        height=600,
+        background_color='white',
+        stopwords=stopwords_es,
+        max_words=max_palabras,
+        mask=mascara_paloma,
+        contour_width=2,
+        contour_color='#2E5090',
+        colormap='Blues',
+        relative_scaling=0.5,
+        min_font_size=8
+    ).generate(texto_completo)
+    
+    # Crear figura
+    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9), facecolor='white')
+    ax.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
+    ax.axis('off')
+    ax.set_title('Nube de Palabras - Paloma de Paz\nPalabras más frecuentes en análisis ODS',
+                 fontsize=18, color='#2E5090', fontweight='bold', pad=20)
     
-    # Si falla, intentar versión simple
-    # if not os.path.exists(filepath):
-    filepath = viz_23_nube_palabras_simple(df_texto, columna, max_palabras=100)
+    plt.tight_layout()
     
-    explicacion = f"""
-    ## 🕊️ Nube de Palabras - Paloma de Paz
+    # Guardar en archivo temporal
+    temp_dir = tempfile.gettempdir()
+    filepath = os.path.join(temp_dir, 'nube_palabras_paloma.png')
+    fig.savefig(filepath, format='png', dpi=150, bbox_inches='tight', facecolor='white')
+    plt.close(fig)
     
-    ### ¿Qué muestra?
-    Las **palabras más frecuentes** encontradas en el documento
+    return filepath
+
+
+def viz_23_nube_palabras_simple(df, columna_texto, max_palabras=100, forma='paloma'):
+    """
+    Versión alternativa con forma circular/elíptica
+    (más simple, no requiere crear máscara compleja)
+    """
+    from wordcloud import WordCloud
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    import tempfile
+    import os
     
-    ### Interpretación:
-    - **Tamaño grande**: Palabras que aparecen con más frecuencia
-    - **Tamaño pequeño**: Palabras menos frecuentes
-    - **Posición**: Aleatoria dentro de la forma de paloma
+    # Combinar texto
+    texto_completo = ' '.join(df[columna_texto].dropna().astype(str))
+    
+    # Stopwords español
+    stopwords_es = {
+        'el', 'la', 'de', 'que', 'y', 'a', 'en', 'un', 'ser', 'se', 'no', 'haber',
+        'por', 'con', 'su', 'para', 'como', 'estar', 'tener', 'le', 'lo', 'todo',
+        'pero', 'más', 'hacer', 'o', 'poder', 'decir', 'este', 'ir', 'otro', 'ese',
+        'si', 'me', 'ya', 'ver', 'porque', 'dar', 'cuando', 'muy', 'sin', 'vez',
+        'mucho', 'saber', 'sobre', 'mi', 'también', 'hasta', 'año', 'dos', 'entre',
+        'del', 'al', 'los', 'las', 'una', 'unos', 'unas', 'donde', 'cuando'
+    }
+    
+    # Generar nube con forma elíptica (simula ala de paloma)
+    wordcloud = WordCloud(
+        width=1000,
+        height=600,
+        background_color='white',
+        stopwords=stopwords_es,
+        max_words=max_palabras,
+        colormap='Blues',
+        relative_scaling=0.5,
+        min_font_size=10,
+        prefer_horizontal=0.7,
+        collocations=False
+    ).generate(texto_completo)
+    
+    # Crear figura con diseño de paloma sugerido
+    fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 8), facecolor='white')
+    
+    ax.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
+    ax.axis('off')
+    
+    # Título decorativo
+    ax.text(0.5, 0.98, '🕊️ Nube de Palabras - Análisis ODS', 
+            transform=ax.transAxes,
+            fontsize=20, color='#2E5090', fontweight='bold',
+            ha='center', va='top')
+    
+    ax.text(0.5, 0.02, 'Palabras más frecuentes en descripciones de ODS',
+            transform=ax.transAxes,
+            fontsize=12, color='#666',
+            ha='center', va='bottom')
     
-    ### 🔍 Análisis:
-    - Total de registros analizados: {len(df_texto)}
-    - Palabras únicas mostradas: ~100
-    - Stopwords excluidas: sí (artículos, preposiciones, etc.)
+    plt.tight_layout()
     
-    ### 💡 Uso:
-    Identifica rápidamente los **temas centrales** y **conceptos clave**
-    que dominan el conjunto de textos analizados.
+    # Guardar
+    temp_dir = tempfile.gettempdir()
+    filepath = os.path.join(temp_dir, 'nube_palabras_ods.png')
+    fig.savefig(filepath, format='png', dpi=150, bbox_inches='tight', facecolor='white')
+    plt.close(fig)
     
-    ### 🎨 Simbología:
-    La paloma de paz representa el espíritu de los Objetivos de Desarrollo
-    Sostenible: paz, bienestar y desarrollo para todos.
-    """
+    return filepath
     
-    return filepath, explicacion
-
 def viz_24_header_conecta_ods(logo_path=None):
     """
     Visualización 24: Header ConectaODS