En este capítulo, se explican cómo se han utilizado los softwares para analizar los más de tres mil folios que se extrajeron de las consultas ciudadanas que se celebraron durante el otoño de 2019, en cinco países europeos. Por un lado, usamos el software T-Lab, una herramienta de análisis de corpus lingüístico que nos permitió un primer nivel del análisis de los discursos de los participantes. Con esta herramienta se exploraron, midieron y mapearon las relaciones de co-ocurrencia entre palabras-clave; se identificaron qué palabras, qué frases /párrafos, y qué temas fueron los más reiterados en los subconjuntos específicos de debate durante la celebración de los grupos de discusión; se visibilizaron los clústeres temáticos; se generaron mapas semánticos de las relaciones secuenciales entre palabras o temas; además, se representaron y analizaron los textos como si fueran una red de relaciones. En definitiva, el programa T-Lab permitió obtener unas medidas y representaciones gráficas sobre los discursos que fueron tratados como sistemas dinámicos; y finalmente, se crearon, exploraron y exportaron diferentes tipos de tablas de contingencia. Por otro lado, usamos el programa Nvivo, que permitió mejorar la calidad de los resultados de la investigación, considerablemente, aportando una imagen precisa y transparente de los datos.This chapter explains how the software has been used to analyse the more than three thousand pages extracted from the citizen consultations held during the autumn of 2019 in five European countries. On the one hand, we used the T-Lab software, a linguistic corpus analysis tool that allowed us to analyse the participants' speeches. With this tool, the co-occurrence relationships between keywords were explored, measured and mapped; which words, which sentences/paragraphs, and which themes were the most repeated in the specific discussion subsets during the discussion groups were identified; the thematic clusters were made visible; semantic maps of the sequential relationships between words or topics were generated; besides, the texts were represented and analysed as if they were a network of relationships. In short, the T-Lab program made it possible to obtain measurements and graphic representations on the speeches that were treated as dynamic systems; and finally, different types of contingency tables were created, explored and exported. On the other hand, we used the Nvivo program, which made it possible to considerably improve the quality of the research results, providing an accurate and transparent image of the data.